宋樹華,程承旗,濮國梁,安豐光,羅 旭

1．北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所,北京 100871;2．北京大學(xué)航空航天信息工程研究所,北京 100871;3．中煤科技集團(tuán)公司,北京 100013

全球遙感數(shù)據(jù)剖分組織的GeoSOT網(wǎng)格應(yīng)用

宋樹華1,程承旗2,濮國梁2,安豐光1,羅 旭3

1．北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所,北京 100871;2．北京大學(xué)航空航天信息工程研究所,北京 100871;3．中煤科技集團(tuán)公司,北京 100013

針對目前不同部門按自身行業(yè)特點(diǎn)采用不同數(shù)據(jù)組織網(wǎng)格的問題,為尋求更適合于現(xiàn)有測繪數(shù)據(jù)組織體系兼容的遙感數(shù)據(jù)組織網(wǎng)格,提出基于GeoSOT網(wǎng)格的遙感數(shù)據(jù)組織方案,理論證明了Geo-SOT網(wǎng)格與國家地形圖圖幅和Worldwind、Google Earth、Google Maps、Bing Maps、天地圖等網(wǎng)格具有很好的同構(gòu)性,有利于對傳統(tǒng)測繪數(shù)據(jù)的繼承。同時(shí),在不改變現(xiàn)有數(shù)據(jù)組織體系的前提下,提出基于GeoSOT全球遙感數(shù)據(jù)“虛擬一張網(wǎng)”的數(shù)據(jù)組織模型和數(shù)據(jù)整合方法。通過試驗(yàn)證明,基于GeoSOT遙感影像“虛擬一張網(wǎng)”的數(shù)據(jù)組織可有效提高遙感數(shù)據(jù)整合效率。

GeoSOT網(wǎng)格;剖分面片;邏輯剖分;虛擬一張網(wǎng);同構(gòu)性

在實(shí)際應(yīng)用中,空間數(shù)據(jù)種類繁多、關(guān)系復(fù)雜,且不同行業(yè)有不同內(nèi)容的專業(yè)數(shù)據(jù),空間數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、維護(hù)分散在不同的單位且采用的數(shù)據(jù)網(wǎng)格標(biāo)準(zhǔn)各異,造成了部門或系統(tǒng)之間、不同歷史階段之間數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)格不統(tǒng)一[1]。例如,衛(wèi)星地面數(shù)據(jù)接收中心的原始遙感影像數(shù)據(jù)按照軌道景或軌道條帶組織,而軌道景、軌道條帶主要依據(jù)格網(wǎng)參考系GRS(Grid Reference System)和世界參考系WRS(Worldwide Reference System)所形成的固定參考網(wǎng)格并利用Path/Row對軌道景編碼[2-3];測繪部門的正射影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品,高級數(shù)據(jù)產(chǎn)品(4級以上)按照地圖圖幅標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行組織,低級數(shù)據(jù)產(chǎn)品按照軌道景數(shù)據(jù)組織;廣泛使用的空間數(shù)據(jù)服務(wù),如Worldwind、Google Earth、天地圖等,均采用構(gòu)建影像金字塔的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)組織。這種不同部門建立各自獨(dú)立的遙感數(shù)據(jù)組織和索引方式,可很好地適應(yīng)本部門內(nèi)業(yè)務(wù)需要,但跨部門間數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí),不同的數(shù)據(jù)組織和記錄方式給用戶帶來了很大的困難,不利于空間信息的檢索、整合、共享與分發(fā)等。

為解決上述問題,本文提出基于GeoSOT (geographical coordinate subdividing grid with one dimension integer coding on 2n-tree)網(wǎng)格[4]的全球遙感影像數(shù)據(jù)剖分組織,為遙感數(shù)據(jù)高效應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來,國內(nèi)外學(xué)者對全球離散網(wǎng)格[5-6]有很深入的研究,取得了很多成果,具體歸納為如下幾類。第1類是基于柏拉圖立體的正多面體(4面體、立方體、8面體、12面體和20面體)網(wǎng)格[7-8],如O-QTM(octahedral-quaternary triangular mesh)[9-10]、SQT(sphere quadtree)[11-12]和STQIE(spherical triangle quadtree based on Icosahedron and ERLRP)[13-15];第2類是基于正六邊形的全球離散網(wǎng)格[8,16-18];第3類是基于Voronoi圖的自適應(yīng)全球離散網(wǎng)格[19-21];第4類是基于地理坐標(biāo)劃分的全球離散網(wǎng)格,如多級網(wǎng)格[22]、Worldwind網(wǎng)格[2]、Google Earth和Google Maps網(wǎng)格[2]、Bing Maps網(wǎng)格[23]、天地圖網(wǎng)格[23]和我國測繪數(shù)據(jù)網(wǎng)格[24]等。

這些全球離散網(wǎng)格具有自身的特點(diǎn)。第1類全球離散網(wǎng)格可使得各網(wǎng)格單元在全球范圍內(nèi)的形狀相似、各向同性,但各單元為球面三角形,從多面體到球體的映射關(guān)系比較復(fù)雜[25];第2類全球離散網(wǎng)格最緊湊、具有唯一的鄰域,可用6個(gè)離散的速度向量描述連續(xù)的各向同性的流體[26],但上下層之間的網(wǎng)格單元不像三角形網(wǎng)格那樣具有層次性和對稱性,而是存在一定角度的旋轉(zhuǎn);第3類網(wǎng)格可針對空間數(shù)據(jù)的分布情況動(dòng)態(tài)生成網(wǎng)格,適合組織空間點(diǎn)數(shù)據(jù),但該網(wǎng)格單元不規(guī)則、無層次性,無法與比例尺和分辨率對應(yīng),且動(dòng)態(tài)生成Voronoi圖計(jì)算復(fù)雜,結(jié)構(gòu)繁瑣[27];第4類全球離散網(wǎng)格多是按經(jīng)緯度網(wǎng)格進(jìn)行劃分,坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方便,但高緯度地區(qū)存在一定的變形[27]。針對遙感影像數(shù)據(jù)的矩形點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),基于三角形、六邊形和Voronoi圖等的網(wǎng)格,由于網(wǎng)格單元與影像數(shù)據(jù)塊單元不一致,在組織管理遙感影像數(shù)據(jù),需大量復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作,使得這3類網(wǎng)格僅用于理論研究和少數(shù)應(yīng)用[28-29],組織管理遙感影像數(shù)據(jù)均存在一定的局限性?；诮?jīng)緯度坐標(biāo)的全球離散網(wǎng)格單元與影像數(shù)據(jù)點(diǎn)陣相似以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換簡單等優(yōu)點(diǎn),被Google Earth、Worldwind、天地圖等廣泛地應(yīng)用。因此,本文主要對經(jīng)緯度坐標(biāo)全球離散網(wǎng)格討論。同時(shí),我國遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品多按地圖圖幅組織,Worldwind、Google Earth、Bing Maps和天地圖等網(wǎng)格單元大小并不是整度、整分和整秒劃分,不能無縫地拼接為地圖圖幅(具體見后面理論證明),對跨部門之間遙感數(shù)據(jù)組織網(wǎng)格的兼容性和歷史數(shù)據(jù)繼承等問題考慮較少,在制作遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品還需數(shù)據(jù)拼接、裁剪等數(shù)據(jù)處理。

在此背景下,以北京大學(xué)程承旗教授為首的研究團(tuán)隊(duì)提出了GeoSOT剖分網(wǎng)格理論,期望利用GeoSOT網(wǎng)格獨(dú)特的性質(zhì),解決跨部門之間、部門內(nèi)各業(yè)務(wù)階段遙感影像數(shù)據(jù)組織基準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題。

2 GeoSOT網(wǎng)格及特點(diǎn)分析

2．1 GeoSOT網(wǎng)格與編碼

為了使得全球網(wǎng)格單元(剖分面片)大小為二進(jìn)制整型、便于與地圖圖幅網(wǎng)格兼容,GeoSOT網(wǎng)格通過地球表面經(jīng)緯度范圍空間經(jīng)過3次擴(kuò)展后再對其進(jìn)行嚴(yán)格的遞歸四叉剖分。具體GeoSOT網(wǎng)格劃分方法如下:首先將地球通過簡單投影變換到平面,將180°×360°地球表面空間擴(kuò)展為512°×512°,并將該空間作為第0級剖分面片(cell),且面片中心與赤道和本初子午線的交點(diǎn)重合(見圖1(a)和圖1(b))。在此基礎(chǔ)上,對第0級剖分面片進(jìn)行遞歸四叉剖分,直到1°剖分面片。為了進(jìn)行整分剖分,對1°剖分面片先進(jìn)行擴(kuò)展,即從60′擴(kuò)展為64′(見圖1(e)),再對擴(kuò)展的剖分面片遞歸四叉剖分,直到1′大小的剖分面片。對于1′網(wǎng)格面片,同樣先將其擴(kuò)展到64″(見圖1 (f)),然后遞歸四叉剖分直到32級(1/2048)″。這樣,GeoSOT網(wǎng)格產(chǎn)生整度、整分、整秒和秒下級等多級剖分網(wǎng)格(見圖1(c))。這樣,經(jīng)緯度坐標(biāo)空間經(jīng)過3次擴(kuò)展后,整個(gè)地球表面經(jīng)緯度空間在經(jīng)線方向和緯線方向可嚴(yán)格的整型二分,由此將整個(gè)地球分割為大到全球、小到厘米級的整度、整分和整秒的層次網(wǎng)格。

圖1 GeoSOT網(wǎng)格多級剖分與3次擴(kuò)展示意圖Fig．1 Multi-level subdivision and three extension of GeoSOT

針對GeoSOT網(wǎng)格剖分方案,采用64位編碼對各級剖分面片進(jìn)行標(biāo)識(shí)。其中,第0級剖分面片標(biāo)識(shí)為0,第1級剖分面片編碼分別為00、01、02和03(見圖2(a)),并從第2級開始,下一級剖分面片的編碼在上一級剖分面片編碼后追加0、1、2和3。具體編碼規(guī)則是,距赤道和本初子午線的交點(diǎn)最近的剖分面片為0,最遠(yuǎn)的為3,然后按照先沿緯線方向再沿經(jīng)線方向?qū)ζ渌麅蓚€(gè)剖分面片分別為1和2(見圖2(b))。

圖2 GeoSOT網(wǎng)格單元的編碼Fig．2 GeoSOT cells’codes

2．2 GeoSOT網(wǎng)格特點(diǎn)分析

由于GeoSOT網(wǎng)格是基于經(jīng)緯度整度、整分、整秒的遞歸四叉剖分,與Google Earth、Worldwind、Bing Maps和天地圖等格比較,GeoSOT網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)地圖圖幅具有很好的同構(gòu)性,證明如下。

為了方便后面的證明,首先介紹有關(guān)網(wǎng)格同構(gòu)的幾個(gè)概念,且討論的全球經(jīng)緯度網(wǎng)格是將球面網(wǎng)格投影到平面后的全球經(jīng)緯度網(wǎng)格。

2．2．1 基本概念

定義1:在全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G中,若映射f適合

式中,t、b、l、r代表網(wǎng)格單元的四邊長度;θ代表任意兩鄰邊的夾角,則稱C為網(wǎng)格G的單元。其中,t、b、l、r、θ單位為度(°)。

第i層全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G的單元C,記作C(G,i)或Ci,表示如下

在全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G單元Ci＝f(ti,bi,li, ri,θ)中,參數(shù)取值如下

式中,Lt、Lb、Bl、Br為整個(gè)地球或者第1層單元格的經(jīng)度和緯度長度,單位為度(°)。當(dāng)Lt、Lb、Bl、Br、k1、k2、k3、k4和θ0取不同值時(shí),即可表示不同全球經(jīng)緯度網(wǎng)格。

根據(jù)定義1,NASA Worldwind、Google Earth、Bing Maps、天地圖、我國測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格和GeoSOT等網(wǎng)格單元Ci＝f(ti,bi,li,ri, θ),其參數(shù)取值如表1所示。

定義2:對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1和G2,C (G1,i)＝f1(ti,bi,li,ri,θ1)和C(G2,j)＝f2(tj,bj,lj,rj,θ2)(i,j∈N)分別是G1第i層和G2第j層的網(wǎng)格單元。若n(n∈N)個(gè)相鄰的C(G1,i)覆蓋的空間范圍與C(G2,j)覆蓋的空間范圍相同,則稱G1可聚合成G2。特別的,G1與G2可以是同一個(gè)全球經(jīng)緯度網(wǎng)格。

若tj＝λti,bj＝λbi,lj＝μli,rj＝μri,θ1＝θ2＝θ且n＝λμ(1≤λ≤n,1≤μ≤n,λ∈N,μ∈N, n∈N)時(shí),稱為長度聚合(如圖3),表示為

定義3:對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1和G2, C(G1,i)(i∈N)和C(G2,j)(j∈N)分別是G1和G2的單元。若有限個(gè)C(G1,i)聚合而成的空間范圍與C(G2,j)的覆蓋空間范圍不相等,但形狀相同,則稱G1弱聚合成G2。

表1 不同經(jīng)緯度全球剖分網(wǎng)格單元f(ti,bi,li,ri,θ)參數(shù)取值Tab．1 Values of f(ti,bi,li,ri,θ)in different global subdivision grids

圖3 長度聚合示意圖Fig．3 Length of aggregation

定義4:對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1、G2和G3,若G1可聚合成G2,而G1可弱聚合成G3,則稱G2與G3弱同構(gòu)。

因此,對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1和G2,若G1和G2的θ相等,G1和G2必是弱同構(gòu)。其證明見附錄。

定義5:對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1、G2和G3,若G1可聚合成G2,同時(shí)G1也可聚合成G3,則稱G2與G3同構(gòu)。特別的,全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G與其本身同構(gòu)。

2．2．2 GeoSOT網(wǎng)格與其他數(shù)據(jù)網(wǎng)格的同構(gòu)性分析

根據(jù)定義4,若要證明GeoSOT網(wǎng)格與其他全球經(jīng)緯度網(wǎng)格同構(gòu),只需證明GeoSOT網(wǎng)格可聚合成其他全球經(jīng)緯度網(wǎng)格即可,具體證明如下。

證明:對GeoSOT網(wǎng)格G1與其他全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G2,假設(shè)C(G1,i)(i∈N)和C(G2,j)(j∈N)分別是G1第i層和G2第j層的網(wǎng)格單元。要證明G1與G2同構(gòu),也就是要證明存在正整數(shù)m(m∈N),使得G1中m個(gè)單元C(G1,i)可聚合成G2單元C(G2,j),即

根據(jù)定義2,證明式(6)成立等價(jià)于證明存在λ∈N,μ∈N,使得下面3個(gè)等式成立

也就是,當(dāng)GeoSOT網(wǎng)格G1層級i≥6時(shí),總可使得式(16)中μ為正整數(shù)。

因此,根據(jù)式(14)和式(17),對于表1中的其他全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G2,只要GeoSOT網(wǎng)格G1層級i≥7時(shí),總存在正整數(shù)m＝λμ使得式(6)成立,即證GeoSOT網(wǎng)格與其他全球經(jīng)緯度網(wǎng)格同構(gòu)。

而Worldwind、Google Earth、Bing Maps、天地圖等網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格具有弱同構(gòu)性,可采用反證法進(jìn)行證明。

證明:假設(shè)Worldwind、Google Earth、Bing Maps、天地圖等網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格同構(gòu)性。

根據(jù)定義2,只要存在λ整數(shù),使得式(18)成立,即證明Worldwind、Google Earth、Bing Maps、天地圖等網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格同構(gòu)性

由于2j始終為偶數(shù),k1＝{60,90}為2、3、5等素?cái)?shù)的合數(shù),因此要使得λ為整數(shù),則式(20)中左邊k必須為3的倍數(shù)。而Google Earth、Worldwind、Bing Maps、天地圖等網(wǎng)格模型中k取值為{1,2,10},不是3的倍數(shù),所以式(20)中左邊結(jié)果為非整數(shù),即λ為小數(shù),與假設(shè)λ為整數(shù)矛盾,所以假設(shè)為錯(cuò)誤。而Worldwind、Google Earth等網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格的夾角θ相等,因此Worldwind、Google Earth等網(wǎng)格與測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格弱同構(gòu)性。

3 基于GeoSOT網(wǎng)格的遙感數(shù)據(jù)組織

鑒于GeoSOT網(wǎng)格的多尺度性以及與我國測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格同構(gòu)的特點(diǎn),在不改變現(xiàn)有數(shù)據(jù)組織的前提下,本文提出通過邏輯剖分,建立以GeoSOT網(wǎng)格剖分面片為遙感影像景劃分單元,實(shí)現(xiàn)基于空間區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)“全球一張網(wǎng)”組織,提高多源多類型遙感數(shù)據(jù)使用效率。

3．1 遙感數(shù)據(jù)“全球一張網(wǎng)”數(shù)據(jù)組織

我國經(jīng)過幾十年的發(fā)展積累了大量的遙感數(shù)據(jù),若這些數(shù)據(jù)都按GeoSOT剖分面片進(jìn)行物理分景處理,必是一個(gè)耗時(shí)耗力的巨大工程,且可能對目前遙感數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程帶來影響。因此,本文提出的基于GeoSOT遙感數(shù)據(jù)組織思路是,在不改變目前遙感數(shù)據(jù)組織模式的前提下,首先根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)范圍,確定該數(shù)據(jù)的最小外包面片MBC(minimum bounding cell),并將MBC面片編碼作為整幅遙感數(shù)據(jù)的剖分標(biāo)識(shí),寫入剖分索引表中,然后根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率確定所在GeoSOT層,并通過GeoSOT剖分面片單元4個(gè)角點(diǎn)地理坐標(biāo)與遙感數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)對應(yīng),對遙感數(shù)據(jù)按GeoSOT網(wǎng)格剖分面片空間范圍進(jìn)行“虛擬劃分”,即邏輯剖分,將遙感影像數(shù)據(jù)覆蓋剖分面片的編碼與剖分面片4個(gè)角點(diǎn)對應(yīng)遙感影像數(shù)據(jù)像素行列號等信息,寫入與遙感影像文件名相同的剖分索引文件中,由此建立基于GeoSOT剖分面片編碼的遙感數(shù)據(jù)塊剖分索引,從而實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)按空間區(qū)域數(shù)據(jù)組織。由于GeoSOT網(wǎng)格剖分面片覆蓋全球且大小固定,與剖分面片關(guān)聯(lián)的遙感數(shù)據(jù)也虛擬覆蓋全球且遙感數(shù)據(jù)大小規(guī)格一定,形成遙感數(shù)據(jù)虛擬“全球一張網(wǎng)”的數(shù)據(jù)組織體系,如圖4所示。

圖4 遙感數(shù)據(jù)建立邏輯剖分的流程圖Fig．4 Logical subdivision of remote sensing data

此方案中,遙感數(shù)據(jù)與GeoSOT網(wǎng)格層級l的對應(yīng)關(guān)系采用的如下公式確定

式中,r為遙感數(shù)據(jù)分辨率,單位為°/像素;l為GeoSOT網(wǎng)格層級;k為常數(shù),一般取2－n,n∈N。

同時(shí),由于各級剖分面片空間范圍固定,而不同等級的影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品幾何精度不同,導(dǎo)致基于剖分面片“分割”的遙感影像數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生一些問題。例如,對地理精度誤差較大的低級別(3級以下)的遙感影像,由于其存在較大的幾何精度誤差,導(dǎo)致本應(yīng)該與剖分面片A關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)塊,分割后可能與A相鄰的剖分面片B關(guān)聯(lián)。為了避免出現(xiàn)上述現(xiàn)象,在對不同地理精度誤差的遙感影像數(shù)據(jù)邏輯剖分時(shí),分別采用冗余邏輯剖分和精確邏輯剖分。對地理精度誤差較大的低級別(3級以下)遙感影像數(shù)據(jù)邏輯剖分時(shí),將剖分面片空間范圍向周圍擴(kuò)展遙感影像地理誤差的寬度,并按擴(kuò)展后的剖分面片“分割”遙感影像,即為冗余邏輯剖分,從而使得地球表面與剖分面片地理范圍對應(yīng)區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)始終在關(guān)聯(lián)的剖分面片內(nèi)。圖5為地理精度誤差為d的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品冗余邏輯剖分示意圖,實(shí)線單元格為GeoSOT剖分面片,虛線網(wǎng)格為根據(jù)精度誤差d擴(kuò)展后的冗余剖分面片,冗余邏輯剖分即按虛線對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行“分割”。而對于地理精度誤差較小的高級(4級以上)影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品,直接根據(jù)GeoSOT剖分面片的空間范圍進(jìn)行邏輯剖分,建立遙感數(shù)據(jù)邏輯剖分索引,即為精確邏輯剖分,如圖6所示。

圖5 低級影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品的冗余邏輯剖分示意圖Fig．5 Redundant logical subdivision of lowerlevel remote sensing data products

圖6 高級影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品的精確邏輯剖分示意圖Fig．6 Precise logical subdivision of advanced remote sensing data products

3．2 基于剖分面片聚合的遙感數(shù)據(jù)整合

基于GeoSOT遙感數(shù)據(jù)“全球一張網(wǎng)”的數(shù)據(jù)組織,使得遙感數(shù)據(jù)具有共同的數(shù)據(jù)組織基礎(chǔ),可避免不同部門、不同型號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采用的數(shù)據(jù)組織網(wǎng)格不一致問題。同時(shí)使得大區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)可直接聚合得到,即當(dāng)利用遙感數(shù)據(jù)制作某規(guī)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí),根據(jù)規(guī)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品的空間范圍信息,例如地圖圖幅范圍,計(jì)算出規(guī)格產(chǎn)品范圍覆蓋的剖分面片,并根據(jù)剖分面片編碼提取相關(guān)的遙感數(shù)據(jù)。最后,根據(jù)GeoSOT網(wǎng)格與其他規(guī)格數(shù)據(jù)網(wǎng)格同構(gòu)性,通過剖分面片聚合的方式即可快速生成規(guī)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品(如圖7),可有效減少參與計(jì)算的遙感數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量,從而提高遙感數(shù)據(jù)整合效率。

圖7 基于GeoSOT網(wǎng)格剖分面片聚合的數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)過程Fig．7 Process of products aggregated by GeoSOT cells

4 試驗(yàn)及分析

根據(jù)GeoSOT網(wǎng)格及編碼模型,在Worldwind開源代碼的基礎(chǔ)上,利用Microsoft Visual studio 2008 C＃作為開發(fā)平臺(tái),Microsoft Office Access2007作為后端數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),在CPU主頻為2．4 GHz、內(nèi)存為2 GB、硬盤轉(zhuǎn)速為7200 rpm的PC機(jī)上進(jìn)行了遙感數(shù)據(jù)GeoSOT組織與數(shù)據(jù)整合的試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)數(shù)據(jù)為局部地區(qū)某衛(wèi)星1A、2B和3B級約32 GB遙感影像數(shù)據(jù),分辨率分別為2 m、5 m和10 m,其格式為TIF文件。當(dāng)式(21)中k取值為1/512,則上述分辨率的遙感影像分別對應(yīng)GeoSOT網(wǎng)格第15層、第14層和第13層。對地理精度相對較低的1A級影像數(shù)據(jù)采用冗余邏輯剖分,而對地理精度相對較高的2B級和3B級影像數(shù)據(jù)采用精確邏輯剖分處理。3種不同級別影像建立邏輯剖分索引的耗時(shí)如表2。

表2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表Tab．2 Experiment data in GeoSOT system

在影像邏輯剖分組織的基礎(chǔ)上,利用GeoSOT網(wǎng)格與測繪地形圖圖幅之間的同構(gòu)關(guān)系,通過剖分面片編碼對單個(gè)剖分面片對應(yīng)的影像數(shù)據(jù)以及不同區(qū)域、比例尺地圖圖幅的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)檢索和提取試驗(yàn),其試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)整合試驗(yàn)Tab．3 Data Integration in GeoSOT system

從表3可看出,由于遙感數(shù)據(jù)建立了基于GeoSOT網(wǎng)格的邏輯剖分索引,在對剖分面片或規(guī)格產(chǎn)品范圍對應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合具有較高的效率。

需要說明的是,本測試系統(tǒng)主要是驗(yàn)證遙感數(shù)據(jù)按GeoSOT網(wǎng)格進(jìn)行邏輯剖分組織的效率和基于剖分面片聚合的數(shù)據(jù)整合的效率,以此說明基于GeoSOT的遙感數(shù)據(jù)組織的可行性和遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的高效性。

5 結(jié) 論

本文對目前常用的全球經(jīng)緯度網(wǎng)格和GeoSOT網(wǎng)格進(jìn)行了分析,理論證明GeoSOT網(wǎng)格較Google Earth、Worldwind、Bing Maps和天地圖等網(wǎng)格,與現(xiàn)有的測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格具有更好的同構(gòu)性。鑒于GeoSOT網(wǎng)格的多尺度性和對我國測繪數(shù)據(jù)規(guī)格網(wǎng)格同構(gòu)性特點(diǎn),在不改變現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)組織的前提下,提出了通過基于GeoSOT網(wǎng)格的邏輯剖分方法,實(shí)現(xiàn)基于空間區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)“全球一張網(wǎng)”組織。同時(shí),本文還提出了基于剖分面片聚合的規(guī)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品生成方法,可有效減少參與計(jì)算的遙感數(shù)據(jù)量,從而提高遙感數(shù)據(jù)整合效率。最后,通過試驗(yàn)驗(yàn)證,通過對現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)建立邏輯剖分索引,實(shí)施代價(jià)不大,且基于GeoSOT的統(tǒng)一數(shù)據(jù)組織有助于規(guī)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)整合。

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(責(zé)任編輯:叢樹平)

附 錄:

全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1和G2弱同構(gòu)證明。

證明:對于全球經(jīng)緯度網(wǎng)格G1和G2,C(G1, i)＝f1(ti,bi,li,ri,θ1)和C(G2,j)＝f2(tj, bj,lj,rj,θ2)(i,j∈N)分別是G1第i層和G2第j層的網(wǎng)格單元,且tj＞ti＞0、lj＞li＞0、θ1＝θ2。

由于θ1＝θ2,則C(G1,i)和C(G2,j)可以進(jìn)行長度聚合。而要證明G1和G2弱同構(gòu),則只要證明存在正整數(shù)n1和n2,使得n1ti＞tj, n2li＞lj即可。

取N1＝[tj/ti]＋1,N2＝[lj/li]＋1,對于任意的正整數(shù)n1和n2,當(dāng)n1＞N1,n2＞N2時(shí), n1ti＞N1ti＞titj/ti＝tj,n2li＞N2li＞lilj/li＝lj同時(shí)成立。

即證,G1與G2是弱同構(gòu)。

Global Remote Sensing Data Subdivision Organization Based on GeoSOT

SONG Shuhua1,CHENG Chengqi2,PU Guoliang2,AN Fengguang1,LUO Xu3
1．Institute of Remote Sensing and GIS,Peking University,Beijing 100871,China;2．Institute for Aeronautics and Astronautics Information Engineering,Peking University,Beijing 100871,China;3．China Coal Technologies Group Corp,Beijing 100013,China

At present,there are various data grids to organize data in different department data centers．In order to seek a remote sensing image data organization grid,which is compatible with the existing surveying and mapping data,a scheme of remote sensing data organization based on GeoSOT,geographical coordinate subdividing grid with one dimension integer coding on 2n-tree,is proposed．it theoretically proves that GeoSOT has good isomorphism with National Topographic Map and other grids,such as Worldwind,Google Earth,Google Maps,Bing Maps and Mapworld,which makes GeoSOT grid inherit easily traditional surveying and mapping data and organize global remote sensing data．Under the premise of keeping the existing data organization,a virtual one global grid for global remote sensing data organization based on GeoSOT and a method of fast generating specification data products by GeoSOT cells aggregation are introduced．The test shows that it is very significantly to prove data integration efficiency with the virtual one global grid for global remote sensing data organization based on GeoSOT．

GeoSOT;subdivision cell;logical subdivision;virtual one global grid;isomorphism

SONG Shuhua(1980—),male,PhD, majors in theory and application of GIS．

P208

A

1001-1595(2014)08-0869-08

國家973計(jì)劃(61399)

2012-10-10

宋樹華(1980—),男,博士,研究方向?yàn)镚IS理論與應(yīng)用。

E-mail:song-shuhua＠163．com

SONG Shuhua,CHENG Chengqi,PU Guoliang,et al．Global Remote Sensing Data Subdivision Organization Based on GeoSOT [J]．Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(8):869-876．(宋樹華,程承旗,濮國梁,等．全球遙感數(shù)據(jù)剖分組織的GeoSOT網(wǎng)格應(yīng)用[J]．測繪學(xué)報(bào),2014,43(8):869-876．)

10．13485/j．cnki．11-2089．2014．0103

修回日期:2013-07-05