面向對象的多源異構數據關聯組織與分析

石　宇，詹　明，尹　璐，王志鵬

(1. 北京遙感信息研究所，北京 100192； 2. 中國科學院電子學研究所，北京 100190)

Research on Associated Orgabization and Analysis of Target-oriented

Multi-source Heterogeneous Data

SHI Yu，ZHAN Ming，YIN Lu，WANG Zhipeng

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面向對象的多源異構數據關聯組織與分析

石宇1，詹明1，尹璐1，王志鵬2

(1. 北京遙感信息研究所，北京 100192； 2. 中國科學院電子學研究所，北京 100190)

Research on Associated Orgabization and Analysis of Target-oriented

Multi-source Heterogeneous Data

SHI Yu，ZHAN Ming，YIN Lu，WANG Zhipeng

摘要：為了滿足高分辨率遙感圖像解譯及應用的需要，就必須要有海量多源異構數據的支撐，實現多源異構數據的快速關聯組織與分析，解決數據種類多、數據量大、數據內容龐雜、數據結構松散和數據關聯復雜等難題已成為迫切需要。本文提出了以目標對象為核心的數據關聯模型，構建了基于時空統一的地理編碼，實現了多源異構數據的關聯組織和基于統一時空框架的數據分析。

關鍵詞：圖像解譯；多源異構數據；關聯組織；目標對象

一、引言

隨著遙感技術的快速發展，遙感數據呈現出高空間分辨率、高光譜分辨率和高時間采集頻率的特點。不斷發展的高分辨率遙感數據能夠提高信息提取和監測精度，拓展應用范圍。高分辨率和高時間采集頻率的遙感數據，使得圖像解譯及應用方向，由單個目標對象向重點區域多個目標對象發展，由某個時刻的情況分析向某個時間段動態情況分析拓展。為了滿足高分辨率遙感圖像解譯及應用的需要，就必須要有海量多源異構數據的支撐，實現多源異構數據的快速關聯組織與分析，解決數據種類多、數據量大、數據內容龐雜、數據結構松散和數據關聯復雜等難題已成為迫切需要[1-2]。

二、面向對象的多源異構數據關聯組織

遙感圖像的解譯及應用，是以多種類型地理信息數據和非結構化數據為基礎，從時間、空間、屬性特征及事件任務等各類復雜的數據內容入手，進行綜合分析的過程[3-5]。本文提出了以目標對象為核心的數據關聯模型，構建了基于時空統一的地理編碼，通過對類型繁多的多源數據進行合理有效的劃分，確定連接各種數據的時空關聯紐帶，使多源異構數據得到合理的關聯組織。

1. 空間目標網格化信息關聯

首先，對于單一目標對象，以目標對象為中心，可以通過空間關系建立目標對象與地理信息數據的連接，可以基于屬性從屬關系建立目標對象與非結構化數據的連接；同時，通過各類數據的時間屬性建立起數據之間的時序關系。如圖1所示。

圖1　以目標為中心的空間關系和時序關系

其次，對于多個目標對象而言，可以把每個目標對象作為一個中心先建立起每個單一目標的數據關聯，再通過事件、任務、地理區域位置等信息構建多個目標之間的關聯關系。如圖2所示。

圖2　不同組織方式的多目標關聯方法示意圖

2. 可擴展的結構化工作空間模型

基于時空統一地理編碼的數據組織，是在全球網格模型的基礎上，利用地理編碼表達矢量、柵格和對象的空間位置信息，以及各類數據的時序信息，實現多源異構數據的統一組織，并具有統一的分級索引。

(1) 基于四叉樹空間剖分的全球網格劃分方法

全球網格劃分主要分為兩種：經緯度網格劃分和多面體網格劃分。經緯度網格劃分符合人們的認知習慣，計算簡單直觀且與現有各類數據轉換比較方便，容易進行紋理坐標的計算和坐標轉換，但是隨緯度變化等間隔經度在地球表面的跨度不一致，容易造成數據冗余，因此經緯度網格劃分也存在不等間隔經、緯度劃分方式，但同時也帶來了模型計算的復雜度[6-7]。多面體網格劃分盡可能保持同級網格的面積均勻性，有利于減少數據冗余，便于實現全球地形模型構建，但紋理映射、坐標轉換較為復雜。

四叉樹是將空間遞歸劃分成4個子區域構建層次結構。基于四叉樹空間剖分的全球網格，首先將全球范圍劃分為等范圍的若干子空間，作為基礎網格。以基礎網格為初始網格，在其上進行逐級的四叉樹劃分，形成各級子網格。依次劃分至20級網格，此時最大的子網格大小可對應米級單位，可基本滿足高分辨率衛星數據組織管理的要求。

根據圖像數據范圍計算所屬的初始網格，根據圖像分辨率確定對應樹中的深度，逐級搜索，最底一層網格與圖像幅寬和分辨率相關，在高緯度地區包含的目標對象及相關數據較少，則樹節點數量隨之減少，最終形成覆蓋全球的不均衡四叉樹(如圖3所示)。

圖3　基于四叉樹空間剖分的全球網格動態劃分

將空間點位按經緯度確定其所在網格，經過一系列層級劃分后，通過四叉樹模型能較好地反映目標對象的分布特征和結構關系。利用四叉樹網格模型將目標影像與目標分布特征有機關聯，更有利于數據的關聯分析。

網格的基本信息包括地理屬性、數據情況。網格地理屬性是指該網格包含的地理信息，網格內是海洋居多還是陸地居多，網格內包含的是海岸線還是島嶼，網格內的地貌特征是平原還是山脈等。網格的數據情況是指網格中包括的數據類型，主要包括圖像、地理空間信息、目標對象的名稱和編碼等。

(2) 基于時空統一的地理編碼規則

經過規則劃分的每一個子網格在空間上具有唯一確定性，從全球角度來看，網格劃分的層次、網格相對于某一參考點跨越的網格數即可確定該網格的空間位置及范圍大小。選擇本初子午線在極點的位置為參考點，即坐標(-180°，-90°)，相對位置使用網格所在的行列號表示。設基礎網格經度跨度為λ0，緯度跨度為φ0，則經過n次劃分的子網格經緯度跨度分別是λn=λ0/2n、φn=φ0/2n。取n次劃分的某一網格中心坐標(λ，φ)，所對應的網格可使用層、行、列參數集合{L，R，C}表示，三參數計算方式為

為提高數據檢索效率，將三維參數{L，R，C}轉換為一維編碼，并加入國家信息，網格編碼形式如圖4所示。

圖4　網格編碼規則

其中區域碼表示全球國家、地區或海域信息。利用上述編碼方式，可以實現相關網格的快速搜索，如獲取國家A、劃分層次為N的所有網格，首先確定網格編碼前綴(以A|N表示)，然后執行前綴相似查詢(SELECT * FROM GRID WHERE MARK LIKE ‘A|N%’)即可。時序碼是對空間編碼的補充，增加空間數據的時間維度信息，表示圖像數據的數據獲取時間，由此在相同空間區域的數據可通過時序碼建立時間索引，便于多時相的數據訪問。

(3) 基于時空統一地理編碼的時空數據組織

區域普查數據除具有空間分布特性外，還具有時間變化特性，利用歷次數據獲取成果的對比分析完成數據信息的挖掘。為實現空間數據的時序化組織，在網格編碼中引入時間特征碼，增加基于四叉樹的影像金字塔模型的時間維度，以反映空間數據的時序特征(如圖5所示)。

圖5　基于時空統一地理編碼的時空數據組織

在數據組織方面，通過引入時間特征碼，每一層級的每一個網格均賦予了時間屬性，不同網格用于反映數據的空間維度，同一網格內部可區分數據的時間維度，即通過不同的時間特征，將數據構建成多個瓦片金字塔。在數據分析過程中，動態載入特定時間范圍內的圖像，快速檢索不同時相數據。

三、基于統一時空框架的數據分析

通過統一時空框架，以地理編碼的方式提供數據的快速空間化，實現非結構化數據與地理空間數據的融合，并以時空專題組織實現各類數據的有機組織，以時間、空間、屬性、任務、專題事件等為對象，將各類數據進行統一的時空組織管理，從而實現基于對象的各類數據的分析及應用(如圖6所示)。

圖6　面向對象的數據分析過程

本文闡述的技術方法在遙感數據區域普查系統中進行了實際應用，如圖7所示，實現了對區域普查任務的跟蹤、數據組織管理、綜合顯示和統計分析等功能。可對數據獲取情況、有效覆蓋情況等信息進行查詢和量化統計，基于時間軸可對任意區域、目標或專題事件進行可視化綜合顯示和情況分析，并支持多種展現形式。

四、結束語

在時空統一地理編碼的基礎上，構建了以目標對象為核心的數據關聯模型，并設計研制了原型系統，實現了多源遙感數據和結構化信息的快速關聯組織與分析，為多目標動態分析提供了有效的解決途徑。在模型擴展性方面，有待于根據實際應用需求進行進一步優化。

圖7　遙感數據組織與統計分析

參考文獻：

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[7]關麗,呂雪鋒.面向空間數據組織的地理空間剖分框架性質分析[J].北京大學學報: 自然科學版,2012,48(1):123-132.引文格式： 孫康，耿修瑞，唐海蓉，等. 一種基于非線性主成分分析的高光譜圖像目標檢測方法[J].測繪通報，2015(1)：105-108.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0022

引文格式： 石宇，詹明，尹璐,等. 面向對象的多源異構數據關聯組織與分析[J].測繪通報，2015(1)：102-104.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0021

通信作者：詹明。marshero2000@163.com

作者簡介：石宇(1973—)，女，碩士，高級工程師，主要從事遙感圖像解譯處理及應用、衛星地面應用系統建設等領域的研究工作。E-mail：syhyy@sohu.com

收稿日期：2014-07-30

中圖分類號：P237

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2015)01-0102-03