基于服務架構的多源氣象衛星數據集成顯示應用平臺

■ 鄢俊潔 瞿建華 范霖

為了解決不同氣象數據間的應用接口，并突破傳統C/S架構應用軟件的限制，設計了一種基于服務的，能支持多源、多尺度、多形態的氣象數據和衛星遙感數據自動化生產與發布的集成技術解決方案。基于該方案所建立的多源氣象衛星數據集成顯示應用平臺（ShinetekView），能很好地實現數據的云端發布和輕量級客戶端應用，并能采用分布式的數據管理方式及組件式的結構設計，實現對新的數據的擴展。

近些年來，氣象衛星資料在時間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率上有了大幅度的提高，但是大數據量、非常頻繁的資料，給數據的使用帶來了新的挑戰。首先，要解決的是高分辨率數據的應用問題。在傳統的衛星資料應用軟件中，大多采用C/S結構設計，資料需要先下載到本地，才可以開始進行數據的處理和應用產品的分析。目前，我國風云三號D星（FY-3D）的 MERSI的5 min L1B數據的數據量已經達到2 G，風云四號（FY-4）試驗星全圓盤觀測的L1B數據量達到3 G，同時頻次非常高，5 min就可以完成一次中國區域的觀測。在如此大的數據量下，如何便利地使用數據，是目前迫切需要解決的問題。其次，氣象數據種類的增加，帶來了這些數據的融合使用問題。每增加一類數據，需要開發一套新的應用軟件。不僅增加了系統的復雜性，同時對于使用用戶來說也會非常地不便利。

隨著計算機技術的逐步發展，目前云平臺、大數據等應用日益廣泛，對于傳統的氣象數據的應用同樣提出了挑戰，利用強大的計算機資源和IT技術，優化和提高氣象數據的應用效率和應用效果，是迫切需要解決的問題。因此，如何解決大數據量及不同類型數據的綜合顯示問題，是目前多源氣象數據應用的一個重點。

1 系統設計

為了解決大數據高效使用和多源數據應用兩個關鍵問題，設計了多源氣象衛星數據集成顯示應用平臺（ShinetekView，以下簡稱應用平臺）。應用平臺設計上采用面向服務架構，可以實現數據的云服務和輕量級客戶端應用；同時，采用分布式管理，可根據實際業務量進行配置；在結構設計上采用組件式設計，在需要新增一種資料或者一種產品時，只需要增加對應的中間件即可，解決了擴展性問題。

1.1 框架設計

從系統架構設計上，整個應用平臺分為三層：數據處理層、數據服務層、應用展示層（圖1）。

圖1 應用平臺總體架構圖

在數據處理層上，首先為了保證系統的可擴展性和一致性，要對輸入的氣象數據和衛星遙感數據進行標準化處理，包括對數據的文件名、文件格式、存儲方式和數據管理等方面，生成系統內部定義的統一數據格式。然后將標準化后的氣象數據和衛星遙感數據根據類型的不同處理成影像、矢量、高程三種數據類型。目前支持對風云系列衛星遙感數據、碳衛星遙感數據以及數值天氣預報數據的處理。

在數據服務上，采用文件系統與關系型數據庫的統一管理模式，通過關系型數據庫與文件系統對各類型數據統一存儲、管理與訪問，通過在存儲、數據庫服務器、數據庫、中間件、應用系統等多個方面的優化設計來保證系統在存儲、管理與訪問上的效率。

在應用展示上，采用標準、開放的OGC（Open geospatial consortium）服務，包括WMS（Web map service）、WFS（Web feature service）以及WCS（Web coverage service），矢量、柵格及影像數據都可以在客戶端通過標準化的接口進行訪問。同時可以根據需要定制發布策略，實現無人工干預的全自動化氣象及衛星遙感產品的實時發布。

1.2 技術架構

從系統技術架構上，應用平臺分為應用層和支撐層兩部分。支撐層是所有的數據、服務的基礎，包括數據的獲取、產品處理、遙感分析、專題圖制作等多種功能。支撐層采用REST API的方式進行接口封裝，為應用層提供接口。在應用層，主要解決的是數據的可視化、地圖服務、人機交互操作的相應問題等。在應用層，采用了BootStrap的UI設計框架進行了界面的設計，采用了D3框架進行了數據可視化設計。同時，采用Openlayers框架進行GIS服務設計，采用國際通用接口，能很好地支撐目前所有發布的地圖服務，例如天地圖、google地圖、Bing地圖等。此外，采用cesium進行三維顯示設計，解決了在近景下的三維地形的可視化和分析。圖2為應用平臺的技術架構圖。基于這個技術架構，系統解決了遙感影像數據與WebGIS服務的結合，為遙感產品基于B/S架構的應用提供了基礎。

圖2 應用平臺技術架構圖

2 關鍵問題解決方案

在應用平臺設計中，要解決多源數據的問題。在平臺中，涉及的氣象數據包括三種類型：衛星數據、觀測數據、數值預報數據。目前氣象衛星數據包括極軌衛星系列和靜止衛星系列。極軌衛星系列能提供全球的觀測數據，靜止衛星數據能提供高時間分辨率的分析。目前，應用平臺解決的衛星數據主要來自于風云二號、風云三號、風云四號、NPP、TERRA、AQUA等衛星。數值預報數據主要包括溫度、壓強、濕度、風場等要素，作為數據分析的輔助基礎。觀測數據主要為站點觀測數據，為離散場數據。在應用平臺中，首先需要解決多源數據的標準化問題，其次需要解決大數據量的快速顯示問題。

2.1 數據標準化

在數據標準化中，需要解決的問題主要包括數據本身的接口的統一、數據管理方式的統一和數據所使用的調色板的統一。

首先，在數據接口上，使用的數據包括風云系列衛星遙感產品數據（FY-3C、FY-3D、FY-4A等）、多種數值預報產品數據（T639數據、NCEP數據、ECMWF數據等）、其他衛星遙感產品數據（NPP、NOAA、Himawari-8等），產品類型包括云圖影像、云檢測、云相態、云頂高度、降水估計、水體監測、火點監測、地表溫度、對流初生、海表溫度、陸表溫度、植被指數等。其他類型數據還涉及地理信息數據等。根據數據的類型和級別，首先將數據分為格點數據和離散數據。各類衛星數據、數值預報數據等都屬于格點數據，而地理信息數據、觀測數據、特殊的衛星產品（例如火點）屬于離散數據。對于衛星遙感數據，采用金字塔技術，根據數據的分辨率，建立金字塔。數值預報數據雖然同樣為格點數據，但是其分辨率低，數據量相對小。因此，在數值預報數據上，采用數據流進行處理，采用一定的編碼方式，能快速地進行網絡交換。離散數據采用通用的地理空間信息數據交換格式接口進行編碼。

在數據管理上，由于種類多，數據的空間分辨率、時間分辨率也不一樣。按照級別進行分類分為一級、二級、三級等，并通過統一的方式進行管理。通過對元數據的提取，按照衛星名稱、儀器名稱、數據級別、投影類型、觀測時間、空間分辨率、產品名等，對數據的命名、存儲的目錄、數據結構進行規范化設計，以實現對衛星數據的標準化處理。由于靜止衛星和極軌衛星的時間分辨率相差較大，在此處設計中對數據的開始觀測及結束觀測時間進行的提取，很好地解決了極軌衛星一天一次而靜止衛星幾分鐘一次的集中顯示問題。

最后，遙感產品的應用除了數據本身以外，顯示需要用到數據的調色板。一般來說，遙感產品的調色板主要分為漸變型、分段型、分段漸變以及混合型等多種。為了能進行統一管理，采用分層結構對調色板進行的定義，能實現所有類型的產品的調色要求。調色板在結構設計上考慮了衛星數據的特殊性，將數據級別、產品名稱、產品量綱加入到設計中，除此以外，還考慮了遙感產品通常使用的偏移和放大系數。

2.2 分布式配置

在數據管理上，為了實現數據的分布式管理，平臺將所有氣象及衛星遙感數據抽象成一個具有數據類型、數據資源路徑、調色板資源路徑、數據時間軸資源路徑等屬性的產品對象，并且通過配置進行管理。這個對象可以通過配置的方式，進行各類數據的包括名稱、分辨率、顯示方式、數據存放地址等所有信息的配置，一方面解決了多源數據在不同地址存放的問題，另一方面，解決了系統的擴展性和兼容性問題，能方便地進行數據的添加。

以下就是風云四號歸一化植被指數產品的配置信息示例：

2.3 通用Web數據訪問

數據訪問方案采用面向資源的RESTful架構形式，任何數據資源（包括圖像、文件等）在該架構中都有一個對應的URL來標識，用戶想要獲取數據就必須通過資源所對應的URL來操作，而這些操作中數據是以它們的某種表現形式來傳輸的，比如Html、JSON、JPEG等。除了上例中描述的對影像產品分塊數據資源的獲取形式外，還可通過RESTfulAPI對數據進行加工處理，為用戶提供諸如GEOjson、KML等多種數據類型。

2.4 數據服務

首先，在應用平臺設計上，由于采用了國際通用接口，因此能直接使用國際及國內發布的各類地圖服務。其次，用戶能通過平臺直接獲取產品的結果，產品結果以通用數據格式GeoTiff的方式提供給用戶，方便用戶進一步的應用。

除此以外，平臺還用組件的方式提供給用戶專題圖、動畫等數據的獲取服務。在不同的功能模塊的實現上，應用平臺采用面向服務的方式，設計了組件式的結構。在數據處理層，設計了數據獲取組件，在增加一種數據的情況下，可以根據數據的類型、分辨率、級別等進行擴展。在數據服務層，設計了空間分析、專題圖制作、典型事件、動畫等組件，為遙感數據的進一步應用分析提供工具。

3 系統實現與結果

3.1 運行環境

平臺硬件環境：至少一臺數據服務設備和一臺數據處理設備。單機配置要求超過5CORE，內存10 G以上。根據所使用的數據的種類的多少進行硬件平臺的擴充。以風云四號產品集成應用顯示為例，平臺配備了CPU8CORE，內存32 G，帶寬2 Gbps的環境。

平臺軟件環境：操作系統為Linux（ubuntu 16以上或者centos 6以上版本）；瀏覽器為Chrome、IE 10以上。

3.2 系統實現

應用平臺作為一個整體解決方案，提供給用戶的是一套結合了后端處理服務，前端應顯示用的整套系統。圖3為系統結構圖。

圖3 應用平臺實現整體結構圖

服務端為自動處理，前臺顯示端的操作和數據的請求進行數據的交換。前臺顯示端通過Web提供給用戶使用。圖4為平臺主界面，主要分為四個區：視圖區（中間）、時間軸（下方）、產品選擇控制區（左下角）、應用控制面板區（右上角）。

3.3 應用結果

目前平臺已經實現了對多種數據的處理和應用，按照展示方式的不同主要分為以下幾類：

1）柵格數據的平面、球面展示。在風云三號數據的展示中，采用2D平面的方式展示全球的數據，在3D中采用三維遠景球面展示全球數據，并且能快速移動、放大縮小（圖5）。

2）柵格數據的流場展示。在風云四號的數據展示中，將數值預報風場疊加到風云四號的產品上，通過流場的展示效果，非常好地展示了臺風的移動情況、水汽的輸送情況等（圖6）。

圖4 應用平臺展示界面

圖5 風云三號D星MERSI真彩色圖2D顯示效果

圖6 風云四號云圖疊加數值預報風場顯示效果

3）快速的云圖動畫。對于靜止衛星而言，高頻次的觀測后的云圖動畫能很好地分析天氣現象，特別是強對流天氣。在風云四號、Himawari-8的數據展示中，按照時間先后進行各類產品的動畫展示。

4）疊加地形的三維近景展示。在碳衛星中，采用三維的疊加地形方式進行二氧化碳產品的展示（圖7）。

圖7 碳衛星CO2濃度產品疊加地形的三維近景展示

綜上所述，應用平臺已經實現了對多種數據的處理和使用，在風云三號實時業務系統、風云四號省級用戶站、Himawari-8的省級用戶站中也得到業務應用。

4 小結

基于以上系統架構和關鍵問題的解決方案，研制開發出來的多源氣象衛星數據集成顯示應用平臺（ShinetekView），很好地實現了包括風云三號衛星、風云四號衛星、碳衛星在內的多種衛星資料的綜合顯示，除此以外能進行數值預報數據、實測數據的疊加分析。同時能支持二維、三維遠景、三維近景的多種顯示方式。

ShinetekView是一種支持多源、多尺度、多形態的氣象數據和衛星遙感數據自動化生產發布的集成方案，為未來多源數據的遙感應用提供了一個簡潔易用的平臺。

深入閱讀

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