云端測繪數據處理平臺設計與開發

胡卉清 孫久運 馮磊

摘 ?要：針對傳統測繪軟件重復開發與閑置浪費、測繪數據處理的多樣性與數據量急劇增大等問題，該文提出了將云計算的強大計算能力應用于測繪數據的計算，設計了基于云服務的測繪數據處理平臺的體系架構、功能結構，并且以筆者團隊開發的測繪數據云處理平臺進行簡單實現。結果表明，基于云服務的測繪數據處理平臺可以批處理高精度海量測繪數據，并且可以集成開發者的服務，為測繪工作者提供全面、一體化的服務，對測繪技術的發展具有重要意義。

關鍵詞：大地測量學與測量工程 ?云服務 ?測繪數據處理

中圖分類號：TN929 ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? 文章編號：1672-3791（2019）05（b）-0007-03

Abstract： In view of the traditional surveying and mapping surveying and mapping data processing software repeated development and waste， the diversity and data volume increase sharply， this article proposes the application of the powerful computation ability of cloud computing in surveying and mapping data calculation， design of surveying and mapping data processing platform based on cloud services architecture， function structure， and the author team development of surveying and mapping data cloud platform to carry on the simple implementation. The results show that the cloud service-based surveying and mapping data processing platform can batch high-precision massive surveying and mapping data， and collect processing software from different developers to provide comprehensive and integrated services for surveying and mapping workers， which is of great significance for the development of surveying and mapping technology.

Key Words： Geodesy and surveying engineering; Cloud services; Surveying and mapping data processing

隨著測繪行業的不斷發展，數據獲取方式越來越多樣化，數據量急劇增大，如何在最短的時間內高質量地處理大量的數據是廣大測繪從業人員始終要面對的問題[1]。測繪行業十分需要一個能夠滿足多樣性數據處理要求且具備強大計算能力的平臺。

20世紀70年代末測繪數據處理計算機的引入，使測繪數據處理進入信息化時代，從最初的可編程計算器的應用，到個人電腦的應用，國內外涌現出一批優秀的測繪數據處理軟件，如南方公司的平差易（Power Adjust）、武漢大學的工程控制測量數據處理通用軟件包（CODAPS）、清華山維公司的EPS2003平臺等[2]。而這些傳統的測繪數據處理軟件一方面造成重復開發、購買成本高，行業的創新與持續發展受到制約且后期更新維護都無法得到保障;另一方面，無法滿足用戶一次性獲取全面的數據處理功能的需求。

云計算除了具有分布式海量數據存儲、高性能計算、虛擬化彈性擴展、按需服務等特點外，更可以為用戶提供更為個性化的、高度開放性的、靈活便捷的高效率服務[3]。

該文將云計算技術與測繪數據處理技術結合，分析基于云計算服務的測繪數據處理平臺的特點及功能。

1 ?云計算與云服務

云計算是以虛擬化機制為核心，以規模經濟為驅動，以Internet為載體，以大規模計算、存儲和數據資源組成的信息資源池為支撐，按照用戶需求動態的提供虛擬化的、可伸縮的信息服務，包括公開云和私有云兩種類型[4]。

簡單來說，云計算就是通過大量云端資源進行計算，即“資源共享”。

云計算利用大量的網絡、存儲設備、軟件和計算機等構成大規模資源池，根據用戶的不同計算任務要求從中獲取計算能力，然后打包成可計量服務，按需供給，使用戶可以得到所需的計算結果。

云服務即云計算服務，是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交互模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源[5]。這是一種共享基礎架構的方法，即將軟硬件及信息資源全部布置到網絡，用戶通過網絡按需購買服務。

2 ?測繪數據及處理

測繪是以計算機技術、光電技術、網絡通信技術、空間科學、信息科學為基礎，以全球定位系統（GPS）、遙感（RS）、地理信息系統（GIS）為技術核心，將地面已有的特征點和界線通過測量手段獲得反映地面現狀的圖形和位置信息，供工程建設的規劃設計和行政管理之用[6]。

隨著測繪技術的發展逐步形成大地測量學、普通測量學、攝影測量學、地圖制圖學等分支學科。各學科都在飛速發展，數據獲取方式不斷豐富，降低了勞動力工作強度，減少部分中間測量環節，因此數據種類越來越多，處理過程也趨于復雜。

普通手簿數據多為人工進行平差計算、交會計算等，根據計算結果評定精度，計算最終結果和偏差。

點云數據是根據激光測距的原理，記錄測量對象表面大量密集的點的三維坐標和紋理等信息，并以文本形式或二進制形式存儲。點云數據的處理一般包含點云濾波除噪處理、點云數據修復、匹配、精簡及三角化等處理。

遙感數據的主要表現形式是遙感影像。遙感影像主要分為航空像片和衛星相片。由于傳感器、衛星等儀器參數的不同以及誤差的存在。遙感影像處理的目的是消除各種輻射畸變和幾何畸變，利用增強技術突出景物的某些光譜和空間特征，使之易于與其他地物的區分和判釋，進一步理解、分析和判別經過處理后的圖像，根據需要提取專題信息。

此外還包括地圖投影、專題地圖制作等處理。

3 ?測繪數據處理云服務平臺

3.1 測繪數據處理云服務平臺

測繪數據處理云服務平臺是將云計算與測繪數據處理技術相結合，是一個集數據存儲、處理、軟件發布為一體的云服務平臺，該平臺提供以下基本功能。

（1）數據存儲。

利用云計算平臺的分布式數據存儲及數據庫服務，實現存儲用戶需上傳處理的數據，并對這些數據進行一定時期范圍內的壓縮及存儲，支持大量用戶并發處理，用戶可以快速提取并使用其上傳的數據。

（2）數據在線處理。

平臺集成各類測繪數據處理常用軟件，根據用戶的需要，將原始數據上傳到服務器，用戶對所選服務付費后利用云服務進行在線處理。處理結果可在用戶賬戶上存儲一定時期，用戶可以隨時進行下載查看。

（3）服務發布。

開發者可以將自己編寫的數據處理軟件發布到平臺上，并根據在平臺發布的時間進行付費。開發者可以自行規定該服務的價格，平臺根據資源被使用的記錄，從用戶付費中分配給開發者相應的收益。

3.2 測繪數據處理云服務平臺的特點

（1）按需使用：用戶根據需要選擇服務，只需支付該項服務的費用，付費后立刻可以使用該項服務。避免傳統軟件全套購買所造成的購買浪費和功能閑置。

（2）便于更新升級：軟件的更新和維護只需要平臺管理者及服務發布者進行更新升級操作，不影響用戶使用，節省時間。

（3）提供服務發布：為開發者提供一個服務發布的平臺，平臺對發布的服務集中管理，使得開發方的精力放在算法編寫上而不會被銷售渠道為難，提高開發熱情，促進數據處理算法的優化，也一定程度上數字化測繪培養編程人才。

（4）資源共享，避免重復開發。

（5）編程語言多樣化，只要符合協議要求都可以集成到平臺。

（6）數據存儲、處理與服務發布一體化，滿足不同用戶對多樣數據處理的各種要求。

3.3 測繪數據處理云服務平臺的功能結構

平臺的總體功能設計如圖1所示。

3.4 測繪數據處理云服務平臺的功能模塊

系統主要分為用戶、數據處理、后臺三大模塊，各模塊基本功能如圖2所示。

系統啟動時，激活身份認證模塊;通過身份驗證后，對系統初始化。根據用戶資料激活已購買服務的使用權限，記錄用戶1年內購買以及使用記錄，對上傳與下載的文件進行備份。

根據用戶需求系統分別為其提供購買服務和發布算法的功能。

其中數據處理主要提供控制網平差、遙感影像處理、點云數據處理、地圖處理工具等功能模塊，這些模塊通過開發方的發布來增加功能。

后臺模塊主要提供各種維護功能。

4 ?平臺的簡單實現

該例簡單實現了基于云服務的測繪數據處理平臺，下面以TIN網格生成為例介紹使用過程。

（1）用戶購買TIN格網生成服務之后可查看使用的數據格式要求。

（2）用戶根據樣本數據修改備處理數據格式，該例格式為（點號x坐標，y坐標，z坐標），瀏覽上傳待處理數據，點擊計算得到Delaunay三角形的x、y、z坐標數據。

（3）點擊生成則可以預覽TIN格網，用戶根據需要下載處理結果，處理結果如圖3所示。

5 ?結語

建立基于云服務的測繪數據處理平臺，通過云計算進行測繪數據處理，用戶無需下載安裝、維護更新，也不困于硬件設施。通過網絡進行數據處理更貼近現實測繪工作，及時地對測量數據進行平差計算、現場檢驗，發現誤差便于及時返工，提高外業測繪的效率;用戶根據需要單獨購買某種服務，不會發生購買集成軟件而不常用功能閑置的情況;為算法編寫者提供一個銷售平臺，平臺對算法銷售集中管理，使得開發方的精力放在算法編寫上而不會被銷售渠道為難，提高開發熱情，促進數據處理算法的優化，也一定程度上為數字化測繪培養編程人才。

參考文獻

[1] 袁兆奎，鄭思成，郭際明.網絡化測繪數據處理探討及其實現[J].測繪與空間地理信息，2009，32（4）：143-146，151.

[2] 陳曉娣.網絡版測量數據處理系統的研究與應用[D].西安科技大學，2013.

[3] 閻繼寧.多數據中心架構下遙感云數據管理及產品生產關鍵技術研究[D].中國科學院大學：中國科學院遙感與數字地球研究所，2017.

[4] Foster I，Zhao Y，Raicu I，et al.Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared[J].Grid Computing Environments Workshop Gce，2009（5）：1-10.

[5] 蔣凌志.移動互聯網技術與實踐[M].蘇州：蘇州大學出版社，2013.

[6] 朱龍恩.對測繪技術的研究探討[J].建筑工程技術與設計，2016（6）：354.