科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

遥感信息产品是指通过对遥感影像各地物的光谱、空间、纹理、物候等特征进行分析，选择各地物特征，对影像中的像元或具体对象按照一定规则、模型、算法划分为不同的地物类型，从而获得带空间信息的实际地物对应信息，实现基于遥感影像的信息提取。最后，形成诸如土地利用现状分类、林种划分、新增建设物识别、基本农田侵占等专题地图。

传统的遥感信息产品需要人工借助专业软件进行生产，一方面成本较高，另一方面效率与处理能力都比较低。

同时数据存储技术是数据处理领域的重要组成和分支，数据存储技术经历了从手工管理到文件管理、再到数据库管理的三个阶段。目前，各类项目中产生的遥感影像数据越来越多，遥感影像数据的单个文件体积较大，轻易达到GB级规模。这对存储介质容量以及数据检索速度提出了更高的要求，当前以硬盘存储的方式已不能满足用户的需求，同样不适合单个关系数据库的管理。

需解决的主要技术难题

项目难点在于提高遥感影像数据提取的处理能力与效率，采用分布式存储、分布式计算结合人工智能学习系统的技术路线，实现遥感影像数据快速、批量提取。运行多个节点上人工智能学习系统的计算任务时，人工智能学习系统从分布式计算平台内存队列中读取所需的遥感影像数据分片信息，分布式计算平台内存队列将被读取的遥感影像数据分别从相同或不同的分布式计算平台存储系统内提取，直至人工智能学习系统完全读取内存队列的遥感影像数据分片信息，且人工智能学习系统完成遥感影像数据的提取。对海量影像数据进行存储，并解决现有项目数据管理不规范、数据杂乱、存储容量扩展性差、读取和浏览速度慢等问题，提出一种适用于快速浏览的海量遥感影像数据分布式存储方法，方法中采用的分层分块技术，突破海量遥感影像数据存储和快速读取浏览的难题，保证数据管理的规范性和可扩展性。

期望实现的主要技术目标

指定分布式计算平台构建存储系统的个数、每个存储系统占用cpu或gpu、每个存储系统大小，分布式计算平台存储系统的文件路径作为key值，将元数据信息作为属性，key值和属性存储在分布式计算平台存储系统的数据库中，并在分布式计算平台的内存中建立索引和缓存；计算平台存储系统的最后一级子目录或最后一级文件前面增加分割符，用于提取分布式计算平台存储系统目录下文件和子目录；计算平台存储系统的遥感影像数据存储规则，遥感影像数据大小大于或等于16MB，直接存储在分布式计算平台存储系统的文件内元数据信息包括文件大小、文件创建时间和文件MD5即Message-Digest Algorithm 5计算平台spark与人工智能学习系统tensorflow结合，分布式计算平台为人工智能学习系统分配计算资源，构建存储海量遥感影像数据的分布式计算平台存储系统；

需求解析

解析单位：“科创中国”科技创新全链条服务生态系统专业科技服务团（北京八月瓜科技有限公司） 解析时间：2022-11-21

张晖

中国电子技术标准化研究院

主任

综合评价

常用的遥感影像数据提取方法有两大类，一类是人工目视解译，一类是计算机数据提取。由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上识别并提取同类目标物。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。 技术需求提出单位倾向于采用基于分布式计算平台的人工智能遥感影像数据提取方法。针对此项技术，中科遥感科技集团有限公司已持有国家发明专利“基于分布式计算平台的人工智能遥感影像数据提取方法”（专利号201810747213.9）。该技术能够实现遥感影像的有效分割、特征的自动优选、分类规则集的自动构建，在遥感影像信息提取与解译过程中人工干预少、自动化程度高、解译精度高，完全可以满足提出的技术需求。除此以外，提出单位也可以与中国测绘科学研究院和重庆市地理信息和遥感应用中心进行对接，都有联合开发的技术实力。

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