存放，降低了數(shù)據(jù)在非熱點(diǎn)區(qū)域的訪問(wèn)量，同時(shí)支持自動(dòng)感知更新影像數(shù)據(jù)屬性提高影像維護(hù)的效率。
[0048]本發(fā)明的技術(shù)方案具體如下:
[0049]步驟S101，構(gòu)造多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型，用以描述數(shù)據(jù)的多源、多尺度、多時(shí)相特性；
[0050]步驟S102，通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)金字塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼，用以表達(dá)遙感影像的經(jīng)度、瑋度、高程等地理信息；
[0051]步驟S103，針對(duì)全球不同的多源遙感數(shù)據(jù)分布采用動(dòng)態(tài)非均勻金字塔索引算法，減少索引冗余，提尚檢索訪冋效率；
[0052]在步驟S103中，采用非均勻編碼建立數(shù)據(jù)的索引，著重對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域的編碼，減少對(duì)非熱點(diǎn)地區(qū)的編碼。令current_longtude表示當(dāng)前的經(jīng)度，current_latitude表示當(dāng)前的瑋度，current_level表示當(dāng)前的縮放級(jí)別，數(shù)據(jù)的索引方式可以表示為:
[0053]X = current_longtude/longtude_steps[current_level]
[0054]y = current_latitude/latitude_steps[current_level]
[0055]圖瓦片滿足:
[0056]folder_x = math, floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
[0057]folder_y = math, floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
[0058]步驟S104，將輸入信息轉(zhuǎn)換成地理編碼進(jìn)行檢索。
[0059]步驟SlOl中，在傳統(tǒng)金字塔結(jié)構(gòu)中加入傳感器及時(shí)相信息，使得該金字塔結(jié)構(gòu)能夠快速實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段不同傳感器數(shù)據(jù)的局部更新，降低了多源遙感數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)維護(hù)難度，提高的多源遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，在生成金字塔結(jié)構(gòu)的過(guò)程中，采用基于小波的數(shù)據(jù)壓縮算法，有效地提高了多源遙感數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及傳輸效率；
[0060]步驟S102 中，令 current_longtude 表不當(dāng)前的經(jīng)度，current_latitude 表不當(dāng)前的瑋度，current_level表示當(dāng)前的縮放級(jí)別，數(shù)據(jù)的索引方式可以表示為
[0061]X = current_longtude/longtude_steps[current_level],
[0062]y = current_latitude/latitude_steps[current_level]，
[0063]圖瓦片滿足:
[0064]folder_x = math, floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
[0065]folder_y = math, floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
[0066]本發(fā)明實(shí)施例提供的基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，針對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)具有多源(不同傳感器來(lái)源)、多尺度(不同分辨率)、多時(shí)相(不同時(shí)段)的特性，不易于組織管理及有效的可視化應(yīng)用，提出基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索技術(shù)，首先對(duì)輸入的遙感影像構(gòu)造多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型，用以描述數(shù)據(jù)的多源、多尺度、多時(shí)相特性，其次通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)金字塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼，用以表達(dá)遙感影像的經(jīng)度、瑋度、高程等地理信息；然后針對(duì)全球不同的多源遙感數(shù)據(jù)分布采用動(dòng)態(tài)非均勻金字塔索引算法，減少索引冗余，提高檢索訪問(wèn)效率；通過(guò)檢索輸入數(shù)據(jù)的地理編碼得到最終查找結(jié)果；本發(fā)明方法不同于傳統(tǒng)均勻索引方式，依據(jù)非均勻影像數(shù)據(jù)索引方式，可以指導(dǎo)數(shù)據(jù)的物理存放，降低了數(shù)據(jù)在非熱點(diǎn)區(qū)域的訪問(wèn)量；同時(shí)支持自動(dòng)感知更新影像數(shù)據(jù)屬性提高影像維護(hù)的效率。
[0067]本發(fā)明實(shí)施例提供的基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，構(gòu)造用以描述多源遙感數(shù)據(jù)的多源、多尺度、多時(shí)相特性的多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型，通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼，采用動(dòng)態(tài)非均勻金字塔索引算法對(duì)全球不同的多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行索引，將輸入信息轉(zhuǎn)換成地理編碼進(jìn)行檢索；本發(fā)明在傳統(tǒng)金字塔結(jié)構(gòu)中加入傳感器及時(shí)相信息，并通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)金字塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼，有效地實(shí)現(xiàn)了多源遙感數(shù)據(jù)的融合與索引，實(shí)現(xiàn)多源遙感數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)快速訪問(wèn)，同時(shí)該多源遙感數(shù)據(jù)金字塔結(jié)構(gòu)能夠快速實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段不同傳感器數(shù)據(jù)的局部更新，降低了數(shù)據(jù)維護(hù)難度，提高了多源遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，本發(fā)明還在生成金字塔結(jié)構(gòu)的過(guò)程中采用基于小波的數(shù)據(jù)壓縮算法，有效地提高了多源遙感數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及傳輸效率；本發(fā)明能夠在數(shù)字地球上組織及可視化海量多源遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同尺度、不同傳感器及不同時(shí)相數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合可視化，降低了多源遙感數(shù)據(jù)的在線應(yīng)用及共享分發(fā)難度。
[0068]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，其特征在于，該基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法包括以下步驟: 步驟一，構(gòu)造用以描述多源遙感數(shù)據(jù)的多源、多尺度、多時(shí)相特性的多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型； 步驟二，通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼； 步驟三，采用動(dòng)態(tài)非均勻金字塔索引算法對(duì)全球不同的多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行索引； 步驟四，將輸入信息轉(zhuǎn)換成地理編碼進(jìn)行檢索。
2.如權(quán)利要求1所述的基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，其特征在于，在步驟一中，通過(guò)在金字塔結(jié)構(gòu)中加入傳感器及時(shí)相信息，使得多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔能夠快速實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段不同傳感器數(shù)據(jù)的局部更新； 在生成多源遙感數(shù)據(jù)復(fù)合金字塔結(jié)構(gòu)的過(guò)程中，采用基于小波的數(shù)據(jù)壓縮算法。
3.如權(quán)利要求1所述的基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，其特征在于，在步驟三中，采用非均勻編碼建立數(shù)據(jù)的索引，著重對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域的編碼，減少對(duì)非熱點(diǎn)地區(qū)的編碼，令current_longtude表示當(dāng)前的經(jīng)度，current_latitude表示當(dāng)前的瑋度，current_level表示當(dāng)前的縮放級(jí)別，將數(shù)據(jù)的索引坐標(biāo)表示為:X = current_longtude/longtude_steps[current_level]y = current_latitude/latitude_steps[current_level] 圖瓦片坐標(biāo)表示為:folder_x = math, floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])folder_y = math, floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
4.如權(quán)利要求3所述的基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，其特征在于，令current_longtude 表不當(dāng)前的經(jīng)度，current_latitude 表不當(dāng)前的瑋度，current_level表示當(dāng)前的縮放級(jí)別，數(shù)據(jù)的索引坐標(biāo)表示為:X = current_longtude/longtude_steps[current_level]，y = current_latitude/latitude_steps[current_level]； 圖瓦片坐標(biāo)表示為:folder_x = math, floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])folder_y = math, floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于地理編碼及動(dòng)態(tài)索引的智能檢索方法，在傳統(tǒng)金字塔結(jié)構(gòu)中加入傳感器及時(shí)相信息，并通過(guò)多源遙感數(shù)據(jù)不同的分布情況對(duì)金字塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)編碼，實(shí)現(xiàn)了多源遙感數(shù)據(jù)的融合與索引，實(shí)現(xiàn)多源遙感數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)快速訪問(wèn)，同時(shí)該多源遙感數(shù)據(jù)金字塔結(jié)構(gòu)能夠快速實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段不同傳感器數(shù)據(jù)的局部更新，降低了數(shù)據(jù)維護(hù)難度，提高了多源遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，本發(fā)明還在生成金字塔結(jié)構(gòu)的過(guò)程中采用基于小波的數(shù)據(jù)壓縮算法，有效地提高了多源遙感數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及傳輸效率；本發(fā)明在數(shù)字地球上組織及可視化海量多源遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同尺度、不同傳感器及不同時(shí)相數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合可視化，降低了多源遙感數(shù)據(jù)的在線應(yīng)用及共享分發(fā)難度。
【IPC分類】G06F17-30
【公開(kāi)號(hào)】CN104572908
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410830089
【發(fā)明人】王磊, 孫顯, 任文娟, 張躍, 董文強(qiáng), 宋俊, 王陳園
【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所
【公開(kāi)日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2014年12月26日