[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于集群的遙感數(shù)據(jù)集實(shí)時(shí)渲染服務(wù)

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210167827.2
• 申請(qǐng)日: 2012-05-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102722549A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡曉東;駱劍承;周亞男;沈占鋒;李紅旮;郜麗靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/30
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/30;G06F9/50;G06T11/00;G06T15/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及集群計(jì)算技術(shù)和遙感數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，具體地說(shuō)，涉及遙感數(shù)據(jù)集的集群化瓦片數(shù)據(jù)渲染技術(shù)。本發(fā)明適用于全球范圍海量遙感數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)渲染服務(wù)。

背景技術(shù)

多源遙感數(shù)據(jù)的疊加渲染一般包括數(shù)據(jù)金字塔構(gòu)建、瓦片畫(huà)布創(chuàng)建、數(shù)據(jù)讀取、順序疊加繪制等技術(shù)過(guò)程。其中金字塔構(gòu)建技術(shù)已運(yùn)用得十分普遍，例如ESRI公司的ArcSDE，武漢大學(xué)的GeoImageDB，超圖軟件的SuperMap等都實(shí)現(xiàn)了影像的金字塔構(gòu)建技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)的抽取效率。然而，全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)渲染涉及到多重?cái)?shù)據(jù)源、多波段數(shù)據(jù)的抽取和疊加繪制、數(shù)據(jù)源更新及交互操作等問(wèn)題，在很大程度上限制了渲染的實(shí)時(shí)性和實(shí)效性。目前的大多數(shù)系統(tǒng)采用了預(yù)先渲染和建立全球數(shù)據(jù)瓦片索引體系等策略，如Google地球、Skyline軟件等，這些產(chǎn)品在顯著提高瓦片調(diào)度效率和具備良好用戶體驗(yàn)的同時(shí)，在數(shù)據(jù)更新的時(shí)效性和用戶操作的專(zhuān)業(yè)化程度上存在著不足。相關(guān)的參考資料包括ArcSDE-The?Universal?Spatial?Server?for?ARC/INFO，An?ESRI?White?Paper，April?1999；Fang?Tao，Li?Deren，Gong?Jianya，Pi?Minghong，Development?and?Implementation?of?Multiresolution?and?Seamless?Image?Database?System?GeoImageDB，Journal?of?Wuhan?Technical?University?of?Surveying?and?Mapping，24(3)，1999；http://earth.google.com/；http://www.skylineglobe.com等。

為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模全球真實(shí)遙感數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化服務(wù)，需要由集群計(jì)算環(huán)境支撐，具體涉及了集群管理技術(shù)、任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式文件系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)有的主流技術(shù)，集群管理軟件如OSCAR、ROCKS、Perceus、xCAT等，任務(wù)調(diào)度技術(shù)如LoadLeveler、Gearman、Hadoop、Control?Tower、LVS等，分布式文件系統(tǒng)如MapReduce、Lustre等，都提供了集群計(jì)算環(huán)境的解決方案。但是，渲染計(jì)算任務(wù)具有大網(wǎng)絡(luò)吞吐量、細(xì)計(jì)算粒度等特點(diǎn)，很難找到一種完全適合的技術(shù)方案。相關(guān)的參考資料包括http://www.rocksclusters.org；http://xcat.sourceforge.net/；http://hadoop.apache.org/等。

客戶端和集群節(jié)點(diǎn)之間的渲染瓦片請(qǐng)求和瓦片數(shù)據(jù)回復(fù)需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸，要求有快速、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)和特定的消息處理機(jī)制。MPI提供了標(biāo)準(zhǔn)化的網(wǎng)絡(luò)通信機(jī)制，但是對(duì)于細(xì)粒度和快速響應(yīng)的計(jì)算任務(wù)支持度不夠。相關(guān)的參考資料包括http://www.open-mpi.org；http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpich2/等。

除了分布式文件存儲(chǔ)外，還需通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建立遙感數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)索引以及相應(yīng)的空間索引，從而能在用戶請(qǐng)求渲染瓦片時(shí)，快速地檢索到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置，并確定最優(yōu)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。目前支持或部分支持OGR標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)包括Oracle、MySQL、PostgreSQL等。相關(guān)的參考資料包括http://www.oracle.com；http://www.mysql.com/；http://www.postgresql.org/。

基于集群的全球范圍遙感數(shù)據(jù)渲染服務(wù)系統(tǒng)同時(shí)涉及了多數(shù)據(jù)集的聯(lián)合查詢、細(xì)計(jì)算粒度劃分、快速網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)等內(nèi)容，目前可見(jiàn)文獻(xiàn)/專(zhuān)利中相互獨(dú)立的研究較多，而從系統(tǒng)整體的角度提出解決方案的還未出現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種針對(duì)海量多源遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行集群化快速渲染的系統(tǒng)性解決方案，特別是面向海量的遙感數(shù)據(jù)和不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)集，解決數(shù)據(jù)的分布式組織存儲(chǔ)問(wèn)題、多數(shù)據(jù)集的聯(lián)合查詢問(wèn)題和多模式并行計(jì)算問(wèn)題。