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[發明專利]云環境下基于預分片的遙感影像數據并行重采樣方法有效

專利信息
申請號: 201410017598.5 申請日: 2014-01-15
公開(公告)號: CN103809969B 公開(公告)日: 2016-11-30
發明(設計)人: 王國鋒;李建成;池子文;杜震洪;張豐;劉仁義 申請(專利權)人: 中國公路工程咨詢集團有限公司;浙江大學
主分類號: G06F9/44 分類號: G06F9/44
代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200 代理人: 張法高
地址: 100097 北京市海*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 環境 基于 分片 遙感 影像 數據 并行 采樣 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及云計算、地理信息系統和遙感影像數據處理領域,尤其涉及一種云環境下基于預分片的遙感影像數據并行重采樣方法。?

背景技術

為了對大型高分辨率遙感影像數據進行分層分塊組織,建立具有多分辨率層級的影像金字塔,使客戶端能夠直接請求目標分辨率層級、目標區域的影像數據塊,原始影像數據須經過重采樣,從而獲得低一級分辨率的影像數據。?

在影像數據處理過程中,盡管許多操作最終是對某個像素進行處理,但處理過程中通常需要考慮影像鄰接的像素點。然而在云計算環境下,MapReduce并行計算框架使用流式數據讀取方式,在默認情況下,對數據進行分片讀取的方式如圖2所示,這種方式忽略了像素之間原有的空間關系,難以用以需要考慮緊鄰像素的遙感影像處理領域。?

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足,提供一種云環境下基于預分片的遙感影像數據并行重采樣方法。?

云環境下基于預分片的遙感影像數據并行重采樣方法包括如下步驟:?

(1)目標影像數據上傳

在并行重采樣之前,客戶端通過調用Hadoop的Java?API,將待處理的遙感影像數據寫入云存儲的分布式文件系統HDFS集群上,以便通過MapReduce并行計算框架進行處理;

(2)影像數據預分片

為提供適合影像數據并行計算的數據輸入策略,使影像數據在分片時能夠保持像素間原有空間位置關系,將步驟(1)中上傳至HDFS集群上的目標影像數據按照規則格網方式進行分塊,并將這些分塊寫回HDFS集群上;

(3)影像數據輸入

通過MapReduce框架讀取步驟(2)中生成的預分片影像塊,將各影像塊作為一個獨立的分片ImageSplit進行輸入,記錄影像塊的層級號和行列位置,其中原始影像的層級號為0,同時,禁止MapReduce框架進一步對其進行再次分塊和分記錄,從而使每個影像塊作為一個單獨的影像分片進行處理;

(4)并行重采樣

通過MapReduce框架為步驟(3)中的每一個影像分片ImageSplite創建單獨的重采樣map任務,這些map任務并行運行在集群各節點上,分別對相應的影像分片進行重采樣處理,生成了不同層級的影像分片,并以層級號和行列號進行唯一標識;

(5)影像數據歸并

通過MapReduce框架為每一個層級的影像數據創建一個單獨的reduce任務,這些reduce任務并行運行在集群各節點上,將擁有相同層級號的影像分片分配到對應層級號的reduce任務進行歸并處理,歸并后的各層影像分片通過層級號進行標識;

(6)影像數據輸出階段

根據不同分辨率層級號,對步驟(5)中歸并后的影像數據根據目標格式進行逐層輸出,并寫入分布式文件系統HDFS上,從而完成影像數據并行重采樣的結果輸出;

所述的步驟(3)包括設計ImageFileInputFormat類和ImageRecordReader類;ImageFileInputFormat類繼承于FileInputFormat類,通過該類控制已經過預分片的影像塊不再繼續分片,每個影像塊作為一個單獨的影像分片進行輸入;ImageRecordReader類,繼承于RecordReader類,通過該類實現每個影像分片作為一個單獨的記錄進行處理;設計ImageBlockWritable類實現對影像分片的封裝,包含了影像塊二進制流、行列位置和層級號,便以通過MapReduce程序進行處理。

所述的步驟(4)包括為重采樣任務定義了ResaMapper類,繼承于Mapper類,在map()方法中,加載原始影像分片,即第0級影像分片,并進行循環重采樣,生成各層級影像數據分片;在進行每一層級重采樣之后,對影像分片按照<IntWritable,?ImageBlockWritable>鍵值對方式進行輸出,供下一步繼續處理,其中IntWritable為層級號,ImageBlockWritable為可序列化影像數據塊。?

所述的步驟(5)包括為影像分片的歸并設計ResaReducer類,繼承于Reducer類,用于實現影像數據歸并reduce任務;在進行歸并處理時,相同層級的影像分片根據層級號被分配到同一個ResaReducer進行出,通過reduce()方法完成所在分辨率層級所有影像分片的拼接;不同分辨率層級的影像歸并reduce任務被分配到不同節點上執行,從而并行生成各層級拼接后的影像數據,并通過層級號進行標識。?

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