多源图像情报空间数据集成管理模型研究与原型建立

王寿彪，杨 桄，谭海峰，叶 怡，童 涛

(空军航空大学航空航天情报系，长春 130022)

0 引言

随着信息技术不断发展，基于多平台、多传感器获取多分辨率、多尺度、多时相图像情报是未来航空航天成像侦察的趋势［1］。多源性是图像情报的重要特性，集中体现在信息多源和格式多样2个方面，多源影像数据存储结构和数据格式不兼容是图像情报集成、融合与共享的瓶颈。多源空间信息集成与融合是地理空间情报的重要特征，深入地理空间情报应用，首先必须解决多源图像情报空间数据的集成问题，而多源空间数据集成理论和技术为解决这一问题提供了很好的思路。

GIS理论和技术在军事领域已获得重要应用［2－4］，美国等军事强国代表着GIS技术在空天侦察情报方面的技术优势［5］。多源空间数据集成是在逻辑或物理上有机地集中多源空间数据，实现地理信息共享。数据集成主要是针对不同GIS环境、多格式空间数据集成模式和社会化应用领域的研究。多源空间数据集成主要包括4种实现模式［6－8］:数据格式转换、直接数据访问、数据互操作与空间数据共享平台。此外，数据库集成［8］、多源空间数据无缝集成(seamless integration of multi－source spatial data，SIMS)、通用空间数据引擎(USDE)和数据中间件(Middle ware)等一些新模式也相继在多源空间数据集成中得到应用，体现了空间数据集成在网络化、集成机理和规范标准等研究方向的一些新进展。王家耀［9］认为基于开放式GIS思想的网络服务为实现地理信息共享与数据互操作并向信息资源共享与协同发展奠定了技术基础;王瑞青［10］选择数据格式转换模式;于传才［11］采用多源空间数据无缝集成技术研究了多源遥感影像数据库;胡腾波［12－13］等构建了 GML＆SVG 的WebGIS异构数据集成应用模型。

Super Map SDX+是Super Map推出的中间件模式空间数据引擎，采用多源空间数据无缝集成技术存储管理空间数据，采用直接的数据访问模式，避免了数据转换造成的信息损失。本文提出了基于Super Map SDX+空间数据引擎的多源图像情报空间数据集成与应用解决方案，并基于组件式开发平台，利用二次开发技术实现了集成原型，较好地实现了多来源、多影像格式和多情报样式的空间数据集成，并基于数据集成进行了目标图像情报查询、对比辅助判读和目标专题制图应用。

1 管理模型研究

1．1 结构设计

图像情报是指侦察影像经过预处理后，采取目视判读或其他辅助判读仪器，融合其他辅助目标识别资料，判明图像中隐含的情报信息，最后生成某种形式的成果产品，上报决策中心。

完善的图像情报成果应包括目标基本地理环境信息、目标遥感影像、目标图像情报整编成果图、目标图像情报整编报告、其他侦察手段获取的多媒体信息和目标示意图等主要形式。多源图像情报集成管理应该包括现势性原始影像数据、典型目标图像情报成果数据、基础地理空间要素数据以及其他侦察手段获取的多媒体情报数据。图像情报空间数据既有矢量结构和栅格结构数据类型，也有文本、声像等其他多媒体数据类型，而且目标情报体系复杂，分类标准多样化。SuperMap SDX+引擎采用数据源、数据集、图层等抽象概念逻辑组织管理空间数据，将原始影像、成果数据和基础地理信息数据以及多媒体属性数据等分别作为单独的数据源管理，数据结构体系清晰，便于数据访问和顶层应用功能的开发。数据库包括的详细数据内容如图1所示。

图1 多源图像情报空间数据库体系结构Fig．1 System structure of multi－source image intelligence spatial database

1．2 存储模型设计

1．2．1 基于Super Map SDX+的空间数据存储结构

Super Map SDX+引擎按照Super Map的自定义数据存储结构，将矢量数据类型的空间数据与属性数据一体化存储为数据库中的矢量数据集格式，将栅格数据类型的遥感影像数据以及其他手段生成的栅格数据存储为栅格数据集格式，影像数据的属性数据以关系数据表的结构存储。影像数据与属性数据通过数据集名称属性字段关联起来。

通过与数据库平台相应的空间数据引擎将每个数据库建立为一个数据源，数据源逻辑上管理若干数据集。基于Super Map SDX+引擎，矢量结构空间数据和属性数据一体化存储在矢量数据集表中，由于单个图层的所有数据都存储在同一个数据表中，在真正意义上实现了空间数据和属性数据的无缝组织。每个数据库中可以有多个数据集表用来存储不同图层的信息，但同一数据源只有一组元数据描述表，Sm Data Source Info表存储数据源的信息，Sm Meta-Data表存储数据集的信息，Sm Register表存储每个矢量数据集的信息，Sm Img Register表存储栅格数据集的信息，Sm Users表存储长事务环境中锁定资源的用户信息。对于其他多媒体格式的数据，采取SQL Server数据库引擎实现存储，在数据表中以大二进制数据类型存储为数据表的一个字段，通过相关的属性字段实现查询检索。Super Map SDX+数据库存储表类型如图2所示。

图2 Super Map SDX+空间数据库存储结构Fig．2 Accessing structure of spatial database based on Super Map SDX+

1．2．2 空间数据库的元数据库设计

元数据是关于数据的内容、来源、质量、精度、使用条件和其他特点的数据。目标图像情报不仅目标类型复杂，而且图像的多源性和不同光谱波段遥感图像反映地物信息的优势各异，很有必要设计和建立目标图像情报的元数据。本文借鉴文献［14－15］关于军事情报元数据体系的研究成果，设计了多层次的元数据结构来描述图像情报，主要的元数据表包括目标情报影像成果图目录索引表、原始影像资源索引表、目标情报影像索引表和目标情报信息索引表。此外，还对传感器等信息设计了元数据。详细的元数据结构如表1—4所示。

表1 目标情报影像成果图目录元数据Tab．1 Meta data of contents about target intelligence image progeny

表2 原始影像元数据Tab．2 Meta data of primal image

表3 目标情报影像成果图元数据Tab．3 Meta data of target intelligence image progeny

表4 目标情报信息元数据Tab．4 Meta data of target intelligence information

1．3 管理模型设计

1．3．1 Super Map Objects组织管理数据的模式

管理海量空间数据是GIS技术的优势，每种GIS软件都采取特定的用来描述数据组织机制的基本对象、基本概念来存储管理空间数据，以实现预期的GIS功能。SuperMap Objects抽象出一组概念来组织管理空间数据，如表5所示。不同的用户可以建立自己的工作空间文件，存储所有自己操作数据的链接信息和进展状态，在下次操作时可直接进入上次保存的操作位置。数据源抽象地标识了用户所用到的数据资源，包括数据库服务器类型和本地文件类型2种，可以根据自己的需要选择数据资源种类。数据集与空间数据库中存储的数据实现了映射，通过数据集标识可以快速实现数据的操作。

表5 Super Map Objects空间数据组织对象概念描述Tab．5 Spatial data organization object conception description of Super Map Objects

1．3．2 管理机制

该空间数据库主要数据类型有矢量、栅格和多媒体格式数据。Super Map GIS采取分层分块的方式组织矢量地理要素数据;采取栅格目录和栅格数据集的形式组织栅格数据。栅格数据集可以建立影像金字塔层模型。GIS还可以建立空间索引结构来优化空间数据的存储与管理。

结合图像情报空间数据的内容构成和数据结构特点，对数据量较大的遥感影像和侦察影像数据建立影像金字塔存储模型，基于分层分块技术实现对海量数据的组织存储。而对数据量比较小的目标影像成果图，则直接按照栅格目录的形式，以影像数据集格式存储在数据库中。多源图像情报集成管理模型如图3所示。Super Map GIS提供了数据导入数据库过程中选择压缩编码方式存储，针对不同遥感影像数据、DEM数据，利用Super MapGIS可以选择不同的压缩算法实现压缩存储。对影像数据集采取改进的离散余弦变换算法SDC，对DEM数据集可以采取相应的LZW压缩编码类型。

图3 多源图像情报集成模型Fig．3 Multi－source image intelligence integrating model

2 应用原型设计与实现

2．1 Super Map Objects组件式GIS二次开发

随着GIS理论和计算机通信网络以及数据库技术的发展，组件式GIS已经成为GIS软件成熟的开发模式。组件式GIS是由一系列可拆分、可协作、可裁剪的GIS组件构成的具有高度伸缩性的GIS软件平台，具有完整的功能体系，是构建完整的应用解决方案的工具集或者开发平台。组件式GIS更适合网络(网格)环境下数据服务和功能服务的分布式特点［9］。其理想方案是让非GIS组件实现一般的通用和辅助功能，让GIS组件实现专业的GIS功能，并且在低级GIS组件基础上实现高级GIS组件的开发和应用［18］。SuperMap Objects组件是目前国内较成熟的大型GIS组件开发平台，该组件平台提供了核心组件、空间分析组件、布局组件、三维组件、拓扑组件、图例组件和工作空间管理组件等多个OCX组件库，集成了200多个ActiveX对象，共计属性、方法和事件等接口3 000多个。目前大多数GIS应用系统都是采用GIS组件的集成二次开发实现的［16－18］。

2．2 基于SuperMap SDX+的多源空间数据集成

SuperMap SDX+空间数据库集成了SIMS，该技术无需进行数据格式转换，就能实现对多种数据格式空间数据的直接访问。SIMS技术体系是一种紧凑3层结构，包括数据消费者(customer)、数据代理(agency)和数据提供者(provider)，如图4所示。

图4 SIMS技术体系结构Fig．4 System structure of SIMS

数据消费者和使用数据的模块通常负责对数据的各种分析、处理和表现，数据消费者不直接与存储数据的文件或数据库打交道，所有对数据的访问都是通过数据代理完成的。SMIS技术中的数据代理是一个虚拟的空间数据引擎，该引擎定义了数据访问的框架，即对象的相互接口逻辑关系，但是并不实现具体的数据访问功能，因此该引擎是“虚拟”的。数据提供者直接访问数据文件或者数据库，并通过数据代理提供给其他模块使用。SMIS提供了访问多种格式数据的能力，最终通过空间数据引擎实现。数据提供者由一组空间数据引擎组成，每个引擎负责访问一种数据格式。

2．3 多源图像情报空间数据集成与应用技术框架

根据上述分析可知，仅依靠SuperMap SDX+空间数据引擎并不能完全实现图像情报信息的存储和管理应用。侦察获取的遥感影像数据、整编生成的影像专题图和基础地理空间数据存储和管理通过SuperMap SDX+引擎和SuperMap Objects组件的二次开发实现，但是丰富的情报信息属性数据以及文档、音视频数据无法通过该引擎直接存储在数据库中，只能采取其他方式实现存储管理。本文采用ODBC或ADO数据库访问引擎实现该过程。多源图像情报空间数据集成应用技术方案的框架结构如图5所示。

图5 基于Super Map Objects的多源图像情报空间数据集成技术框架结构Fig．5 Technological frame structure of multi－source image intelligence spatial data integrating

2．4 软硬件环境

本文提出的技术方案采用Visual Studio 2008可视化集成开发环境，基于 Super Map Objects(试用版)组件开发平台，利用C#编程语言实现，编程环境操作系统为Windows Server 2003，数据库管理系统选择SQL Server 2005，实现了基于多源图像情报集成的目标图像情报查询、现势遥感影像浏览与裁剪、侦察影像对比辅助判读和目标专题制图等功能。

3 结论

1)通过对图像情报空间数据多源性和基于GIS的地理空间情报应用需求研究，以及对多源空间数据集成研究现状的探讨，提出了基于 SuperMap SDX+引擎的多源图像情报集成管理方案。

2)从图像情报业务特性和情报保障要求着眼，设计了图像情报空间数据库体系结构，在研究清楚SuperMap SDX+引擎空间数据存储机制的基础上，探讨了图像情报空间实体数据的存储管理方式，指出该引擎无法实现图像情报属性数据的有效存储，基于元数据的思想设计了多源图像情报属性数据关系存储表，较好解决了图像情报的属性存储问题。

3)研究清楚组件二次开发技术和SuperMap SDX+引擎的多源空间数据集成原理，基于SuperMap Objects开发平台设计了多源图像情报空间数据集成应用原型，并付之实现，验证了本文提出的集成管理模型的合理性和可行性，对于拓展GIS在空间侦察图像情报研究领域的应用模式具有实践意义。

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