遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型

李 峰，尤淑撑，魏 海，韦二龙，陈 莉

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081； 2.中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室，河北 石家庄 050081； 3.中国土地勘测规划院，北京 100035)

遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型

李 峰1,2，尤淑撑3，魏 海3，韦二龙1,2，陈 莉1

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081； 2.中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室，河北 石家庄 050081； 3.中国土地勘测规划院，北京 100035)

随着遥感影像数据越来越多，面向指定区域的遥感数据查询，往往出现查询结果数据量大、数据重叠且数据质量良莠不齐的问题。针对传统查询方法的问题，提出一种遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型。该模型基于成像时间、云量和分辨率等参数建立归一化数学计算模型，完成指定时空范围内覆盖最优的遥感影像数据集筛选。试验结果表明，使用区域覆盖最优数据集筛选模型，能够有效剔除遥感数据中较早时相、重复覆盖和多云量的数据，有效地缩减用户数据筛选时间。

遥感影像；筛选模型；最优数据集；智能Agent

0 引言

随着对地观测技术的发展，遥感影像数据越积越多，数据量越来越大，从GB数量级迅速增长到TB级数量级[1-2]，传统的遥感数据查询是采用界面分页方法和数据源分页方法，从海量数据中提取所有符合条件的查询结果，查询结果动辄几百条甚至上千条，严重影响用户的使用效率[3-4]。面对用户需求，如何快速从海量遥感影像数据中获取适应用户需求的遥感影像数据，显得尤为重要[5]。为此本文研究了一种遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型，基本思想是根据成像时间、云量和分辨率等参数，自动筛选区域内的时相新、重叠少和云量优的遥感影像，减少用户数据挑选工作量，缩短数据筛选时间，提供数据查询效率。

1 遥感影像筛选过程中遇到的问题

以全图土地变更调查监测与核查为例，进行某个县的遥感监测信息提取时，需要提取该区域内时间最近、覆盖最全和云量最少的遥感影像，作为遥感监测信息提取工作的原始数据进行专题产品生产[6-7]。若按原始条件直接查询检索出符合要求的影像数据集，数据集中会存在一些区域、成像时间上的冗余数据，主要包括以下几个方面：

① 多景遥感影像数据的成像时间接近，但分辨率不同；

② 同一点的遥感影像数据分辨率相同，但成像时间不同；

③ 同一区域不同遥感影像数据的云量、覆盖率各有优劣，例如数据A的云量较低，但对该地区的覆盖率较低，数据B的云量较高，对该地区的覆盖率较高。

如何从海量遥感影像数据中综合考虑遥感影像的成像时间、分辨率和云量等条件，筛选出最优的影像数据集，提高遥感影像的检索效率，减少人工参与筛选的过程，是遥感影像数据应用过程中亟需解决的问题之一。

2 模型设计与实现

2.1 模型总体设计

遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型由客户端、Web服务器、智能Agent和数据源4个模块组成，每个模块主要功能以及模块之间的交互关系如图1所示。

图1 遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型

2.1.1 客户端

客户端是用户和筛选模型交互的可视化接口，一般是浏览器，主要实现用户筛选条件的输入和筛选结果的显示[8-9]。

2.1.2 Web服务器

Web服务器是Web应用程序运行的容器[10]。一方面通过HTTP协议和客户端完成消息的交互，另一方面向智能Agent发送SOAP消息调用Web服务[11-12]，实现遥感影像数据筛选。Web服务器主要包含了筛选条件组合、筛选条件编码和页面内容解析等功能。Web服务器将用户在客户端中输入的所有筛选条件进行编码组合，然后封装在SOAP消息中发送给智能Agent[13]。查询结果返回时，Web服务器解析筛选页面的内容，然后发送到客户端。

2.1.3 智能Agent

智能Agent是具有一定智能性的计算机程序[14-15]，能够代表人们在动态变化的环境中进行交互操作。本文中智能Agent是整个筛选系统的核心，它接收Web服务器的查询请求，访问注册的所有数据源，筛选满足条件的遥感影像数据。

2.1.4 数据源

数据源是遥感影像数据的存储中心[16]，提供用于访问本地遥感影像数据的Web服务接口。智能Agent发送SOAP消息调用这些Web服务接口，实现多源遥感影像数据的筛选查询。

2.2 智能Agent设计

智能Agent由筛选预处理、筛选处理和筛选后处理3个功能模块构成，每个模块主要功能以及模块之间的交互关系如图 2所示。

图2 智能Agent执行流程

2.2.1 筛选预处理

筛选预处理模块经过参数解析和参数重组获得用户的筛选条件，Web服务器以SOAP消息的形式发送筛选参数，完成区域网格拆分和归一化处理模型构造。

归一化处理是将成像时间、云量、分辨率分别进行处理。成像时间：成像时间越新归一化值越大，取当前设定时间与成像时间差(设取值范围：1 s，5年(157 680 000 s))的倒数(6.34×10-9,1)，并归一化到(0,100)区间范围，取值为α1；云量：百分比值(0.01,100)，在归一化区间范围(0,100)内，取值为α2；分辨率：(0.01 m,100 000 m)取倒数(0.000 01,100)，并归一化到(0,100)区间范围，取值为α3。

2.2.2 筛选处理

筛选处理模块是智能Agent的核心功能模块，处理过程分为遥感数据检索、归一化权重计算、基于网格和权重值的数据筛选3个阶段。

首先，根据输入的地理区域、时间范围、卫星和传感器要求、分辨率范围等条件，检索出符合要求的所有遥感影像数据记录集A。根据业务应用类型，设置归一化后成像时间、云量、分辨率的权重系数，设成像时间系数为γ1，云量系数为γ2，分辨率系数为γ3(0≤γ≤1，γ1+γ2+γ3=1)，则遥感影像数据权重值γ=γ1*α1+γ2*α2+γ3*α3，根据该方法计算记录集A中每条数据记录的权重值。最后对区域网格拆分后的网格进行遍历，计算记录集A中覆盖每个网格的所有遥感影像数据，将权重值最大的数据记入记录集B，所有网格检索完毕得到初步筛选结果记录集B。

2.2.3 筛选后处理

筛选后处理模块负责筛选结果去重和筛选结果编码反馈。筛选结果去重是指对记录集B进行去重处理，首先创建一个新的结果集C，遍历并判断记录集B中的数据是否在结果集C中存在，不存在则加入C。最后输出最优数据集C。筛选结果编码反馈将完整的最优数据集内容封装到SOAP消息中，回送给Web服务器，完成筛选响应过程。

3 实例应用

为了验证本文提出的遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型的可行性和有效性，开发了一个遥感数据筛选查询系统，试验数据采用分布在同一区域、不同时相、不同卫星的遥感影像数据，以内蒙古赤峰市为示例区域查询2015年7月～9月的遥感影像数据。试验分2部分进行：第1部分直接采用区域、时间、卫星和传感器为查询条件进行检索；第2部分，使用遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型进行筛选。试验效果如图3(a)、图3(b)所示。

通过试验结果可以看出，使用遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型后，能够有效剔除遥感数据集中存在的部分重复覆盖数据，输出时相、分辨率和云量等指标相对更优的数据集。

(a) 未应用筛选模型查询结果

(b) 应用筛选模型查询结果图3 查询结果

4 结束语

通过建立遥感影像区域覆盖最优数据集筛选模型，利用Web服务和智能Agent技术设计并实现了遥感影像数据的最优数据集筛选，根据用户输入的地理范围、时间区间和卫星等多种查询条件，筛选出符合条件的最优遥感影像数据集，为在限定条件下获取最优遥感数据集提供了一种解决方法。

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AOptimalDatasetScreeningModelforRemote-sensingImageryRegionalCoverage

LI Feng1,2,YOU Shu-cheng3,WEI Hai3,WEI Er-long1,2,CHEN Li1

(1.The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China； 2.CETCKeyLaboratoryofAerospaceInformationApplications,ShijiazhuangHebei050081,China； 3.ChinaLandSurveyingandPlanningInstitute,Beijing100035,China)

With more and more remote sensing imagery,for the querying of remote sensing data in specified region,the problem with large querying result,repeating coverage and mixed quality appeared.To improve the problem of traditional querying,a screening model for optimal coverage datasets of remote sensing imagery was proposed.A normalized mathematical computational model was built on the imaging time,cloud amount and image resolution,which realized the screening of imagery datasets with optimal coverage in the specified space-time range.The test result showed that the screening model could effectively reject the remote sensing data with early time-phase,repeating coverage and large cloud cover.And the screening time was also effectively reduced.

remote-sensing imagery;screening model;optimal dataset;intelligent Agent

10.3969/j.issn.1003-3106.2017.10.10

李峰，尤淑撑，魏海，等.遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型[J].无线电工程,2017,47(10):45-48.[LI Feng,YOU Shucheng,WEI Hai,et al.A Optimal Dataset Screening Model for Remote-sensing Imagery Regional Coverage[J].Radio Engineering,2017,47(10):45-48.]

V55

A

1003-3106(2017)10-0045-04

2017-01-07

国土资源公益性行业科研专项基金资助项目(201411119)。

李峰男，(1982—)，高级工程师。主要研究方向：航天地面应用、地理信息系统。尤淑撑男，(1975—)，研究员。主要研究方向：遥感技术土地调查监测应用。