CN103488736B - 一种多源地理空间信息关联模型的构建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多源地理空间信息关联模型的构建方法与系统，其中该方法包括：将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得剖分多源影像金字塔；对剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；将地理空间气象信息与星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型。通过采用本发明公开的方法与系统实现了多源地理空间信息基于位置的关联，并支持用户依据空间位置快速查询获取多源地理空间信息。

Description

一种多源地理空间信息关联模型的构建方法及系统

技术领域

本发明涉及地理空间信息管理技术领域，尤其涉及一种多源地理空间信息关联模型的构建方法及系统。

背景技术

地理空间信息指某地理位置区域在某时刻或某时间段内的地理空间数据总和，包括栅格影像信息、矢量地图信息、固定目标及移动目标信息等。随着遥感技术的迅速发展，获取的对地观测影像数据越来越多，同一地区的多时相、多波段的数据也不断增加，形成了海量大数据这样的概念。

已有的地理空间信息管理有文件管理，数据库管理以及数据库和文件混合管理三种方式，但它们针对单源影像即可见光影像数据，不适合多源栅格影像数据的管理；而且目前的空间信息数据组织管理软件大都基于空间对象管理空间信息数据，对于面向空间位置的地理空间信息数据管理组织还没有很好的解决方法，无法支持面向对象的地理空间信息查询。

另一方面，在突发事件应急保障中，需要对事件环境进行勘查、探测得到各方面各层次的信息直接提供应急保障。此外，还需要为其他基于位置的服务应用提供保障。但是目前的应急保障系统在各方面、各层次的多源地理空间信息融合能力上还存在欠缺。

发明内容

本发明的目的是提供一种多源地理空间信息关联模型的构建方法及系统，实现了影像信息、地图信息和气象信息等多源地理空间信息基于位置的关联，并支持用户依据空间位置快速查询获取多源地理空间信息，为突发事件应急保障和基于位置的服务等地理空间应用提供信息基础。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种多源地理空间信息关联模型的构建方法，该方法包括：

将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔；

对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；

将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；

将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型。

一种多源地理空间信息关联模型的构建系统，该系统包括：

剖分多源影像金字塔获取模块，用于将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔；

索引构建模块，用于对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；

星联剖分多源金字塔模型获取模块，用于基于分块所在的地理位置将栅格化地图和矢量地图信息与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；

多源地理空间信息关联模型获取模块，用于将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，针对多源地理空间信息的特点，基于地球剖分理论对多源多分辨率遥感影像信息进行剖分分块，构建剖分多源影像金字塔；并将该金字塔与多源地理空间信息相关联，获得多源地理空间信息关联模型；通过获得的多源地理空间信息关联模型，可以实现影像信息、地图信息和气象信息等多源地理空间信息基于位置的关联，并支持用户依据空间位置快速查询获取多源地理空间信息，为突发事件应急保障和基于位置的服务等地理空间应用提供信息基础。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例一提供的一种多源地理空间信息关联模型的构建方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的全球剖分理论的示意图；

图3为本发明实施例一提供的剖分多源影像金字塔分层分块的编码结构的示意图；

图4为本发明实施例一提供的影像分块的三级索引结构示意图；

图5为本发明实施例一提供的栅格化地图关联方法的示意图；

图6为本发明实施例一提供的星联剖分多源金字塔模型构成的示意图；

图7为本发明实施例一提供的获得气象要素栅格化专题图的流程图；

图8为本发明实施例一提供的地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型关联方法的示意图；

图9为本发明实施例二提供的一种多源地理空间信息关联模型的构建系统的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种多源地理空间信息关联模型的构建方法的流程图。如图1所示，该方法主要包括如下步骤：

步骤11、将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔。

本实施例中最终需构建多源地理空间信息关联模型，其主要包括一个主题表和若干个维表；其中，主题表是核心，其包含地理信息使用者所关注的地理区域处的图像信息等文本信息，表中的数据为在线分析处理的主要对象。主题表中的属性可以分为度量属性（目标属性）和维属性，每一个维属性都有一个维表与之对应，该维表包含了这个维所能取到的各种聚集方式的值。

本实施例在遥感影像信息的维表中采用金字塔影像技术，将地理信息使用者所关注的热点区域剖分面片中的图像进行不同粒度的缩放，为该地理区域对应的栅格影像信息构建剖分多源影像金字塔。

其构建过程主要包括如下步骤：

1）基于一致层次建立多源影像金字塔，将所述多源多分辨率遥感影像信息中分辨率最大的影像作为所述多源影像金字塔的底层，并根据所述分辨率最大的影像的分辨率r₀和层间采样缩放比例M确定金字塔各层分辨率，其计算公式为：

r_L＝r₀×L^M；

其中，r_L表示第L层影像的分辨率；且当r_L小于预设的分辨率T时（r_L＜T），将第L层作为该金字塔的顶层。

2）按照所述多源多分辨率遥感影像的分辨率插入至所述多源影像金字塔的相应层。在实际应用中已有的多源多分辨率遥感影像集合中的影像分辨率无法与所述多源影像金字塔每一层的分辨率一一匹配；其中，一部分可以完全匹配的层称为既有层，该层可直接使用其原始数据作为该层影像；其他层则无法匹配，则可利用直接重采样方法计算相应的影像；所述直接重采样方法包括：按照坐标转换函数Fx和Fy将对应分辨率的多源遥感影像上的像点坐标(x,y)处的灰度值赋给校正后的影像上(X,Y)处的像点；其公式为：

$\left\{\begin{array}{c}X=F_x(x,y)\\ Y=F_y(x,y)\end{array}\right..$

3）按照全球剖分理论对所述既有层的影像按剖分面片大小分块，对其他层的影像按照2倍率确定分块大小，并进行等大小规则分块；完成所述剖分多源影像金字塔的构建；其中，在影像分块过程中，若某块边缘不具备四个子块，则用零块补充，再进行合并采样，产生的新块仍然视为标准块。通过上述剖分分块，获得的分层分块结构可称为剖分格网，获得的分块可称为多级剖分面片。

如图2所示为全球剖分理论示意图，该图中采用多级分层、分块格网的概念将整个地球区域分成多级格网，图示为前三层格网划分的示意图。所述全球剖分理论（全球剖分格网）为了研究如何将地球（或球面）剖分为形状规则、变形较小的层状面片，以实现在全球范围内的海量数据存储、提取和分析，从根本上解决传统数据模型在解决全球范围内多尺度、海量数据和层次数据的局限性，保证全球空间数据的空间表达是全球的、连续的、层次的和动态的模型。

通过上述步骤完成按地理位置关联的剖分多源影像金字塔的构建。本实施例中将金字塔中各层影像进行分块可以块有效提高查询处理的效率。

步骤12、对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引。

本实施例采用Hilbert（希尔伯特）编码和行列编码对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码；所述联合编码主要包括四个部分的内容：第一部分为该影像块的Hilbert编码；第二部分为该影像块的数据源代码；第三部分为该影像块的行列编码，由金字塔中影像块所在层次和行列号构成；第四部分为该影像块的时间编码，以构成影像块的时空编码。

如图3所示为剖分多源影像金字塔分层分块的编码结构示意图，图中展示了剖分多源影像金字塔前三层各个分块的编码，其每一层均按全球剖分理论进行分块，为按照分块编码为主键实现入库，各层分块编码均唯一；图中为了便于表示仅列出每一分块的行列编码。

示例性的，某影像源某时刻的影像金字塔块编码格式为：<hcode,source,level,row,col,time>；其中，hcode表示影像数据块的Hilbert编码，source表示影像数据块的源编码，level表示影像数据块所在层级，row表示影像数据块的行号，col表示影像数据块的列号，time表示影像数据块的时间信息编码，通过上述部分构成了影像块的时空编码。作为举例而非限定，剖分多源影像金字塔第N层中某影像数据块的Hilbert编码为N-1层父影像数据块的Hilbert编码加上该层标识码，影像数据块行列编码中的行号、列号都是从影像的左上角开始，从左向右列编码逐渐增加，col=0,1,2……；从上到下行编码逐渐增加，row=0,1,2……。

根据上述联合编码格式为剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立合理、高效的空间索引，本实施例采用“影像数据所在空间位置->影像数据源—>影像数据时间戳”的三级索引；为适应类似三级索引的应用检索模式，利用影像金字塔分块的编码格式<hcode,source,level,row,col,time>，并采用“location—>source—>time”的三级索引机制。

如图4所示为影像分块的三级索引结构示意图，为实现按影像分块所在地理位置的快速存取，为影像分块编码设计三级索引；索引建立方法如下：

第一级索引中存放所述剖分多源影像金字塔的层数和每层金字塔的分辨率、地理位置信息及区域的剖分组织分块信息；具体的：利用层次编码level索引影像数据块在所述剖分多源影像金字塔中的层数，利用行号编码row和列号编码col索引所述剖分多源影像金字塔中对应层及对应地理位置的影像数据块，完成第一级location索引；

第二级索引中存放所述剖分多源影像金字塔各层中影像的多源信息；具体的：利用源编码source索引所述剖分多源影像金字塔对应层的数据源影像块，完成第二级source索引；

第三级索引中存放特定地理位置的数据源对应的多个影像块的不同时间戳信息；具体的利用时间编码time索引在不同时间拍摄的位于同一地址位置的相同影像数据源的影像数据块，完成第三级time索引。

进一步的，为提高效率，以及避免索引结构占用较大存储空间的问题。第一级索引“location”可以利用影像数据块Hibernet编码hcode，采用B树索引实现；第二级索引“source”和第三级索引“time”都采用一个动态链表实现索引。

步骤13、将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型。

栅格化地图为将不同比例尺的地图根据DPI（每英寸的像素）绘制成不同分辨率的影像。如图5所示为栅格化地图关联方法的示意图，其基于既有层分块的地理位置将对应位置的不同比例尺的地图根据绘制成不同分辨率的影像，获得栅格化地图；然后，在多级剖分面片中存放对应地理位置的栅格化地图，形成地图金字塔；所述地图金字塔按照地图比例尺预先分层，每层按地图分块大小预先分块；最后，根据所述多级剖分面片的对应关系和预设的DPI，将所述地图金字塔各层级与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应的既有层相关联。

示例性的，本实施例中栅格化地图可使用下述方法计算：分辨率=比例尺分母/dpi数/39.3，其中，系数39.3为经验值，用户也可根据需求进行多次测试后重新确定该系数值。

矢量地图数据是以连续的坐标记录来表示各种地理实体，因此，基于建立索引后的剖分多源影像金字塔的矢量数据关联时，除考虑每个面片内的矢量坐标点外，还要考虑“剖分化”产生的多余坐标点及空间对象拓扑结构的完整性问题。

本实施例中基于建立索引后的剖分多源影像金字塔中各个分块的地理位置对所述矢量地图数据进行剖分化处理，并与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应分块相关联。

其步骤主要为：根据矢量地图比例尺及其精度，确定其在剖分格网中对应的层次级数；其次，根据多级剖分面片的范围对点、线、多边形等矢量数据进行分割；最后，将分割后的矢量数据将按照面片方式存储；此处将基于点线面目标的矢量数据进行分块存储之后，则可以获得分块的矢量数据，而该分块的矢量数据则可以按照主键——分块编码，与剖分多源影像金字塔中对应分块进行关联存储。

通过上述方法可获得星联剖分多源金字塔模型，其示意图可参见图6，图中以左上角处剖分多源影像金字塔为中心维，其采用分层分块、多级格网的方法，其它类型信息（矢量地图信息、目标属性信息等）均按分块面片所在地理范围关联至剖分影像金字塔，以分块编码为主键实现存储入库。

步骤14、将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型。

所述地理空间气象信息可以区分为结构化信息与非结构化信息。

对于将结构化信息，例如，气象信息，可以将包含结构化气象信息的影像栅格化，获得与该影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图，并将该气象要素栅格化专题图与所述星联剖分多源金字塔模型中的对应层相关联。

其中，获得所述气象要素栅格化专题的步骤如图7所示，主要包括：

步骤71、查看包含气象信息的影像集，取其中一幅影像；

步骤72、查看该影像的分辨率，获取对应栅格单元的大小，并按对应大小绘制栅格单元；

步骤73、计算栅格单元中心点气象要素值：若栅格单元中心点值可以计算获得，则直接填充；若栅格单元中心点值不可以计算获得，则通过插值法获得；

步骤74、获得与影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图。并重复步骤71-步骤73直至获得影像集中所有影像对应的气象要素栅格化专题。

对于地理空间气象信息中的非结构化信息，即带有空间地理位置标识和拍摄或观测时间标识的图像数据，例如，格点场、雷达与云图等，通过配准、切分及边缘化处理后，与所述星联剖分多源金字塔模型中的栅格影像数据（即栅格形式的多源多分辨率遥感影像）相对应，完成与所述星联剖分多源金字塔模型的关联。

为了便于理解所述地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联的过程，可参见图8。如图8，对于结构化气象信息（如右纵列），采用栅格化专题图的方法，按各个分块所在地理位置处的气象要素值形成气象要素栅格化专题图，进而完成与剖分多源影像金字塔的关联；对于非结构化气象信息（左纵列），采用配准、切分、边缘化处理，与剖分多源影像金字塔分块所在地理位置一致重合，实现关联。

本发明实施例的多源地理空间信息关联模型，基于现有的对象关系型数据库实现模型，模型的中心维建立剖分多源影像金字塔，可以管理多源多分辨率的遥感影像数据；同时，模型按分层分块方式管理遥感影像数据，避免了海量栅格影像数据导致的I/O（输入/输出）性能瓶颈问题。另外，由于模型基于全球位置剖分编码理论实现多源地理空间信息的关联，可以支持地理空间信息使用者基于位置的信息查询处理需求。最后，由于发明了基于剖分的影像分块三级索引技术，避免了随时间增长的地理空间信息查找效率低下的问题。

另一方面，通过获得的多源地理空间信息关联模型，可以实现影像信息、地图信息和气象信息等多源地理空间信息基于位置的关联，并支持用户依据空间位置快速查询获取多源地理空间信息，为突发事件应急保障和基于位置的服务等地理空间应用提供信息基础。

实施例二

图9为本发明实施例二提供的一种多源地理空间信息关联模型的构建系统的示意图。如图9所示，该系统主要包括：

剖分多源影像金字塔获取模块91，用于将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔；

索引构建模块92，用于对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；

星联剖分多源金字塔模型获取模块93，用于将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；

多源地理空间信息关联模型获取模块94，用于将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型。

进一步的，所述剖分多源影像金字塔获取模块91包括：剖分多源影像金字塔构建模块911，用于构建所述剖分多源影像金字塔，且该模块包括：

金字塔各层分辨率确定模块9111，用于基于一致层次建立多源影像金字塔，将所述多源多分辨率遥感影像信息中分辨率最大的影像作为所述多源影像金字塔的底层，并根据所述分辨率最大的影像的分辨率r₀和层间采样缩放比例M确定金字塔各层分辨率，其计算公式为：r_L＝r₀×L^M；其中，r_L表示第L层影像的分辨率；

影像插入模块9112，用于按照所述多源多分辨率遥感影像的分辨率插入至所述多源影像金字塔的相应层；其中，金字塔中的既有层使用其原始数据作为该层影像；其他层则利用直接重采样方法计算相应的影像；所述直接重采样方法包括：按照坐标转换函数F_x和F_y将对应分辨率的多源遥感影像上的像点坐标(x,y)处的灰度值赋给校正后的影像上(X,Y)处的像点；其公式为： $\left\{\begin{array}{c}X=F_x(x,y)\\ Y=F_y(x,y)\end{array}\right.;$

影像分块模块9113，用于按照全球剖分理论对所述既有层的影像按剖分面片大小分块，对其他层的影像按照2倍率确定分块大小，并进行等大小规则分块；完成所述剖分多源影像金字塔的构建；其中，在影像分块过程中，若某块边缘不具备四个子块，则用零块补充，再进行合并采样。

进一步的，所述索引构建模块92包括：

三级索引机制建立模块921，用于基于联合编码格式，为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立三级索引机制；所述联合编码格式为采用希尔伯特Hilbert编码和行列编码进行联合编码的编码格式，其格式为：<hcode,source,level,row,col,time>；其中，hcode表示影像数据块的Hilbert编码，source表示影像数据块的源编码，level表示影像数据块所在层级，row表示影像数据块的行号，col表示影像数据块的列号，time表示影像数据块的时间信息编码；

所述三级索引具体包括：

第一级索引中存放所述剖分多源影像金字塔的层数和每层金字塔的分辨率、地理位置信息及区域的剖分组织分块信息；具体的：利用层次编码level索引影像数据块在所述剖分多源影像金字塔中的层数，利用行号编码row和列号编码col索引所述剖分多源影像金字塔中对应层及对应地理位置的影像数据块，完成第一级索引；

第二级索引中存放所述剖分多源影像金字塔各层中影像的多源信息；具体的：利用源编码source索引所述剖分多源影像金字塔对应层的数据源影像块，完成第二级索引；

第三级索引中存放特定地理位置的数据源对应的多个影像块的不同时间戳信息；具体的利用时间编码time索引在不同时间拍摄的位于同一地址位置的相同影像数据源的影像数据块，完成第三级索引。

进一步的，所述星联剖分多源金字塔模型获取模块93包括：地图信息关联模块931，用于将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联；且该模块包括：

栅格化地图信息关联模块9311，用于基于既有层分块的地理位置将对应位置不同比例尺的地图根据每英寸的像素DPI绘制成不同分辨率的影像，获得栅格化地图；在多级剖分面片中存放对应地理位置的栅格化地图，形成地图金字塔；所述地图金字塔按照地图比例尺预先分层，每层按地图分块大小预先分块；根据所述多级剖分面片的对应关系和预设的DPI，将所述地图金字塔各层级与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应的既有层相关联；

矢量地图信息关联模块9312，用于基于建立索引后的剖分多源影像金字塔中各个分块的地理位置对所述矢量地图数据进行剖分化处理，并与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应分块相关联。

进一步的，所述多源地理空间信息关联模型获取模块94包括：地理空间气象信息关联模块941，用于将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联；且该模块包括：

结构化信息关联模块9411，用于将包含结构化气象信息的影像栅格化，获得与该影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图，并将该气象要素栅格化专题图与所述星联剖分多源金字塔模型中的对应层相关联；其中，获得所述气象要素栅格化专题的步骤包括：查看包含气象信息影像的分辨率，获取对应栅格单元的大小，并按对应大小绘制栅格单元；计算栅格单元中心点气象要素值：若栅格单元中心点值可以计算获得，则直接填充；若栅格单元中心点值不可以计算获得，则通过插值法获得；获得与影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图；

非结构化信息关联模块9412，用于对于非结构化信息，通过配准、切分及边缘化处理后，与所述星联剖分多源金字塔模型中的栅格影像数据相对应，完成与所述星联剖分多源金字塔模型的关联。

需要说明的是，上述系统中包含的各个功能模块所实现的功能的具体实现方式在前面的各个实施例中已经有详细描述，故在这里不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种多源地理空间信息关联模型的构建方法，其特征在于，该方法包括：

将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔；

对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；

将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；

将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型；

其中，所述基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引包括：

基于联合编码格式，为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立三级索引机制；所述联合编码格式为采用希尔伯特Hilbert编码和行列编码进行联合编码的编码格式，其格式为：<hcode,source,level,row,col,time>；其中，hcode表示影像数据块的Hilbert编码，source表示影像数据块的源编码，level表示影像数据块所在层级，row表示影像数据块的行号，col表示影像数据块的列号，time表示影像数据块的时间信息编码；

所述三级索引具体包括：

第一级索引中存放所述剖分多源影像金字塔的层数和每层金字塔的分辨率、地理位置信息及区域的剖分组织分块信息；具体的：利用层次编码level索引影像数据块在所述剖分多源影像金字塔中的层数，利用行号编码row和列号编码col索引所述剖分多源影像金字塔中对应层及对应地理位置的影像数据块，完成第一级索引；

第二级索引中存放所述剖分多源影像金字塔各层中影像的多源信息；具体的：利用源编码source索引所述剖分多源影像金字塔对应层的数据源影像块，完成第二级索引；

第三级索引中存放特定地理位置的数据源对应的多个影像块的不同时间戳信息；具体的利用时间编码time索引在不同时间拍摄的位于同一地址位置的相同影像数据源的影像数据块，完成第三级索引。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述剖分多源影像金字塔的步骤包括：

基于一致层次建立多源影像金字塔，将所述多源多分辨率遥感影像信息中分辨率最大的影像作为所述多源影像金字塔的底层，并根据所述分辨率最大的影像的分辨率r₀和层间采样缩放比例M确定金字塔各层分辨率，其计算公式为：r_L＝r₀×L^M；其中，r_L表示第L层影像的分辨率，且当r_L小于预设的分辨率T时，将第L层作为该金字塔的顶层；

按照所述多源多分辨率遥感影像的分辨率插入至所述多源影像金字塔的相应层；其中，金字塔中的既有层使用其原始数据作为该层影像；其他层则利用直接重采样方法计算相应的影像；所述直接重采样方法包括：按照坐标转换函数F_x和F_y将对应分辨率的多源遥感影像上的像点坐标(x,y)处的灰度值赋给校正后的影像上(X,Y)处的像点；其公式为：

按照全球剖分理论对所述既有层的影像按剖分面片大小分块，对其他层的影像按照2倍率确定分块大小，并进行等大小规则分块；完成所述剖分多源影像金字塔的构建；其中，在影像分块过程中，若某块边缘不具备四个子块，则用零块补充，再进行合并采样。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联的步骤包括：

基于既有层分块的地理位置将对应位置不同比例尺的地图根据每英寸的像素DPI绘制成不同分辨率的影像，获得栅格化地图；在多级剖分面片中存放对应地理位置的栅格化地图，形成地图金字塔；所述地图金字塔按照地图比例尺预先分层，每层按地图分块大小预先分块；根据所述多级剖分面片的对应关系和预设的DPI，将所述地图金字塔各层级与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应的既有层相关联；

基于建立索引后的剖分多源影像金字塔中各个分块的地理位置对所述矢量地图数据进行剖分化处理，并与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应分块相关联。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联包括：

将包含结构化气象信息的影像栅格化，获得与该影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图，并将该气象要素栅格化专题图与所述星联剖分多源金字塔模型中的对应层相关联；其中，获得所述气象要素栅格化专题图的步骤包括：查看包含气象信息影像的分辨率，获取对应栅格单元的大小，并按对应大小绘制栅格单元；计算栅格单元中心点气象要素值：若栅格单元中心点值可以计算获得，则直接填充；若栅格单元中心点值不可以计算获得，则通过插值法获得；获得与影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图；

对于非结构化信息，通过配准、切分及边缘化处理后，与所述星联剖分多源金字塔模型中的栅格影像数据相对应，完成与所述星联剖分多源金字塔模型的关联。

5.一种多源地理空间信息关联模型的构建系统，其特征在于，该系统包括：

剖分多源影像金字塔获取模块，用于将多源多分辨率遥感影像信息按照全球剖分理论分层分块存储，获得按地理位置关联的剖分多源影像金字塔；

索引构建模块，用于对所述剖分多源影像金字塔中各层分块进行联合编码，并基于联合编码格式为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立索引；

星联剖分多源金字塔模型获取模块，用于将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联，获得星联剖分多源金字塔模型；

多源地理空间信息关联模型获取模块，用于将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联，获得多源地理空间信息关联模型；

其中，所述索引构建模块包括：

三级索引机制建立模块，用于基于联合编码格式，为所述剖分多源影像金字塔中的地理位置信息建立三级索引机制；所述联合编码格式为采用希尔伯特Hilbert编码和行列编码进行联合编码的编码格式，其格式为：<hcode,source,level,row,col,time>；其中，hcode表示影像数据块的Hilbert编码，source表示影像数据块的源编码，level表示影像数据块所在层级，row表示影像数据块的行号，col表示影像数据块的列号，time表示影像数据块的时间信息编码；

所述三级索引具体包括：

第一级索引中存放所述剖分多源影像金字塔的层数和每层金字塔的分辨率、地理位置信息及区域的剖分组织分块信息；具体的：利用层次编码level索引影像数据块在所述剖分多源影像金字塔中的层数，利用行号编码row和列号编码col索引所述剖分多源影像金字塔中对应层及对应地理位置的影像数据块，完成第一级索引；

第二级索引中存放所述剖分多源影像金字塔各层中影像的多源信息；具体的：利用源编码source索引所述剖分多源影像金字塔对应层的数据源影像块，完成第二级索引；

第三级索引中存放特定地理位置的数据源对应的多个影像块的不同时间戳信息；具体的利用时间编码time索引在不同时间拍摄的位于同一地址位置的相同影像数据源的影像数据块，完成第三级索引。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述剖分多源影像金字塔获取模块包括：剖分多源影像金字塔构建模块，用于构建所述剖分多源影像金字塔，且该模块包括：

金字塔各层分辨率确定模块，用于基于一致层次建立多源影像金字塔，将所述多源多分辨率遥感影像信息中分辨率最大的影像作为所述多源影像金字塔的底层，并根据所述分辨率最大的影像的分辨率r₀和层间采样缩放比例M确定金字塔各层分辨率，其计算公式为：r_L＝r₀×L^M；其中，r_L表示第L层影像的分辨率；

影像插入模块，用于按照所述多源多分辨率遥感影像的分辨率插入至所述多源影像金字塔的相应层；其中，金字塔中的既有层使用其原始数据作为该层影像；其他层则利用直接重采样方法计算相应的影像；所述直接重采样方法包括：按照坐标转换函数F_x和F_y将对应分辨率的多源遥感影像上的像点坐标(x,y)处的灰度值赋给校正后的影像上(X,Y)处的像点；其公式为：

影像分块模块，用于按照全球剖分理论对所述既有层的影像按剖分面片大小分块，对其他层的影像按照2倍率确定分块大小，并进行等大小规则分块；完成所述剖分多源影像金字塔的构建；其中，在影像分块过程中，若某块边缘不具备四个子块，则用零块补充，再进行合并采样。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述星联剖分多源金字塔模型获取模块包括：地图信息关联模块，用于将栅格化地图和矢量地图信息按照对应的地理位置与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔相关联；且该模块包括：

栅格化地图信息关联模块，用于基于既有层分块的地理位置将对应位置不同比例尺的地图根据每英寸的像素DPI绘制成不同分辨率的影像，获得栅格化地图；在多级剖分面片中存放对应地理位置的栅格化地图，形成地图金字塔；所述地图金字塔按照地图比例尺预先分层，每层按地图分块大小预先分块；根据所述多级剖分面片的对应关系和预设的DPI，将所述地图金字塔各层级与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应的既有层相关联；

矢量地图信息关联模块，用于基于建立索引后的剖分多源影像金字塔中各个分块的地理位置对所述矢量地图数据进行剖分化处理，并与所述建立索引后的剖分多源影像金字塔中对应分块相关联。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述多源地理空间信息关联模型获取模块包括：地理空间气象信息关联模块，用于将地理空间气象信息与所述星联剖分多源金字塔模型相关联；且该模块包括：

结构化信息关联模块，用于将包含结构化气象信息的影像栅格化，获得与该影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图，并将该气象要素栅格化专题图与所述星联剖分多源金字塔模型中的对应层相关联；其中，获得所述气象要素栅格化专题图的步骤包括：查看包含气象信息影像的分辨率，获取对应栅格单元的大小，并按对应大小绘制栅格单元；计算栅格单元中心点气象要素值：若栅格单元中心点值可以计算获得，则直接填充；若栅格单元中心点值不可以计算获得，则通过插值法获得；获得与影像分辨率相同的气象要素栅格化专题图；

非结构化信息关联模块，用于对于非结构化信息，通过配准、切分及边缘化处理后，与所述星联剖分多源金字塔模型中的栅格影像数据相对应，完成与所述星联剖分多源金字塔模型的关联。