CN104572908A - 一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法 - Google Patents

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孙显
任文娟
张跃
董文强
宋俊
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Abstract

本发明公开了一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法，在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，并通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，实现了多源遥感数据的融合与索引，实现多源遥感数据的实时快速访问，同时该多源遥感数据金字塔结构能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低了数据维护难度，提高了多源遥感数据的应用价值，本发明还在生成金字塔结构的过程中采用基于小波的数据压缩算法，有效地提高了多源遥感数据的存储及传输效率；本发明在数字地球上组织及可视化海量多源遥感数据，实现不同尺度、不同传感器及不同时相数据的实时融合可视化，降低了多源遥感数据的在线应用及共享分发难度。

Description

一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法
技术领域
本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法。
背景技术
目前多源遥感数据的融合与索引较为困难，多源遥感数据维护难度大，多源遥感数据的存储复杂，传输效率效率低下，无法实现多源遥感数据的实时快速访问，多源遥感数据的应用价值较小。
发明内容
本发明提供了一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法，旨在解决目前多源遥感数据的融合与索引较为困难，多源遥感数据维护难度大，多源遥感数据的存储复杂，传输效率效率低下，无法实现多源遥感数据的实时快速访问，多源遥感数据的应用价值较小的问题。
本发明的目的在于提供一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法，该基于地理编码及动态索引的智能检索方法包括以下步骤：
步骤一，构造用以描述多源遥感数据的多源、多尺度、多时相特性的多源遥感数据复合金字塔模型；
步骤二，通过多源遥感数据不同的分布情况对多源遥感数据复合金字塔模型结构进行动态编码；
步骤三，采用动态非均匀金字塔索引算法对全球不同的多源遥感数据进行索引；
步骤四，将输入信息转换成地理编码进行检索。
进一步，在步骤一中，通过在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，使得多源遥感数据复合金字塔能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低多源遥感数据维护难度，提高多源遥感数据的应用价值；
在生成多源遥感数据复合金字塔结构的过程中，采用基于小波的数据压缩算法提高多源遥感数据的存储及传输效率。
进一步，在步骤三中，采用非均匀编码建立数据的索引，着重对热点区域的编码，减少对非热点地区的编码，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，将数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
进一步，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]，
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]；
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
本发明提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，构造用以描述多源遥感数据的多源、多尺度、多时相特性的多源遥感数据复合金字塔模型，通过多源遥感数据不同的分布情况对多源遥感数据复合金字塔模型结构进行动态编码，采用动态非均匀金字塔索引算法对全球不同的多源遥感数据进行索引，将输入信息转换成地理编码进行检索；本发明在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，并通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，有效地实现了多源遥感数据的融合与索引，实现多源遥感数据的实时快速访问，同时该多源遥感数据金字塔结构能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低了数据维护难度，提高了多源遥感数据的应用价值，本发明还在生成金字塔结构的过程中采用基于小波的数据压缩算法，有效地提高了多源遥感数据的存储及传输效率；本发明能够在数字地球上组织及可视化海量多源遥感数据，实现不同尺度、不同传感器及不同时相数据的实时融合可视化，降低了多源遥感数据的在线应用及共享分发难度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法的实现流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。
图1示出了本发明实施例提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法的实现流程。
该基于地理编码及动态索引的智能检索方法包括以下步骤：
步骤S101，构造用以描述多源遥感数据的多源、多尺度、多时相特性的多源遥感数据复合金字塔模型；
步骤S102，通过多源遥感数据不同的分布情况对多源遥感数据复合金字塔模型结构进行动态编码；
步骤S103，采用动态非均匀金字塔索引算法对全球不同的多源遥感数据进行索引；
步骤S104，将输入信息转换成地理编码进行检索。
在本发明实施例中，在步骤S101中，通过在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，使得多源遥感数据复合金字塔能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低多源遥感数据维护难度，提高多源遥感数据的应用价值；
在生成多源遥感数据复合金字塔结构的过程中，采用基于小波的数据压缩算法提高多源遥感数据的存储及传输效率。
在本发明实施例中，在步骤S103中，采用非均匀编码建立数据的索引，着重对热点区域的编码，减少对非热点地区的编码，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，将数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
在本发明实施例中，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]，
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]；
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示，本发明提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，首先对输入的遥感影像构造多源遥感数据复合金字塔模型，用以描述数据的多源、多尺度、多时相特性，其次通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，用以表达遥感影像的经度、纬度、高程等地理信息；然后针对全球不同的多源遥感数据分布采用动态非均匀金字塔索引算法，减少索引冗余，提高检索访问效率；通过检索输入数据的地理编码得到最终查找结果。本发明不同于传统均匀索引方式，依据非均匀影像数据索引方式，可以指导数据的物理存放，降低了数据在非热点区域的访问量，同时支持自动感知更新影像数据属性提高影像维护的效率。
本发明的技术方案具体如下：
步骤S101，构造多源遥感数据复合金字塔模型，用以描述数据的多源、多尺度、多时相特性；
步骤S102，通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，用以表达遥感影像的经度、纬度、高程等地理信息；
步骤S103，针对全球不同的多源遥感数据分布采用动态非均匀金字塔索引算法，减少索引冗余，提高检索访问效率；
在步骤S103中，采用非均匀编码建立数据的索引，着重对热点区域的编码，减少对非热点地区的编码。令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，数据的索引方式可以表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]
图瓦片满足：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
步骤S104，将输入信息转换成地理编码进行检索。
步骤S101中，在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，使得该金字塔结构能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低了多源遥感数据数据维护难度，提高的多源遥感数据的应用价值，在生成金字塔结构的过程中，采用基于小波的数据压缩算法，有效地提高了多源遥感数据的存储及传输效率；
步骤S102中，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，数据的索引方式可以表示为
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]，
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]，
图瓦片满足：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])
本发明实施例提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，针对多源遥感数据具有多源(不同传感器来源)、多尺度(不同分辨率)、多时相(不同时段)的特性，不易于组织管理及有效的可视化应用，提出基于地理编码及动态索引的智能检索技术，首先对输入的遥感影像构造多源遥感数据复合金字塔模型，用以描述数据的多源、多尺度、多时相特性，其次通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，用以表达遥感影像的经度、纬度、高程等地理信息；然后针对全球不同的多源遥感数据分布采用动态非均匀金字塔索引算法，减少索引冗余，提高检索访问效率；通过检索输入数据的地理编码得到最终查找结果；本发明方法不同于传统均匀索引方式，依据非均匀影像数据索引方式，可以指导数据的物理存放，降低了数据在非热点区域的访问量；同时支持自动感知更新影像数据属性提高影像维护的效率。
本发明实施例提供的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，构造用以描述多源遥感数据的多源、多尺度、多时相特性的多源遥感数据复合金字塔模型，通过多源遥感数据不同的分布情况对多源遥感数据复合金字塔模型结构进行动态编码，采用动态非均匀金字塔索引算法对全球不同的多源遥感数据进行索引，将输入信息转换成地理编码进行检索；本发明在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，并通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，有效地实现了多源遥感数据的融合与索引，实现多源遥感数据的实时快速访问，同时该多源遥感数据金字塔结构能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新，降低了数据维护难度，提高了多源遥感数据的应用价值，本发明还在生成金字塔结构的过程中采用基于小波的数据压缩算法，有效地提高了多源遥感数据的存储及传输效率；本发明能够在数字地球上组织及可视化海量多源遥感数据，实现不同尺度、不同传感器及不同时相数据的实时融合可视化，降低了多源遥感数据的在线应用及共享分发难度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法，其特征在于，该基于地理编码及动态索引的智能检索方法包括以下步骤：
步骤一，构造用以描述多源遥感数据的多源、多尺度、多时相特性的多源遥感数据复合金字塔模型；
步骤二，通过多源遥感数据不同的分布情况对多源遥感数据复合金字塔模型结构进行动态编码；
步骤三，采用动态非均匀金字塔索引算法对全球不同的多源遥感数据进行索引；
步骤四，将输入信息转换成地理编码进行检索。
2.如权利要求1所述的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，其特征在于，在步骤一中，通过在金字塔结构中加入传感器及时相信息，使得多源遥感数据复合金字塔能够快速实现不同时段不同传感器数据的局部更新；
在生成多源遥感数据复合金字塔结构的过程中，采用基于小波的数据压缩算法。
3.如权利要求1所述的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，其特征在于，在步骤三中，采用非均匀编码建立数据的索引，着重对热点区域的编码，减少对非热点地区的编码，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，将数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
4.如权利要求3所述的基于地理编码及动态索引的智能检索方法，其特征在于，令current_longtude表示当前的经度，current_latitude表示当前的纬度，current_level表示当前的缩放级别，数据的索引坐标表示为：
x＝current_longtude/longtude_steps[current_level]，
y＝current_latitude/latitude_steps[current_level]；
图瓦片坐标表示为：
folder_x＝math.floor(Origin_x/GridIndex_M_Arrays[current_level])
folder_y＝math.floor(Origin_y/GridIndex_M_Arrays[current_level])。
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