CN105160022A - 云影像挖掘解译系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及影像信息处理领域,尤其涉及一种云影像挖掘解译系统,可以实现基于云计算和大数据挖掘,自动化实现影像到信息的过程。包括:云存储单元,用于存储影像大数据;云挖掘解译单元,用于利用云平台的强计算能力,通过调用影像挖掘知识库和方法对所述影像大数据进行自动分析和挖掘;云服务单元,用于对网络资源用户提供解译分析任务、解译分析结果及成果数据的定制服务。本发明可以提供高可靠性、高效率的云存储及云挖掘解译服务,并可为用户提供可定制的云服务模式。
Description
技术领域
本发明涉及影像信息处理领域,尤其涉及一种云影像挖掘解译系统。
背景技术
目前,高分辨率(高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率)影像已经成为土地利用监测、植被遥感、水体和海洋遥感、农业遥感、大气研究、环境监测、地质灾害调查、医学等领域的有效手段,高分辨率遥感影像的应用领域已经覆盖了地球及相关科学的各个方面,随着卫星遥感技术的发展,高分辨率遥感影像数据量正成几何级数倍增,各行业部门和科研机构都积累了大量的遥感数据,随着影像数据几何倍数的增多,卫星影像、医学影像存储、解译、分析等都需要大量的存储设备和强计算。
随着高分辨率遥感影像应用的不断深入和发展,大规模数据密集型计算及计算密集型计算应用需求也不断出现,现有遥感影像数据各自独立存储、分散管理的方式,显然已无法满足需求,因此,如何有效的存储与管理不断增长的海量高分辨率遥感影像数据,并在此基础之上提供弹性的、可靠的、高性能计算服务已成为急待解决的问题。影像解译则多用目视方式进行人工勾画,解译方法也不确定,没有统一的标准和规范,解译精度随着作业人员的水平高低来决定,解译效率低下。解译成果标准不统一,很难被多次利用,或者作为历史数据保存起来。
发明内容
本发明的目的在于提供一种云影像挖掘解译系统,可以实现基于云计算和大数据挖掘,自动化实现影像到信息的过程包括:云存储单元,用于存储影像数据;云挖掘解译单元,用于利用云平台的强计算能力,通过调用知识库解译方法对影像数据进行自动信息分析和挖掘;云服务单元,用于对网络资源用户提供解译任务、解译结果及成果数据的定制服务。
进一步,云存储单元还用于存储专题数据及元数据。
进一步,云存储单元还用于对影像数据及专题数据进行预处理。
进一步,云服务单元还用于查看、下载、共享云存储单元存储的数据。
进一步,云服务单元还用于调度云挖掘解译单元。
进一步,云存储单元包括影像库、专题数据库及元数据库,影像库用于存储影像数据,专题数据库用于存储专题数据,元数据库用于存储元数据。
进一步,云服务单元包括解译知识库。
与现有技术相比本发明的有益效果是:通过该系统可以提供高可靠性、高效率的云存储及云挖掘解译服务,并可为用户提供可定制的云服务模式。
附图说明
图1为本发明云影像挖掘解译系统的结构框图;
图2为本发明云影像挖掘解译系统的整体架构示意图;
图3为本发明云影像挖掘解译系统网络架构示意图;
图4为本发明云影像挖掘解译系统功能架构示意图。
具体实施方式
下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
下面结合具体实例和说明书附图对本发明做进一步说明。
本实施例提供了一种云影像挖掘解译系统,其基于云计算、云存储技术。
云技术是利用高速互联网的传输能力,将用户所有的数据和服务(各类软件)都放在“网络云”(大型数据处理中心)中,用户只要有一个上网的终端就可以了。云技术将各种各样的终端(例如个人电脑、手机、电视等)进行连接,可为用户提供广泛、主动、高度个性化的服务。
云计算(cloudcomputing)拥有许多的特点,如超大规模、虚拟化、分布式存储、高可靠性、高弹性、可扩展、按需服务、廉价等。本发明针对目前遥感影像数据存储管理及遥感影像数据解译应用中存在的问题,结合云计算技术中的虚拟化技术、分布式存储技术、及分布式计算技术,实现影像的云自动解译和挖掘。
云存储是一种新兴的网络存储技术,是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时,云计算系统中就需要配置大量的存储设备,那么云计算系统就转变成为一个云存储系统,所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。简单来说,云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方,透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
参图1及图2所示,图1为本发明云影像挖掘解译系统的结构框图;图2为本发明云影像挖掘解译系统的功能框架示意图。该云影像挖掘解译系统包括:
云存储单元10,用于存储影像数据。
云挖掘解译单元20,用于利用云平台的强计算能力,通过调用知识库解译方法(影像挖掘知识库和方法)对影像(大)数据进行自动信息分析和挖掘。
云服务单元30,用于对网络资源用户提供解译任务、解译结果及成果数据的定制服务。
本实施例提供的云影像挖掘解译系统可以提供高可靠性、高效率的云存储及云挖掘解译服务,并可为用户提供个性化定制服务及数据、计算能力共享服务,具体包括:
1)云影像挖掘解译更高可靠,“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。2)更通用,云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
3)高可扩展性,“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。
4)用户按需服务“云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。
在本实施例中,云存储单元10还用于存储专题数据及元数据。
在本实施例中,云存储单元10还用于对影像数据及专题数据进行预处理。
在本实施例中,云服务单元30还用于查看、下载、共享云存储单元存储的数据。
在本实施例中,云服务单元30还用于调度云挖掘解译单元。
在本实施例中,云存储单元10包括影像库、专题数据库及元数据库,影像库用于存储影像数据,专题数据库用于存储专题数据,元数据库用于存储元数据。
在本实施例中,云服务单元包括解译知识库。
在本实施例中,为了能够使平台系统结构清晰、扩展性强、安全性高,根据遥感数据海量、多样、复杂、动态变化等特性,该系统使用MVC三层架构模式构建本文平台系统。如图3所示,图3为本发明云影像挖掘解译系统的整体架构示意图。
参图4所示,图4为本发明云影像挖掘解译系统的网络架构示意图,图中,底层是各种类型的用户,如农林业、水利、环保、医学等部门,以及其他授权用户、公众用户;上层是云存储和云挖掘解译平台。其由存储服务器、应用服务器和网络设备组成,其中云存储会随着数据的增多不断增大,也会随着数据源节点的增多而增大。云挖掘解译也会随着服务器运算能力的提高而不断扩展和完善。该平台系统能够妥善的解译和存储遥感数据,为企业、政府以及研究机构等安全、稳定、持续地提供影像存储服务及影像解译服务,同时也为遥感数据资源研究和利用发挥出更大的作用。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明,它们并非用以限制本发明的保护范围,凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
Claims (7)
1.一种云影像挖掘解译系统,其特征在于,包括:
云存储单元,用于存储影像数据;
云挖掘解译单元,用于利用云平台的强计算能力,通过调用知识库解译方法对所述影像数据进行自动信息分析和挖掘;
云服务单元,用于对网络资源用户提供解译任务、解译结果及成果数据的定制服务。
2.根据权利要求1所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云存储单元还用于存储专题数据及元数据。
3.根据权利要求2所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云存储单元还用于对所述影像数据及专题数据进行预处理。
4.根据权利要求2所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云服务单元还用于查看、下载、共享所述云存储单元存储的数据。
5.根据权利要求1所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云服务单元还用于调度所述云挖掘解译单元。
6.根据权利要求1所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云存储单元包括影像库、专题数据库及元数据库,所述影像库用于存储所述影像数据,所述专题数据库用于存储所述专题数据,所述元数据库用于存储所述元数据。
7.根据权利要求1所述的云影像挖掘解译系统,其特征在于,所述云服务单元包括解译知识库。
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