CN109710715B - 一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法，在几何代数空间中，遥感影像元数据信息依据数据类型不同分层为元数据项，进一步将元数据项分解为数据名与数据结构，并分别进行字符串和数字编码；编码后的数据名与数据分别表示为不同维度的向量，不同维度的向量用几何积连接，不同元数据项用连接符连接；生成不同维度向量的元数据信息间线性组合的多重向量结构。本发明有利于描述信息本身的层次关系，能够有效支撑任意不同维度向量的元数据信息关联，有利于扩展信息维度空间；利用几何代数对多重向量结构能够有效连接混合维度对象，有利于实现元数据项的融合表达。
Description
技术领域
本发明涉及地理数据处理方法，尤其涉及一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法。
背景技术
遥感影像元数据是对遥感影像的内容、类型、表示方式、空间参考、管理方式以及其他特征的描述，是实现遥感数据管理和共享的重要手段。遥感影像元数据包含丰富的数据信息，同时大量遥感数据的不断获取为数据的存储管理和共享应用提出了新的挑战，如何从海量的影像数据中快速、准确地发现、访问、获取和使用所需要的数据并最大限度的发挥其价值，迫切需要对其进行有效的组织、管理。而目前的研究主要集中在如何制定遥感影像元数据标准规范，如何完整表达一幅遥感影像所传递的数据信息。因此，需要提出一种满足元数据信息间的层次关系和对象间的融合表达的编码方式。
传统的数据信息编码通常由分离的单词组成，通过对单词上下文环境中的分布式构造生成向量来计算语义的相关性，如基于实数向量的分布式表达方法、基于二进制向量的分布式表达方法等，但对构建短语或句子表示方法的研究相对较少；为完成由单独的词组到组合语句的转换，衍生出基于张量积的结构化表达方法等来解决组合模型和高维空间约束的问题，张量积不满足缩减表示的标准，随着组成成分的增加，其维度会呈指数级增长；并且上述数据信息编码表达结构都缺少对数据信息层次化描述、关联的融合表达。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术中遥感影像元数据难以进行高效组织与管理的问题，克服现有数据编码结构无法进行数据层次表达与融合表达等缺陷，本发明的目的在于提供一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法，实现遥感影像元数据中混合维度信息结构的统一组织与融合表达。
技术方案：一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法，具体步骤包括：
(1)将遥感影像元数据层次化分解为元数据项，所述元数据项包括对象属性(元数据描述)和对象方法(元数据操作)，再将元数据项分解为数据和数据名；
(2)对分解后的遥感影像元数据进行几何代数编码，编码后的元数据信息在几何代数空间中可以表示为不同维度的向量，将元数据项的数据和数据名分别表示为不同维度的向量；
(3)采用几何代数方法连接编码后的遥感影像元数据(不同维度的向量)，构成遥感影像元数据的多重向量结构。
具体的，所述步骤(1)中，根据地理信息元数据标准将遥感影像元数据分层，元数据包括数据来源、格式和获取时间等对影像本身内容的描述，所述影像元数据依据数据类型不同分层为多个元数据项。对每个元数据项进一步分解，成为由数据与数据名组成的集合，数据与数据名构成有关联关系的键值对的结构。
所述的元数据信息间具有层次关系，数据名和数据分别表示为主体和客体，分别对数据名和数据进行字符串编码和数字编码。
所述步骤(2)中，元数据项的数据与数据名为不同维度向量，采用几何积连接所述元数据项的数据与数据名，不同元数据项之间通过多重向量方式相互连接。元数据信息用几何积连接，元数据项用多重向量方式连接，元数据就可以编码为不同维度向量的线性组合。
有益效果：和现有技术相比，本发明具有如下显著进步：利用几何代数空间可定义性，构建不同层次信息编码模型，有利于描述信息本身的层次关系；利用几何代数的数学形式化结构，能够有效支撑任意不同维度向量的元数据信息关联，有利于扩展信息维度空间；利用几何代数对多重向量结构能够有效连接混合维度对象，有利于实现元数据项的融合表达。
附图说明
图1为本发明的遥感影像元数据编码方法流程图；
图2为本发明元数据信息分解图；
图3为本发明遥感影像METADATA信息分解图。
具体实施方式
为了使本申请所属技术领域中的技术人员更清楚地理解本申请，下面结合附图通过具体实施例对本申请技术方案作详细描述。
本发明依据遥感影像的元数据标准，在几何代数空间中，实现元数据信息的规范化编码和融合表达，如图1所示为一种基于几何代数的遥感影像元数据编码方法。以Landsat8数据为例，来具体说明本发明技术方案的具体实施步骤：
步骤一：遥感影像元数据信息分解。根据地理信息元数据标准将遥感影像元数据分层为多个元数据项，元数据项进一步分解为数据与数据名关联的结构，具体步骤如下：
(1)数据标准分层。根据地理信息元数据标准元数据分层，元数据被分解为多个不同数据类型的元数据项，如数据输出格式、生产日期、云覆盖、格网大小等，每个对象为一个单独的整体。以Landsat8影像元数据为例，分解为如表1 所示的LANDSAT_SCENE、STATION、VERSION、FORMAT、SPACECRAFT、 SENSOR、DATE、TIME、UL_LAT、UL_LON、UR_LAT、UR_LON、LL_LAT、 LL_LON、LR_LAT、LR_LON、CLOUD、PROJECTION、PANCHROMATIC、 THERMAL，共20个元数据项。
表1 Landsat8影像主要元数据信息表
(2)数据对象分解。如图1所示，元数据被分解为多个元数据项，每个元数据项进一步分解，成为由数据与数据名组成的集合，数据与数据名构成有关联关系的结构，如表2元数据信息编码表所示。以FORMAT、SPACECRAFT、CLOUD 三个元数据项为例，分别被分解为OUTPUT_FORMAT与GEOTIFF、 SPACECRAFT_ID与LANDSAT_8、CLOUD_COVER与1.02三组数据名与数据的集合。
表2元数据信息编码表
步骤二：遥感影像元数据信息编码。分解为数据与数据名的元数据信息间具有层次关系，将元数据信息分类为主体与客体，主体对应数据名、客体对应数据，并分别对元数据信息进行规范式的编码。
步骤三：在几何代数空间中，元数据信息可以表示为高维元素，如图2所示，具体步骤如下：
(1)几何代数空间中，由空间基向量和几何算子构成，其中空间基向量为任意维度的向量结构，几何积运算是支撑空间中向量表达和算法构建的核心。
(2)几何代数空间下可进行特定信息关系的表达，元数据信息在几何代数空间中可以表示为不同维度的向量，为与元数据的主体与客体相呼应，引入向量主体与客体的概念。向量的主体，即向量的系数，对应元数据的主体；向量的客体，即向量的基底，对应元数据的客体。以FORMAT、SPACECRAFT、CLOUD 三个向量为例，设a1…an，b1…bn，c1…cn，d1…dn，e1…en分别为向量的主体对应的编码，x1…xn，y1…yn，z1…zn分别为向量的客体对应的编码。则部分元数据的信息可分解为：
OUTFUT_FORMAT＝{a1,…,an},GEOTIFF＝{x1,…,xn}；
SPACECRAFT_ID＝{b1,…bn},LANDSAT_8＝{y1,…,yn}；
CLOUD_COVER＝{c1,…cn},1.02＝{z1,…,zn}。
步骤四：元数据项的数据与数据名间用几何积连接，不同元数据项之间用多重向量相互连接。具体步骤如下：
(1)遥感影像元数据项的数据与数据名为不同维度向量，之间用几何积方式连接。可以表示为：
GEOTIFF＝{a1,…,an}*OUTFUT_FORMAT＝{x1,…,xn}；
LANDSAT_8＝{b1,…bn}*SPACECRAFT_ID＝{y1,…,yn}；
1.02＝{c1,…cn}*CLOUD_COVER＝{z1,…,zn}。
(2)不同元数据项之间通过多重向量方式相互连接，元数据就可以编码为不同维度向量的线性组合，元数据项的表达公式为：
METADATA＝GEOTIFF*OUTFORMAT_FORMAT+LANDSAT_8*SPACECR AFT_ID+0.07*CLOUD_COVER
＝Ca1…anCx1…xn+Cb1…bnCy1…yn+Cc1…cnCz1…zn。
Claims (5)
1.一种遥感影像元数据的几何代数编码与表示方法，其特征在于，具体步骤包括：
（1）将遥感影像元数据层次化分解为元数据项，所述元数据项包括对象属性和对象方法，再将元数据项分解为数据和数据名，所述数据与数据名统称为元数据信息；
（2）对分解后的遥感影像元数据进行几何代数编码，将元数据项的数据和数据名分别表示为不同维度的向量；
（3）采用几何代数方法连接编码后的遥感影像元数据，构成遥感影像元数据的多重向量结构。
2.根据权利要求1所述的几何代数编码与表示方法，其特征在于，所述步骤（1）中，根据地理信息元数据标准将遥感影像元数据分层，所述影像元数据依据数据类型不同分层为多个元数据项。
3.根据权利要求1所述的几何代数编码与表示方法，其特征在于：将每个元数据项分解为由数据与数据名组成的集合，数据与数据名构成有关联关系的键值对的结构。
4.根据权利要求1所述的几何代数编码与表示方法，其特征在于：所述元数据信息间具有层次关系，数据名和数据分别表示为主体和客体，分别对数据名和数据进行字符串编码和数字编码。
5.根据权利要求1所述的几何代数编码与表示方法，其特征在于：所述步骤（3）中，采用几何积连接所述元数据项的数据与数据名，不同元数据项之间通过多重向量方式相互连接。
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