CN113505139A

CN113505139A - 基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法及装置

Info

Publication number: CN113505139A
Application number: CN202111058463.XA
Authority: CN
Inventors: 郑博; 熊文轩; 严晨豪
Original assignee: Chengdu Guoxing Aerospace Technology Co ltd
Current assignee: Chengdu Guoxing Aerospace Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2021-09-10
Filing date: 2021-09-10
Publication date: 2021-10-15
Anticipated expiration: 2041-09-10
Also published as: CN113505139B

Abstract

本申请实施例提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法及装置，该方法包括：获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息；将所述第一影像信息和所述第二影像信息相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；根据所述重叠情况的不同将所述新入影像以相应的存储方式存储到所述数据库中，其中存储方式包括更改原本影像在所述数据库中对应的切片数据的数据标签。通过该实施例方案，提升了网络地理信息系统WebGIS的开发效率，并降低了开发成本和维护成本。

Description

基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法及装置

技术领域

本文涉及影像地图服务领域，尤指一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法及装置。

背景技术

我国目前在航天业发展迅猛，卫星影像丰富，特别在经济发展较快或者地质灾害发生较多的地方，卫星影像尤为丰富，通过卫星影像可以检测变化情况。同时现在是互联网时代，影像多以地图服务的形式来展示。在传统地图服务下，多以发布多个影像服务的方法来实现。

在此背景下会造成以下几点问题：

1）影响前端的系统显示，当更新数据后，前端系统需要停机，将新的服务地址更新到前端系统配置中。

2）传统地图服务器每添加一个新服务都会增加系统的开销，如果服务过多不仅消耗更多的资源还不利于系统的稳定。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法及装置，不需要停机，并能够提升网络地理信息系统WebGIS的开发效率，降低开发成本和维护成本。

本申请实施例提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，可以包括步骤S1-S3：

S1、获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息；

S2、将所述第一影像信息和所述第二影像信息相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；

S3、根据所述重叠情况的不同将所述新入影像以相应的存储方式存储到所述数据库中，其中，所述存储方式包括更改所述原本影像在所述数据库中对应的切片数据的数据标签。

在本申请的示例性实施例中，所述第一影像信息可以包括第一地理范围，所述第二影像信息可以包括第二地理范围；

步骤S2可以包括:将所述第一地理范围和所述第二地理范围相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；

所述重叠情况可以包括：不重叠、部分重叠以及所述原本影像包含所述新入影像。

在本申请的示例性实施例中，当所述重叠情况为不重叠时，步骤S3可以包括：

对所述新入影像按照预设的xyz切片规则执行xyz切片的分割，将分割后的每一个子切片的切片数据记录到所述数据库；

其中，所述切片数据可以包括以下任意一种或多种：xyz数据、影像时间和最新数据标签；所述最新数据标签记录为是；

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，当所述重叠情况为部分重叠时，步骤S3可以包括：

根据所述第一地理范围和所述第二地理范围，从所述原本影像中区分出与所述新入影像相交的部分作为重叠部分；

对所述新入影像执行xyz切片的分割，将分割后的每一个子切片的切片数据记录到所述数据库；其中，所述切片数据包括以下任意一种或多种：xyz数据、影像时间和最新数据标签；所述最新数据标签记录为是；

将所述原本影像中重叠部分的影像在所述数据库中对应的切片数据的最新数据标签记录更改为否；

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，当所述重叠情况为所述原本影像包含所述新入影像时，步骤S3可以包括：

根据所述第一地理范围和所述第二地理范围，从所述原本影像中区分出包含所述新入影像的部分作为重叠部分；

将所述原本影像中重叠部分的影像在所述数据库中对应的切片数据的最新数据标签更改为否;

将所述新入影像直接执行xyz切片的分割，将分割后的每一个子切片的切片数据记录到所述数据库；其中，所述切片数据包括以下任意一种或多种：xyz数据、影像时间和最新数据标签；所述切片数据中的最新数据标签记录为是；

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，在获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息之前，所述方法还可以包括：

读取上传至所述云存储的新影像的数据文件，对所述多张新影像的影像文件进行镶嵌和影像处理，以将所述多张影像合并成一张影像作为所述新入影像。

在本申请的示例性实施例中，所述对所述多张新影像的影像文件进行合并和影像处理，以获取一张影像作为所述新入影像，可以包括：

根据所述多张新影像所包括的地理空间范围，将所述多张新新影像的影像文件进行合并以获取一张影像，记作第一影像；

对所述第一影像进行预处理，并根据预处理后的第一影像计算最小切片范围；所述预处理包括：对所述第一影像进行匀色，和/或，去除所述第一影像中的无数据部分；

计算所述最小切片范围的包围框，根据所述包围框内的空白数据通过历史影像对所述第一影像进行补全，形成第二影像，将所述第二影像作为所述新入影像。

在本申请的示例性实施例中，读取上传至云存储的多张新影像的数据文件之前，所述方法还可以包括：

获取所述新影像，并通过预设算法检测所述新影像的影像文件与云存储中的影像文件是否具有重复，当所述新影像的影像文件与所述云存储中的影像文件不重复时，将所述新影像的影像文件上传至所述云存储。

在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

将所述新影像的影像文件上传至所述云存储后，根据预设的检测条件检测所述新影像的影像数据是否合格；

当所述新影像的影像数据合格时，读取上传至所述云存储的多张新影像的数据文件，并对所述多张新影像的影像文件进行镶嵌和影像处理；

当所述新影像的影像数据不合格时，报错并显示错误原因。

在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

获取影像查看请求，所述影像查看请求中包含所查看的影像的切片数据；

将所述切片数据转化为查询条件；

根据所述查询条件确定所查看的影像在所述云存储中的存储路径；

根据所述存储路径提供相应存储中的最新影像。

本申请实施例还提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯装置，可以包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被所述处理器执行时，实现上述任意一项所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法。

与相关技术相比，本申请实施例可以包括：获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息；将所述第一影像信息和所述第二影像信息相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；根据所述重叠情况的不同将所述新入影像以相应的存储方式存储到所述数据库中，其中，所述存储方式包括更改所述原本影像在所述数据库中对应的切片数据的数据标签。针对传统的瓦片更新的方式导致的维护成本随服务增多而增大的现象，本发明可以实现减少对服务器的开销、CPU内存压力，使服务器更加稳定；本发明所述的影像更新方法是在原有服务中进行数据的更新，可满足在不增加服务的前提下，实现单个地图服务下的影像的自动化更新，从而提升了WebGIS（网络地理信息系统）的开发效率，并降低了开发成本和维护成本。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本申请实施例的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法流程图；

图2为本申请实施例的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法示意图；

图3为本申请实施例的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯系统结构示意图；

图4为本申请实施例的切片获取流程示意图；

图5为本申请实施例的重叠情况示意图；

图6为本申请实施例的标准xyz切片示意图；

图7为本申请实施例的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯装置组成框图。

具体实施方式

本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。

本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。

此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。

本申请实施例提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，如图1、图2所示，所述方法可以包括步骤S1-S3：

在本申请的示例性实施例中，本申请实施例的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法是在原有服务中进行数据的更新，可满足在不增加服务的前提下，实现单个地图服务下的影像的自动化更新，从而提升了WebGIS（网络地理信息系统）的开发效率，并降低了开发成本和维护成本。

在本申请的示例性实施例中，本申请实施例方案可以通过预设的GIS（地理信息系统）服务系统实现，或称影像底图服务自动更新系统。

在本申请的示例性实施例中，如图3所示，GIS服务系统可以包含服务器端，所述的服务器端可以包含：数据层1（或称应用逻辑层）和服务层2。数据层1可以包含数据库11和云存储12，数据库11可以用于存储影像基本信息，云存储12可以用于保存影像文件和影像切片文件等。服务层2可以包含标准切片服务接口21和多个逻辑模块22。

在本申请的示例性实施例中，所述的数据库11可以为非关系型数据库，存储切片服务信息和影像数据信息。非关系型数据库同传统的关系型数据库相比，非关系型数据库有更高效的检索效率以及更宽松的表结构。

在本申请的示例性实施例中，所述的影像数据信息可以包含影像的空间几何地理信息、影像文件所在的位置以及其他影像基本情况，包含但不限于影像的空间范围、成像时间、成像方位角、传感器名称等。

在本申请的示例性实施例中，所述的云存储12可以存储影像的本身的数据及影像的切片。云存储12可以是分布式的存储方式，能提供更高的I/O（输入/输出）和更安全的数据存储。

在本申请的示例性实施例中，标准切片服务接口21可以是用于影像切片展示的出口，类似于天地图地图服务和谷歌地图服务等，可以用于app（应用）端或者web（网页）端展示影像切片数据。所述的切片服务接口21可以为以wgs84为空间坐标系，以xyz切片基准的服务。

在本申请的示例性实施例中，多个逻辑模块22可以为六个逻辑模块，六个逻辑模块可以分别是地图服务控制模块221、卫星影像读写模块222、数据库读写模块223、切片更新模块224、切片生成模块225、切片读取模块226。

在本申请的示例性实施例中，地图服务控制模块221可以主要用于控制底图服务，可以包含服务的启动和关闭，服务的权限控制等。卫星影像读写模块222可以主要包含两个功能：读取影像的基本信息，以及将影像写入云存储中。数据库读写模块223可以主要用于将影像和切片的基本信息写入数据库和读取影像和切片的基本信息。切片更新模块224可以主要用于判断是否需要更新，以及更新范围的计算等。切片生成模块225可以主要用于在将影像进行切片。切片读取模块226可以主要用于标准切片服务接口发来请求后将接口参数转化为数据库查询条件，通过数据库查询到的切片在云存储中的位置，将云存储的中切片数据返回到应用。

通过预设算法检测所述新入影像的影像文件与云存储中的影像文件是否具有重复，当所述新入影像的影像文件与所述云存储中的影像文件不重复时，将所述新入影像的影像文件上传至所述云存储。

在本申请的示例性实施例中，可以通过标准切片服务接口21输入多个影像文件和其他元数据信息。输入的影像文件可以首先通过md5（MD5信息摘要算法）判断输入的影像文件是否与云存储中已经存储的影像文件重复。在文件不重复的情况下可以将影像文件上传到云存储。

在本申请的示例性实施例中，该方案可以通过所述卫星影像读写模块实现，例如，可以通过所述卫星影像读写模块首先获取一个影像文件，对影像文件进行一个判断，判断输入影像文件是否与云存储中已经存储的影像文件重复，在不重复的情况下可以将此次获取的影像文件上传到云存储，如果重复，可以返回已重复的告知信息。其中，判断输入的影像文件是否与云存储中已经存储的影像文件重复，主要包括：判断影像文件的拍摄时间、分辨率、名称等信息是否与云存储中已经存储的影像文件的相应信息是否重复。

在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

将所述新入影像的影像文件上传至所述云存储后，根据预设的检测条件检测所述新入影像的影像数据是否合格；

当所述新入影像的影像数据合格时，读取上传至所述云存储的多张新影像的数据文件，并对所述多张新影像的影像文件进行镶嵌和影像处理；

当所述新入影像的影像数据不合格时，报错并显示错误原因。

在本申请的示例性实施例中，如图3所示，该方案可以通过所述卫星影像读写模块实现，可以通过所述卫星影像读写模块依据一些预设的条件判断新入影像的影像数据是否合格，合格的情况下继续执行，不合格则报错并返回错误原因。其中，根据预设的检测条件检测新入影像的影像数据是否合格，预设的检测条件包括判断新入影像中的云量数据是否超过预设第一阈值、新入影像的影像分辨率是否超过预设第二阈值、新入影像的影像坐标系是否与预设坐标系相同、新入影像所包括的地理范围是否超过预设坐标系所包括的地理空间范围等，当然预设的检测条件可以是包括上述所有检测，也可以是上述所有检测中一项检测，还可以是未列出的其他检测。当预设的检测条件是包括上述所有检测，即新入影像的影像数据合格则需要满足以下所有情况，具体如新入影像中的云量数据未超过预设第一阈值、新入影像的影像分辨率超过预设第二阈值、新入影像的影像坐标系与预设坐标系相同、新入影像所包括的地理范围未超过预设坐标系所包括的地理空间范围。若新入影像的影像数据未满足以上所有情况则表征新入影像的影像数据不合格。

在本申请的示例性实施例中，所述第一影像信息可以包括第一地理范围，所述第二影像信息可以包括第二地理范围。

在本申请的示例性实施例中，步骤S2可以包括:将所述第一地理范围和所述第二地理范围相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况。

在本申请的示例性实施例中，如图5所示，所述重叠情况可以包括：不重叠、部分重叠以及所述原本影像包含所述新入影像。

在本申请的示例性实施例中，获取各个影像的地理范围，同其他影像信息（如，拍摄时间、传感器类型、传感器角度等数据信息）保存在数据库中。

在本申请的示例性实施例中，在进行存储时，可以首先通过切片更新模块224判断获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息；将所述第一影像信息和所述第二影像信息相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；以通过数据库读写模块根据所述重叠情况的不同将所述新入影像以相应的存储方式存储到所述数据库中。

在本申请的示例性实施例中，可以对新入影像的地理范围与数据库中的其他影像数据的地理范围进行对比，计算得出两者数据是否有范围重叠区域。

其中，所述切片数据包括以下任意一种或多种：xyz数据、影像时间和最新数据标签；所述最新数据标签记录为是；

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，可以通过所述切片生成模块对所述新入影像执行xyz切片的分割，通过所述数据库读写模块将分割后的每一个子切片的切片数据记录到所述数据库。

在本申请的示例性实施例中，不重叠情况下，可以直接将上传的新入影像执行xyz切片的分割，将切割后的每一个小切片的xyz数据、影像时间（可以以年为单位）和最新数据标签记录到数据库，并记录最新数据标签为是。

在本申请的示例性实施例中，如图6所示，标准xyz切片：Z代表层级，XY是一个平面坐标系，原点在左上角，X从左向右，Y从上向下。

在本申请的示例性实施例中，Z(层级)：例如显示一个城市范围的影像和显示一个村庄范围的影像的分辨率是不一样的。因此可以将影像进行重采样，生成不同分辨率的影像，不同的分辨率对应着不同层级。同时每个层级都有相对应的XY平面坐标系。重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的方法。

在本申请的示例性实施例中，XY平面坐标系，按照平面分成若干个小块，用每个小块将影像分割成一张张的小图片并用小块的XY数值进行命名，每一个小图片作为一个切片。

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，通过所述切片更新模块从具有部分重叠的新入影像和原本影像中区分出重叠部分和不重叠部分。

在本申请的示例性实施例中，在部分重叠的情况下，对于新入影像中不重叠和重叠的部分，可以直接根据前述的不重叠情况下的方法进行操作，并将xyz数据、影像时间（以年为单位）和最新数据标签等影像信息记录到数据库，并记录最新数据标签为是；并将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储；对于原本影像重叠部分，可以将该范围内原本影像的切片在数据库的最新数据标签去除（即记录更改为否），对于原本影像不重叠部分，无需对该范围内原本影像的切片在数据库的最新数据标签进行修改。

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

在本申请的示例性实施例中，可以通过所述数据库读写模块对最新数据标签进行更改。

在本申请的示例性实施例中，原本影像范围完全包含新入影像范围情况下，将原本影像切片中包含新影像的范围在数据库中记录的最新数据标签改为否，将新入影像直接执行xyz切片的分割，将分割后的每一个小切片的xyz数据、影像时间（以年为单位）和最新数据标签记录到数据库，并记录最新数据标签为是。

读取上传至所述云存储的多张新影像的数据文件，对所述多张新影像的影像文件进行镶嵌和影像处理，以将所述多张影像合并成一张影像作为所述新入影像。

在本申请的示例性实施例中，所述对所述多张新影像的影像文件进行合并镶嵌和影像处理，以获取将所述多张影像合并成一张影像所述新入影像，可以包括：

在本申请的示例性实施例中，可以读取前述方案中上传到云存储的影像文件，并将多幅影像文件进行动态镶嵌（例如，根据各个影像文件的地理范围，将多个影像文件进行动态拼接），动态合并成一幅影像，再执行匀色，去除影像中nodata部分，计算最小切片范围。通过上述方案计算得到的最小切片范围的包围框（即最小切片的边缘，可以通过最小切片的边缘坐标确定），将包围框内空白数据通过之前历史影像补全，形成一幅新影像。将得到的新影像执行xyz的切片，并将每一块切片数据的地址写入到数据库中，至此更新流程完成。

在本申请的示例性实施例中，计算最小切片范围可以包括：对合成的新影像按照预设的切片数（例如16个切片）进行切片，该16个切片便是根据切片数对整张新影像进行切割后获取的最小切片。在整张新影像的尺寸和坐标确定的情况下，如果切片数确定，则16个最小切片的尺寸和坐标也是相应确定的，根据每个最小切片的尺寸和预设的坐标系，可以确定出每个切片的坐标，从而可以确定出每个最小切片的范围。

在本申请的示例性实施例中，读取上传至云存储的多张新影像的数据文件之前，所述方法还包括：

本申请方案通过一系列步骤实现了影像的自动化更新，一系列步骤包括：首先，判断新影像与云存储中影像是否重复，在不重复将新影像上传至云存储，该步骤可有效避免数据重复而造成云存储空间的浪费；然后，判断新影像的影像数据是否合格，在合格时进而对多张新影像进行动态镶嵌及影像处理得到一张影像，并把该影像作为新入影像，通过该步可有效避免不合格影像后续地图展示的整理效果，且通过将多张新影像件动态镶嵌及影像处理得到新入影像，从而后续操作进行对新入影像进行操作即可，降低了影像处理的数量，可有效提高后续影像更新的效率；最后，根据比对新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况，根据重叠情况的不同将所述新入影像的切片对应的切片信息以不同的信息标注方式存储到数据库中，切片则存储在云存储中，通过该步实现了切片、与切片信息的分开存储，降低管理的混乱；本方案根据重叠情况的不同，其切片信息的信息标注方式也不同，以便后续进行切片调用时快速获取相应切片，进而提高用户响应效率。通过该实施例方案，在原有数据中进行新影像的自动化更新，从而提升了WebGIS（网络地理信息系统）的开发效率，并降低了开发成本和维护成本。

在本申请的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

获取影像查询请求，所述影像查询请求中包含所查询的影像的切片数据；

将所述切片数据转化为查询条件；

根据所述查询条件确定所查询的影像在所述云存储中的存储路径；

根据所述存储路径提供相应存储中的最新影像。

在本申请的示例性实施例中，如图4所示，当需要进行影像的查看时，可以默认显示最新的影像，查看其它时间影像可通过设置查询条件，获取数据所在云存储上的路径，通过服务层获取图像。具体可以包括：第一步，以标准xyz切片服务形式向系统请求（即影像查看请求），请求中除了包含必要的xyz信息，还可以包含可选信息，例如，影像时间和地区范围信息，如果请求中未包含影像时间和地区范围信息等信息，可以默认返回最新日期（例如最新数据标签记录为是的切片）和全范围的数据库切片；第二步，服务层接受第一步中的xyz信息、影像时间和地区范围信息，将这些信息转换为查询条件；第三步，通过查询条件，获取数据所在云存储上的路径；第四步，服务层根据第三步中得到的路径去获取相应影像数据并反馈到请求端。

在本申请的示例性实施例中，针对传统的瓦片更新的方式导致的维护成本随服务增多而增大的现象，本申请实施例可以实现减少对服务器的开销、CPU内存压力，使服务器更加稳定；实现单个地图服务下的影像的自动化更新和历史回溯。

在本申请的示例性实施例中，下面给出本申请的一个完整实施例：

1、输入多个影像文件和其他元数据信息。影像文件先通过md5（MD5信息摘要算法）判断是否重复。不重复的情况下影像文件上传到云存储。

2、依据一些预设的条件判断影像数据是否合格，合格的情况下继续执行，不合格则报错并返回错误原因。

3、获取各个影像的地理范围以及其它影像信息（如，拍摄时间、传感器类型、传感器角度等数据信息）保存在数据库中。

4、通过步骤3中获取的影像地理范围与数据库中包含的其他影像地理范围进行对比，计算得出两者是否有范围重叠区域。重叠情况可以分为3种：不重叠、部分重叠、原本影像范围包含新入影像范围。

5、不重叠情况下，直接将上传的新入影像执行xyz切片的分割，将分割后的每一个子切片的xyz数据、影像时间（以年为单位）和最新数据标签记录到数据库，并记录最新数据标签为是。

6、部分重叠情况下，对于新入影像中不重叠部分和重叠部分，执行步骤5中所述的操作；对于原本影像中重叠部分，将该重叠部分的范围对应的原本影像切片在数据库的最新数据标签去除（或者更改为否），针对新入影像执行xyz切片的分割，将xyz数据、影像时间（以年为单位）和最新数据标签记录到数据库，并记录最新数据标签为是。

7、原本影像范围完全包含新入影像范围的情况下，将原本影像切片中包含的新入影像的范围在数据库中记录的最新数据标签改为否，将新入影像直接执行xyz切片的分割，将切割后的每一个子切片的xyz数据、影像时间（以年为单位）和最新数据标签记录到数据库，并记录最新数据标签为是。

8、读取步骤1中上传到云存储的影像文件，并将多幅影像文件进行动态镶嵌，动态合并成一幅影像，执行匀色，去除影像中nodata（无数据）部分，计算最小切片范围。

9、通过步骤8计算得到的最小切片范围包围框，将包围框内空白数据通过之前历史影像补全，形成一幅新影像。

10、将步骤9得到的新影像执行xyz的切片，并将每一块切片数据的地址写入到数据库中，至此更新流程完成。

11、当需要进行图像的历史回溯时，默认显示最新的影像，历史回溯可通过设置查询条件，获取数据所在云存储上的路径，通过服务层获取影像。

12、服务层返回步骤11中获取的影像数据到请求端。

本申请实施例还提供了一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯装置3，如图7所示，可以包括处理器31和计算机可读存储介质32，所述计算机可读存储介质32中存储有指令，当所述指令被所述处理器31执行时，实现上述任意一项所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法。

在本申请的示例性实施例中，上述的方法实施例中的任意实施例均适用于该装置实施例中，在此不再一一赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于 RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims

1.一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，包括步骤S1-S3：

2.根据权利要求1所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，所述第一影像信息包括第一地理范围，所述第二影像信息包括第二地理范围；

步骤S2包括:将所述第一地理范围和所述第二地理范围相比较，确定所述新入影像和所述原本影像的重叠情况；

所述重叠情况包括：不重叠、部分重叠以及所述原本影像完全包含所述新入影像。

3.根据权利要求2所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，当所述重叠情况为不重叠时，步骤S3包括：

对所述新入影像按照预设的xyz切片规则执行xyz切片分割，将分割后的每一个子切片的切片数据记录到所述数据库；

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

4.根据权利要求2所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，当所述重叠情况为部分重叠时，

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

5.根据权利要求2所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，当所述重叠情况为所述原本影像完全包含所述新入影像时，步骤S3包括：

将所述新入影像分割后的所有子切片存储到云存储。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，在获取新入影像的第一影像信息和数据库中原本影像的第二影像信息之前，所述方法还包括：

读取上传至云存储的多张新影像的数据文件，对所述多张新影像的影像文件进行镶嵌和影像处理，以将所述多张影像合并成一张影像作为所述新入影像。

7.根据权利要求6所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，所述对所述多张新影像的影像文件进行合并镶嵌和影像处理，以获取将所述多张影像合并成一张影像作为所述新入影像，包括：

8.根据权利要求6所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，读取上传至云存储的多张新影像的数据文件之前，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述新影像的影像数据不合格时，报错并显示错误原因。

10.一种基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯装置，其特征在于，包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-9任意一项所述的基于单服务的遥感影像自动化更新及历史回溯方法。