【摘 要】
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随着遥感影像数据的快速增长,对于栅格数据高效的信息处理和价值挖掘方式提出了更大的挑战,传统地图服务聚焦于内容的共享与可视化,缺乏对影像实时分析处理功能。本研究以地图服务的形式实现了对栅格瓦片数据实时分析处理能力,将云优化的GeoTIFF(Cloud Optimized GeoTIFF,COG)作为数据组织方式,设计了分布式协同预取策略,实现了栅格瓦片数据的冷热加载,优化了从云端读取影像数据的效率。
【机 构】
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浙江大学地球科学学院,地理信息科学研究所,杭州310027;浙江省资源与环境信息系统重点实验室,杭州310028
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随着遥感影像数据的快速增长,对于栅格数据高效的信息处理和价值挖掘方式提出了更大的挑战,传统地图服务聚焦于内容的共享与可视化,缺乏对影像实时分析处理功能。本研究以地图服务的形式实现了对栅格瓦片数据实时分析处理能力,将云优化的GeoTIFF(Cloud Optimized GeoTIFF,COG)作为数据组织方式,设计了分布式协同预取策略,实现了栅格瓦片数据的冷热加载,优化了从云端读取影像数据的效率。在栅格瓦片数据高效加载的基础下,提出了一种基于表达式的栅格瓦片处理模型,通过对表达式转换建模为计算工作流
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