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大型无缝影像数据库管理系统的设计与实现
发布时间:2012-11-02 点击次数:

 1 大型无缝影像数据库的数据管理需求和系统设计原则作为一个以影像数据管理为核心内容的大型海量无缝影像数据库管理系统,应该满足以下一些需求:①必须满足多分辨率的特性,即支持多分辨率影像金字塔的结构;②必须具有高效的空间索引和空间查询特性;③能够集成化地管理多种数据源;④同时高效地管理影像数据的元数据信息;⑤必须考虑商用数据库的支持;⑥所能管理的影像数据量必须是海量的,应该达到TB(1TB=106M)级;⑦采用有效的压缩算法对数据进行压缩;⑧从数据可视化的角度上讲,应该以零延迟作为系统追求的目标。
  针对以上的数据管理要求,系统设计应该采用以下的原则。
  1)数据的独立性和共享原则。数据的独立性是指要管理的数据与应用程序之间是分离的,这样就使得同样的数据可以被不同的应用程序使。
  测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究。用。共享原则是指对数据的存储和管理不依赖于某个特定的软件系统,从而提高数据存储和管理的可操作性和延续性。
  2)开放性原则。开放性原则主要包括数据的开放性和系统的开放性。数据的开放性原则是指系统可以读取多种影像数据格式。系统的开放性是考虑到系统的统一性和实施的可操作性,要使各级系统既相互联系又相对独立,保证系统具有良好的开放性。
  3)数据库的可扩展性原则。由于影像数据生产的周期一般来说比较长,随着新数据源的出现和用户需求的增加,数据库中所包含的数据种类可能还会增加,因此就要求系统具有一定的可扩充性。当增加新种类的数据时,系统只要在原来的基础上增加一个对新数据的管理模块和若干数据库表后,就可实现对新数据的存储和管理。
  4)数据检索和管理的高效性原则。数据管理和检索是影像数据管理的核心,因此如何高效地实现“知道有什么数据、在什么地方、迅速提取数据并加工成用户所要求的数据”是设计系统时考虑的一个主要因素。
  2 多比例尺、多数据源分布式异构海量影像数据管理模型海量影像数据管理模型对海量影像数据库管理系统所能管理的数据量、管理效率和可伸缩性来讲是至关重要的。在GeoImageDB以前版本中,为了解决海量影像数据的存储和管理问题,方涛等提出了分布式影像数据库文件系统DIDBFS的管理模式。这种管理模式在一定程度上满足了海量影像数据的存储和管理需求,但是随着应用的深入也显示出了明显的不足。其最明显的弱点是它不支持异质网络,只能工作在Windows系统平台的局域网范围内,另外系统的数据安全性、完整性、多用户访问和多数据源支持等方面也满足不了当前用户的需求。
  作者在总结分布式影像数据库文件系统DIDBFS管理模式不足的基础上,结合当前海量影像数据库的管理需求,提出了多比例尺、多数据源影像数据库模型。该模型仍然以金字塔的数据结构为基础,但是对影像金字塔的含义进行了扩充。
  影像金字塔的建立可以采用以下两种方式。
  1)多分辨率的数据源自动构建金字塔。从目前我国空间数据基础设施的建设来看,由于生产的数据本身就是多分辨率的,因此可以直接建立不同的图像工程将数据入库,通过超图像工程自动构建金字塔。
  2)影像数据抽取构建金字塔。对于只生产了基础层的影像数据,为了提高调度效率,其上层可以根据相应的比例尺从下层抽取数据来构建金字塔,这是目前多数系统所采用的方式。
  对于多尺度的金字塔影像数据库,在大型商用数据库中一个比例尺可以作为数据库的一张或多张表,一块数据存贮为一条记录,这样建立起多比例尺空间数据库。应用时根据不同的显示比例尺或制图比例尺调用与之最相近的那一级比例尺数据库的数据,这也比较符合我国目前多分辨率空间数据基础设施的建设需求。多比例尺空间数据库可以根据需要和数据源的情况构建。表示了本文所研究的多比例尺、多数据源影像数据管理模型。
  影像数据管理模型可知,由于每一个图像工程具有单独的空间索引,因此可以作为一个单独的子库存储在不同的数据库管理系统中,然后通过超图像工程将各个子库逻辑地联系起来,超图像工程就相当于整个影像数据库的全局逻辑视图。这样用户在访问超图像工程时,不必关心每个图像工程的具体存放位置和所采用的数据库管理系统,从而使各个子库对用户来说是透明的,并且每个子库可以存储在网络的不同节点上,形成分布式的异构存储模式。用户可以单独地访问每一个子库,也可以通过超图像工程透明地访问各个子库,保证整个影像数据库系统具有很好的开放性和可扩充性。图2表示了这种分布式的异构存储模式。

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