影像数据库-Read.PPT

  硕士论文答辩 多 尺 度 遥 感 影 像 数 据 库 的 构 建 及 实 现 答辩人：王 爱 玲 导 师：李京教授 2006年5月29日 内容简介 引言 多尺度遥感影像数据的规范化处理 多尺度遥感影像数据库系统的设计及实现 应用示例 结论和展望 多尺度遥感影像数据库的构建及实现 引言 多尺度遥感影像数据的规范化处理 多尺度遥感影像数据库系统的设计及实现 应用示例 结论和展望 图像数据库研究进展 70年代末期和80年代初期：用于专门的应用领域，忽略了不同应用领域的特殊要求 80年代中期：大型多媒体文档管理系统，已经包括了图像和图形，产生了基于内容的图像检索 80年代中后期：热点是多媒体数据库，引进了一系列的图像处理和索引技术但是在具体的应用领域，像多尺度遥感数据库，很多方面值得研究 影像数据库国内外研究现状 国外研究现状 基于Internet的Microsoft TerraServer数据库 卫星影像磁带档案和检索系统（ITARS） MMIS（曼切斯特多媒体信息系统） IBM的QBIC（按图像内容查询） 影像数据库国内外研究现状 国内研究现状 武汉吉奥信息工程有限公司的GeoImageDB 陕西农业遥感信息中心开发的影像数据库 基于GeoMediaPro的遥感影像数据库 我国典型地物标准波谱数据库 研究内容 构建一个多尺度遥感影像数据库，在多分辨率 数据的支持下进行数据的尺度对比及多尺度数据 应用，并实现多尺度数据关联，为研究尺度问题 提供一个数据平台 多尺度遥感影像数据库的构建及实现 引言 多尺度遥感影像数据的规范化处理 多尺度遥感影像数据库系统的设计及实现 应用示例 结论和展望 多尺度遥感影像数据 遥感数据的特点 　多平台、多传感器、多分辨率、多波段、 多时相、高光谱 多尺度遥感影像数据 本研究中的尺度指影像数据的空间分辨率 多尺度遥感数据的规范化处理 数据预处理 图像的压缩 图像的空间切割 数据的空间索引 图像的空间切割 影像数据分块 数据块大小的选择 影像快视图 影像数据分块 数据分块可以高效地组织和管理数据，是影 像数据库的关键技术 数据块大小的选择 影像快视图 影像数据的尺度关联 “松”整合是指同一区域的不同分辨率的影像在 范围上不能够有很好的吻合，高分辨率影像 的区域范围总是会超出低分辨率影像的区域 范围。这种方法适合两种分辨率数值不成几 何倍数关系的情况，在此情况下需要通过经 纬度坐标将他们关联起来，以确定数据块之 间的关联关系 影像数据的尺度关联 “紧”整合是指同一区域的不同分辨率的影像在 范围上能够得到很好的吻合，两种分辨率的影 像区域范围是一致的，既不会出现区域范围的 溢出，也不会出现区域范围的缩进。这种方法 适合两种分辨率数值成几何倍数关系的情况， 在此情况下可以很清楚地得到影像块之间的关 联，而且数据块之间的对应倍数关系也很明确 多尺度遥感影像数据库的构建及实现 引言 多尺度遥感影像数据的规范化处理 多尺度遥感影像数据库系统的设计及实现 应用示例 结论和展望 关键技术 J2EE及其核心技术 JDBC、EJB、JSP、XML等 SQL Server2000数据库技术 技术路线 系统设计 数据管理模式 元数据库 多尺度影像数据库 影像文件 数据管理模式 元数据库 遥感影像元数据对于促进遥感影像数据的 管理、使用和共享均有很重要的作用。因此建 立元数据库是非常必要和重要的 影像元数据的主要内容包括：经度、纬度、 传感器、太阳方位角、影像的校正信息等等 多尺度影像数据库 同一尺度影像数据的管理 将影像数据信息分为三类数据：元数据、属性数 据、快视图，三类数据各自独立存储，它们之间 通过影像的ID号建立联系。 三类数据的内容及相互关系如图所示： 多尺度影像数据库 不同尺度影像数据的管理 不同尺度的遥感数据之间并不是孤立存在的，它 们之间通过影像的经纬度坐标来建立联系 影像文件 影像本身以文件的方式存放在服务器端，采用文件 夹系统来管理影像文件 文件夹系统和影像文件都有统一的命名规范 系统实现 数据的入库 数据的查询、浏览 数据的维护 数据的多尺度呈现 多尺度遥感影像数据库的构建及实现 引言 多尺度遥