空间数据库对栅格数据支持的技术关键与现状

空间数据库对栅格数据支持的技术关键与现状


发布日期: 1970-01-01 更新日期: 2016-10-27 编辑:zhangxiang 浏览次数: 4072

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摘要: 高分辨率的遥感传感器以及数字摄影测量的出现,导致了以栅格影像为获取方式的空间数据需求的急剧增加。除了大量的栅格影像之外,还出现了大量的其它空间栅格类型,如栅格地图、正则矩阵数字地形模型以及专题栅格(thematicrasters)或者“grids”,这些都成为...

高分辨率的遥感传感器以及数字摄影测量的出现,导致了以栅格影像为获取方式的空间数据需求的急剧增加。除了大量的栅格影像之外,还出现了大量的其它空间栅格类型,如栅格地图、正则矩阵数字地形模型以及专题栅格(thematicrasters)或者“grids”,这些都成为GIS重要的信息源。因此,建立能够处理此类栅格类型以及其他空间、非空间数据类型的数据库变的越来越重要。 大多数的空间数据库都能够处理矢量几何体要素(如多边形、线以及点),但是处理栅格数据的能力都较差。

建立处理栅格数据类型的空间数据库,一种方案为开发一个专门的数据服务器,例如PARADISE以及RASDAMAN。这一方法的主要优点在于性能改进的能力,尤其是在大的影像数据库的情况下。这一方法的缺点在于需要专门的,非标准的服务器,对于大多数的GIS应用来说这将极大的增加管理需求。其他方法为使用标准的DBMS,例如一个中间设备为基础的空间栅格管理架构以及以ORDBMS服务器扩展为基础的空间栅格管理架构。由于具有充足的索引、压缩以及检索技术,使用标准的DBMS可以实现很好的性能,即使对于非常大的栅格影像。因此,使用具有空间扩展的能力的DBMS成为管理大量栅格数据的主流趋势。

不同的遥感影像在空间及光谱分辨率方面有着很大的差别,而且由于更新频率的不同,会导致栅格数据库将变得非常的大。以SpaceImageing下IKONOS平台下的影像积累速度为例:轨道周期为98分钟(每天14次),Space Imaging(美国空间影像公司)的IKONOS卫星环绕地球获取影像。当设计空间栅格DBMS时,这一空间栅格数据的自然属性要求考虑很多方面来支持这一数据类型。包括,以分割尺寸(大小)和分割后的性能为基础的空间分割与分割索引、为建立多分辨率金字塔(multi-resolution pyramids)而需要的不同的栅格结构、空间栅格属性的组织以及不同压缩技术下的栅格数据存储,例如小波变换。除此之外,巨大的数据镶嵌管理方案代表了当下以及将来数据管理需求的趋势,包括数据量以及功能两个方面。栅格镶嵌由多个栅格对象合并为“无缝(seamless)”的栅格数据库构成。

在过去,栅格镶嵌限制在几个GB的大小范围之内,这主要是由于并没有适合可用的数据管理方案。多个商业空间数据库支持栅格数据管理,例如Oracle Spatial 10g,以及GeoRaster和ArcGIS Geodatabase。然而,除了Terralib之外,FOSS4G在这方面的较为落后。因此,栅格数据支持是空间OSDBs发展的一个主要方面。

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