近年來的我國遙感技術(shù)快速發(fā)展,光學遙感衛(wèi)星影像分辨率不斷提高,如資源系列、高分系列、吉林一號、高景系列等衛(wèi)星密集發(fā)射,隨之而來的是遙感數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,目前大多數(shù)遙感影像處理分析是通過專業(yè)人員在單機上實現(xiàn)的,處理效率低,遠不能滿足海量遙感影像處理需求,而且從遙感數(shù)據(jù)到專題數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要經(jīng)過一系列的處理步驟,根據(jù)不同需求可能要應用到不同的軟件工具等,導致遙感專題信息產(chǎn)品獲取時效性極大的降低。隨著網(wǎng)絡技術(shù)的高速發(fā)展與云計算、人工智能、深度學習、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的廣泛應用,如何以在線處理的方式向用戶快速的提供遙感數(shù)據(jù)、計算資源、算法模型資源、及其專題產(chǎn)品成為一個研究難點與熱點問題,本文就高分辨率遙感影像在線處理平臺實現(xiàn)展開研究,將遙感數(shù)據(jù)處理算法及處理工具資源進行整合集成,論文具體的研究工作主有:（1）詳細地介紹了現(xiàn)有的遙感影像在線處理平臺的技術(shù)基礎以及服務開發(fā)模式,將自定義的專業(yè)遙感影像處理模型部署在云端,通過RESTful API供客戶端調(diào)用。基于MEAN開發(fā)框架設計并實現(xiàn)了高分辨率遙感影像在線處理平臺原型系統(tǒng),提供給用戶一種在線的、實時的、方便的專業(yè)化服務資源,實現(xiàn)了影像查詢、遙感影像覆蓋... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

ArcGISImageServer體系結(jié)構(gòu)

圖 3-5 第三方遙感影像道路提取模型e 3-5 Example of road extraction model for remote sensing示，拿到一個 Linux 第三方開發(fā)完整的遙感算法ker 中通過 Dockerfile 文件定制作鏡像，鏡像的加的配置、文件。把每一層構(gòu)建、修改、安裝等這個腳本來定制、構(gòu)建鏡像。簡單說來，就是通遙感算法模型或應用程序制作為鏡像從而運個文本文件，其內(nèi)包含了一系列的指令，每一何構(gòu)建。Dockerfile 文件編寫含以下指令 FROM件 、ADD：更高級的復制文件 、RUN：執(zhí)行命TRYPOINTENV：入口點、ENV ：設置環(huán)境變定義匿名卷、EXPOSE：暴露端口、WORKDIR：用戶。其中主要用到常用的 FROM、ADD、WO在封裝遙感算法過程中有如下四步重要操作。寫 Dockerfile 文件內(nèi)容如下

碼示例：@app. route('/api/v1.0/extact/', methods=['POST'])def extract_feature():#1 使用 request.json 對傳遞過來的進行解析，主要包括遙感模型參數(shù)。#2 使用 subprocess 開辟子進程執(zhí)行遙感算法模型程序，解析參數(shù)并將其傳進 subprocess 中。#3 將其結(jié)果以 json 數(shù)據(jù)格式返回。第三步：在其第一步制作的鏡像基礎上，編寫 Dockerfile 文件將 WebService應用程序壓入至鏡像中，其命令如下：FROM fangxu622/ubuntu_16WORKDIR /extract_roadADD . /extract_road第四步：啟動容器，執(zhí)行命令：docker run –p 4000:85 -i -t fangxu622/ubuntu_16/bin/bash 進入容器終端啟動Web Service 或者執(zhí)行 docker run –p 8000:85 + “Web Service 啟動命令”。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]中國商業(yè)遙感衛(wèi)星“高景一號”加速組網(wǎng)將打破國外壟斷[J].   航天返回與遙感. 2017(02)
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[6]佳格天地:農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)切入萬億市場[J]. 菲遙.  商業(yè)文化. 2016(28)
[7]聯(lián)合顯著性和多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的高分影像場景分類[J]. 何小飛,鄒崢嶸,陶超,張佳興.  測繪學報. 2016(09)
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博士論文
[1]云計算中Web服務發(fā)現(xiàn)與組合技術(shù)研究[D]. 王丹丹.北京科技大學 2017

碩士論文
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[2]基于深度學習技術(shù)的高分辨率遙感影像建設用地信息提取研究[D]. 馮麗英.浙江大學 2017
[3]基于Hadoop的地質(zhì)云計算平臺搭建與應用[D]. 邢建華.湖南科技大學 2017
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[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的高光譜數(shù)據(jù)分類方法研究[D]. 宋欣益.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[6]神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習在量化投資中的應用[D]. 白凱敏.山東大學 2016
[7]高分辨率遙感影像林地資源信息提取方法研究[D]. 胡湛晗.北華航天工業(yè)學院 2015
[8]基于多元回歸分析的WebGIS房產(chǎn)評估系統(tǒng)研究[D]. 楊坤.遼寧工程技術(shù)大學 2015
[9]基于REST架構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開放系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 許世峰.廣東工業(yè)大學 2015
[10]基于無人機影像的微山湖地區(qū)宜居性評價[D]. 丁雷龍.中國地質(zhì)大學(北京) 2015



本文編號：3073181