[发明专利]一种基于集群的遥感数据集实时渲染服务

说明书

技术领域

本发明涉及集群计算技术和遥感数据可视化技术，具体地说，涉及遥感数据集的集群化瓦片数据渲染技术。本发明适用于全球范围海量遥感数据的实时渲染服务。

背景技术

多源遥感数据的叠加渲染一般包括数据金字塔构建、瓦片画布创建、数据读取、顺序叠加绘制等技术过程。其中金字塔构建技术已运用得十分普遍，例如ESRI公司的ArcSDE，武汉大学的GeoImageDB，超图软件的SuperMap等都实现了影像的金字塔构建技术，提高了数据的抽取效率。然而，全球范围内的数据渲染涉及到多重数据源、多波段数据的抽取和叠加绘制、数据源更新及交互操作等问题，在很大程度上限制了渲染的实时性和实效性。目前的大多数系统采用了预先渲染和建立全球数据瓦片索引体系等策略，如Google地球、Skyline软件等，这些产品在显著提高瓦片调度效率和具备良好用户体验的同时，在数据更新的时效性和用户操作的专业化程度上存在着不足。相关的参考资料包括ArcSDE-The Universal Spatial Server for ARC/INFO，An ESRI White Paper，April 1999；Fang Tao，Li Deren，Gong Jianya，Pi Minghong，Development and Implementation of Multiresolution and Seamless Image Database System GeoImageDB，Journal of Wuhan Technical University of Surveying and Mapping，24(3)，1999；http://earth.google.com/；http://www.skylineglobe.com等。

为了实现大规模全球真实遥感数据实时可视化服务，需要由集群计算环境支撑，具体涉及了集群管理技术、任务调度技术、分布式文件系统等关键技术。现有的主流技术，集群管理软件如OSCAR、ROCKS、Perceus、xCAT等，任务调度技术如LoadLeveler、Gearman、Hadoop、Control Tower、LVS等，分布式文件系统如MapReduce、Lustre等，都提供了集群计算环境的解决方案。但是，渲染计算任务具有大网络吞吐量、细计算粒度等特点，很难找到一种完全适合的技术方案。相关的参考资料包括http://www.rocksclusters.org；http://xcat.sourceforge.net/；http://hadoop.apache.org/等。

客户端和集群节点之间的渲染瓦片请求和瓦片数据回复需要通过网络传输，要求有快速、稳定的网络响应和特定的消息处理机制。MPI提供了标准化的网络通信机制，但是对于细粒度和快速响应的计算任务支持度不够。相关的参考资料包括http://www.open-mpi.org；http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpich2/等。

除了分布式文件存储外，还需通过数据库系统建立遥感数据的元数据索引以及相应的空间索引，从而能在用户请求渲染瓦片时，快速地检索到对应的数据存储位置，并确定最优的计算节点。目前支持或部分支持OGR标准的数据库包括Oracle、MySQL、PostgreSQL等。相关的参考资料包括http://www.oracle.com；http://www.mysql.com/；http://www.postgresql.org/。

基于集群的全球范围遥感数据渲染服务系统同时涉及了多数据集的联合查询、细计算粒度划分、快速网络响应等内容，目前可见文献/专利中相互独立的研究较多，而从系统整体的角度提出解决方案的还未出现。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对海量多源遥感数据集进行集群化快速渲染的系统性解决方案，特别是面向海量的遥感数据和不同类型的数据集，解决数据的分布式组织存储问题、多数据集的联合查询问题和多模式并行计算问题。