[发明专利]空天遥感数据处理一体机

说明书

技术领域

本发明涉及计算机科学与技术，特别是涉及一种空天遥感数据处理一体机。

背景技术

随着现有技术的不断成熟，为了提高软硬一体化的集成度，业内包括云计算一体机、大数据一体机、超融合一体机等等一体机情况层出不穷，其主要思想是将云计算操作系统、大数据集群处理软件与基础硬件平台进行有效集成，能够实现快速交付和降低运维难度的目标。其中各一体机具备不同的优缺点：

云计算一体机：主要实现空天遥感数据的服务发布功能，通过资源的池化技术将服务进行灵活的部署和发布，针对海量遥感数据的融合、拼接以及通过算法实现图像的精细化等很难满足其性能需求；

大数据一体机：主要能够实现海量遥感数据的存储、处理等性能要求，但是在针对海量数据的分析、挖掘和智能化目标提取等方面很难达到客户目标要求。

通过以上分析，目前每一类一体机产品都只具备独立的功能，很难满足空天遥感数据从引接、处理、分析、挖掘以及动态的服务发布等全流程的业务需求。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的空天遥感数据处理一体机。

依据本发明实施例的一个方面，提供了一种空天遥感数据处理一体机，

所述一体机提供一体化系统架构，并在所述一体化系统架构中搭建处理空天遥感数据的不同模块；

所述一体化系统架构中搭建的各模块独立存在，独立进行数据处理；以及

所述一体化系统架构中搭建的各模块通过所述一体化系统架构与其他模块建立交互，与其他模块进行数据互通，协作支持应用。

可选地，所述空天遥感数据处理一体机的一体化系统架构中搭建有多源引接模块、云计算服务模块、大数据服务模块以及深度学习服务模块。

可选地，各模块的功能如下：

所述多源引接模块，配置为采用多源数据协议适配及预处理完成空天遥感数据的采集；

所述大数据服务模块，配置为存储和处理海量空天遥感数据，形成空天遥感数据的大数据处理；

所述深度学习服务模块，配置为通过深度学习模型算法和网络调优实现空天遥感数据的智能提取和分析，对空天遥感数据进行分析挖掘；

所述云计算服务模块，配置为通过云计算技术实现资源分配和服务发布功能，实现数据可视化。

可选地，所述多源引接模块、云计算服务模块、大数据服务模块以及深度学习服务模块通过所述一体化系统架构互相交互完成空天遥感数据的一次完整处理过程时，各模块具备如下功能：

所述多源引接模块，配置为接入分布在不同数据源的空天遥感数据，对不同类型的空天遥感数据进行数据清洗，得到符合所述空天遥感数据处理一体机的预设规则的清洗数据；

云计算服务模块，与所述多源引接模块连接，配置为接收所述多源引接模块清洗得到的符合所述预设规则的清洗数据，依据预设的计算规则为所述清洗数据提供云计算服务，得到计算后的计算数据；

大数据服务模块，与所述云计算服务模块连接，配置为根据本模块的底层资源对所述计算数据进行整合及管理，得到服务数据；以及，利用所述服务数据为所述空天遥感数据处理一体机支持的不同上层应用提供资源支持和响应服务；

深度学习服务模块，与所述大数据服务模块连接，配置为根据深度学习算法建立学习模型，并利用海量空天遥感数据对所述学习模型进行训练，以得到功能维度不断升级的服务平台。

可选地，所述多源引接模块还配置为：

针对不同数据源，通过多对一的技术标准和/或接口适配能力接入不同数据源的空天遥感数据。

可选地，所述多源引接模块还配置为：

对不同类型的空天遥感数据按照拉伸、配准、文本分词、野点滤除、自动粗标注的流程中的至少一步对数据进行清洗；以及

对所述清洗数据进行统一融合处理，并将融合后的清洗数据传输至所述云计算服务模块。

可选地，所述云计算服务模块还配置为：

通过虚拟化技术将所述空天遥感数据处理一体机的基础设施设备进行资源池化；

将所述清洗数据作为资源分配至各资源池中；

利用云计算技术将各资源池的资源动态、按需的分配至各业务系统。

可选地，所述云计算服务模块还配置为：在业务的执行过程中，根据业务的变更动态地进行资源的调度。

可选地，所述云计算服务模块还配置为：

采用云计算技术对所述清洗数据进行分布式计算；或者