[发明专利]一种云环境下海量时序遥感影像的自动缓存构建方法

摘要

一种云环境下海量时序遥感影像的自动缓存构建方法：针对Hadoop云环境下影像缓存构建特点，在固定时间间隔内对新接收的分景数据进行数据优化划分，执行数据块粒度的单景或多景数据缓存计算，并通过数据块在云环境中的优化放置影响缓存切片的任务调度，从而以时间上连续的多个小批量MapReduce任务实现时序影像持续抵达情况下的自动缓存构建过程。本发明通过若干优化策略尽可能地发挥MapReduce“数据本地化计算”特性，利用Hadoop提供的可扩展云计算能力，在短周期内能够快速构建与更新多种时序抵达遥感数据的缓存服务；适用于不同空间时间分辨率，不同数据源的遥感影像，具有良好的普适性。

主权项

一种云环境下海量时序遥感影像的自动缓存构建方法，其特征在于：在云环境的计算节点中同时选择一个以上节点作为数据接收节点，并部署执行驱动器；所述执行驱动器为常驻内存服务，实时监控数据接收磁盘，在数据持续抵达的情况下，在每个固定时间间隔内执行以下步骤，步骤1，对于云环境中的影像接收节点在固定时间间隔内接收的分景数据集，根据当前云环境资源实时利用状况预估分景数据集中每景影像的分块格网划分数；步骤2，根据分块格网和缓存格网间的不重合性所导致的不完整切片面积大小，确定数据最优划分规则；步骤3，根据步骤2所得数据最优划分规则，对采用分块格网划分所得影像数据块进行分布式优化放置，包括按照Hilbert空间填充曲线序列将所有影像数据块放置至云环境下的分布式文件系统，作为步骤4的数据输入；步骤4，根据数据输入，执行基于MapReduce模式的数据并行切片任务，并写入相应多维切片信息至分布式列式数据库，其中Map表示映射，Reduce表示化简。