謝秋平，于海洋，王　棟，余　濤，張振鵬，元沐南

(1. 河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454000；

2. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100101)

Research on Online Information Analysis and Service Technology of

Remote Sensing Data

XIE Qiuping，YU Haiyang，WANG Dong，YU Tao，ZHANG Zhenpeng，YUAN Munan

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遙感數(shù)據(jù)在線信息分析服務(wù)技術(shù)研究

謝秋平1,2，于海洋1，王棟2，余濤2，張振鵬2，元沐南2

(1. 河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454000；

2. 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100101)

Research on Online Information Analysis and Service Technology of

Remote Sensing Data

XIE Qiuping，YU Haiyang，WANG Dong，YU Tao，ZHANG Zhenpeng，YUAN Munan

摘要：遙感數(shù)據(jù)的在線信息分析服務(wù)技術(shù)是基于在線處理技術(shù)，整合各種遙感信息和技術(shù)資源，通過標(biāo)準(zhǔn)Web Service調(diào)用方式以按需共享的方式提供遙感應(yīng)用服務(wù)。本文就高分遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的在線信息分析技術(shù)框架及信息分析結(jié)果的在線可視化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)展開研究，通過整合遙感數(shù)據(jù)處理算法及處理工具資源進(jìn)行系統(tǒng)集成，并利用標(biāo)準(zhǔn)Web Service調(diào)用的方式為用戶統(tǒng)一提供在線數(shù)據(jù)分析服務(wù)，使用戶無須安裝復(fù)雜處理軟件就能在線對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，在線信息分析服務(wù)系統(tǒng)能穩(wěn)定高效地為3—5級高分影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供在線的數(shù)據(jù)分析功能，能有效降低行業(yè)應(yīng)用高分遙感影像的難度，進(jìn)一步增強(qiáng)了對高分遙感影像數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。

關(guān)鍵詞：高分遙感數(shù)據(jù)；在線分析；數(shù)據(jù)挖掘；變化檢測；可視化

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)的在線信息分析逐漸成為各領(lǐng)域用戶提取遙感信息的一種新方式。遙感數(shù)據(jù)的在線信息分析，即是將遙感數(shù)據(jù)集中存儲在綜合信息產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，用戶在線提交所需研究區(qū)域范圍的遙感數(shù)據(jù)，對所選數(shù)據(jù)進(jìn)行在線處理，數(shù)據(jù)處理結(jié)果以可視化方式展示，用戶可以在線查看預(yù)覽并下載處理結(jié)果。鐘洪麟等[1]綜合利用C#、交互式數(shù)據(jù)語言(interactive data language，IDL)等技術(shù)，以ASP.NET為平臺，研發(fā)了DVB-SMODIS遙感數(shù)據(jù)在線交互式處理原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了遙感數(shù)據(jù)的基本預(yù)處理及在線去云處理等功能。何川等[2]利用IDL語言和ASP.NET相結(jié)合的技術(shù)開發(fā)了基于Web的遙感信息提取系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)了歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)數(shù)據(jù)的在線發(fā)布。譚慶全等[3]利用Java、C++實(shí)現(xiàn)了基于B/S模式和基于C/S模式的兩種Internet環(huán)境下遙感影像金字塔切割算法，提高了遙感數(shù)據(jù)在線瀏覽速度。國外應(yīng)用最廣泛的是NASA遙感數(shù)據(jù)在線處理與可視化系統(tǒng)——GIOVANNI，該系統(tǒng)提供了全球海洋、大氣及地理環(huán)境等方面遙感數(shù)據(jù)的可視化和在線分析功能，用戶僅需通過在線提交數(shù)據(jù)處理申請，即可進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)的在線處理和分析[4-5]。

高分一號衛(wèi)星的成功發(fā)射，為國土資源部門、農(nóng)業(yè)部門、環(huán)境保護(hù)部門提供了高精度、高分辨率、大范圍的示范應(yīng)用服務(wù)，也在地理測繪、城市和交通精細(xì)化管理、土地動態(tài)遙感監(jiān)測等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。用戶在使用高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品時，往往期望能夠預(yù)先了解和挖掘遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)在的信息。本文就高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品的在線信息分析及其結(jié)果可視化表達(dá)展開技術(shù)研究，利用標(biāo)準(zhǔn)Web服務(wù)調(diào)用的方式，屏蔽各類功能實(shí)現(xiàn)的軟硬件環(huán)境差異，開發(fā)出一個基于B/S結(jié)構(gòu)的Web遙感信息分析系統(tǒng)，客戶端只需通過瀏覽器訪問，無須安裝任何遙感處理軟件，在設(shè)置相關(guān)參數(shù)后，即可得到數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，可以為用戶提供方便快捷的透視數(shù)據(jù)產(chǎn)品和具有信息產(chǎn)品內(nèi)涵的在線分析工具。

一、研究目標(biāo)

針對高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品，研究在線的數(shù)據(jù)透視分析功能，從而使各類用戶能夠快速感知高分?jǐn)?shù)據(jù)的基本特征。主要研究目標(biāo)在于：①實(shí)現(xiàn)對高分遙感數(shù)據(jù)的在線分析，對各類分析工具的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)探索，為不同層次的用戶提供高分?jǐn)?shù)據(jù)影像產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)信息分析的在線工具集，工具集的功能主要有：在線數(shù)據(jù)投影變換、基本信息統(tǒng)計與直方圖分析、多時相變化檢測分析、空間聚類分析、多目標(biāo)對象間的空間關(guān)聯(lián)模式挖掘分析；②各類在線數(shù)據(jù)分析的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，采用基于標(biāo)準(zhǔn)Web服務(wù)調(diào)用的方式，集成到原型應(yīng)用系統(tǒng)中；③對輸入海量高分遙感數(shù)據(jù)利用5層15級瓦片切分技術(shù)進(jìn)行分塊分割，以提高數(shù)據(jù)處理效率。

遙感數(shù)據(jù)在線信息分析服務(wù)技術(shù)將提供在線實(shí)時的數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)層次劃分如圖1所示，資源層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)和集成資源，功能層實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)服務(wù)所需的基本功能，服務(wù)層是對系統(tǒng)功能進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯組合建立的在線信息分析服務(wù)模式，用戶層是針對業(yè)務(wù)應(yīng)用為各類用戶提供在線信息分析服務(wù)技術(shù)。

圖1　系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)層次

系統(tǒng)服務(wù)層是基于Web Service實(shí)現(xiàn)的，包括目錄服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和信息功能服務(wù)。目錄服務(wù)提供給用戶關(guān)于在線信息分析服務(wù)的目錄信息及所提供數(shù)據(jù)服務(wù)、功能服務(wù)的目錄信息；數(shù)據(jù)服務(wù)提供給用戶關(guān)于在線信息分析服務(wù)處理結(jié)果中遙感影像數(shù)據(jù)的描述、地理空間數(shù)據(jù)的圖形和屬性信息；信息功能服務(wù)是以服務(wù)封裝的形式向用戶提供在線遙感數(shù)據(jù)處理和分析功能，用戶按規(guī)定格式輸入請求，經(jīng)服務(wù)器處理和分析后，將結(jié)果返回給用戶。

二、系統(tǒng)功能

在線信息分析系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)采用的技術(shù)流程如圖2所示，在可視化參數(shù)交互式設(shè)置的控制下，通過高分?jǐn)?shù)據(jù)讀取接口獲取待處理高分?jǐn)?shù)據(jù)；對獲取的高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品，首先進(jìn)行投影變換；然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，即進(jìn)行基本統(tǒng)計分析及直方圖分析、多時相變化檢測分析、空間聚類分析和關(guān)聯(lián)模式數(shù)據(jù)挖掘分析，也可對通過高分?jǐn)?shù)據(jù)讀取接口獲得的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析；最后通過圖、表等方式實(shí)現(xiàn)結(jié)果的可視化輸出。

圖2　在線信息分析技術(shù)路線

1) 在線投影變換：投影變換[6]首先通過Web服務(wù)方式，用戶提交請求，對高分影像數(shù)據(jù)源進(jìn)行選取和對目標(biāo)投影進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，同時針對高分影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，然后進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和投影變換運(yùn)算，服務(wù)器將高分影像數(shù)據(jù)由原坐標(biāo)系統(tǒng)及投影方式轉(zhuǎn)換為所需目標(biāo)坐標(biāo)系統(tǒng)及投影方式，以便適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，將轉(zhuǎn)換結(jié)果展示到可視化界面返回給用戶。

2) 基本統(tǒng)計和直方圖分析功能是對3—5級高分遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括在線實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計功能與直方圖生成，為用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

3) 遙感影像的變化檢測[7-8]，本部分的各項(xiàng)功能主要基于像素級、無監(jiān)督的變化檢測算法，將實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)產(chǎn)品的變化檢測功能。通過Web服務(wù)的方式，用戶提交符合系統(tǒng)要求的原數(shù)據(jù)和處理請求，依據(jù)可能造成像元光譜相應(yīng)變化的各種要素的情況，選用適于避免干擾的算法組合，服務(wù)器通過變化檢測算法，對遙感瞬間視場中兩個時期的高分辨率影像數(shù)據(jù)的像元光譜響應(yīng)進(jìn)行變化檢測，并將檢測結(jié)果返回給用戶。

4) 空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分，此部分將對高分影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行在線聚類分析，獲取產(chǎn)品的聚類特征信息，實(shí)現(xiàn)聚類分析并輸出結(jié)果。

5) 數(shù)據(jù)挖掘功能對高分影像數(shù)據(jù)完成多圖層數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)分析，建立出回歸方程，挖掘出其中的關(guān)聯(lián)特征。本文主要是對3—5級高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)完成對多圖層數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)分析。具體分析過程采用多元線性回歸方法，對待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，建立回歸方程，挖掘出其中的關(guān)聯(lián)特征。用戶在可視化界面首先需進(jìn)行影像數(shù)據(jù)輸入，影像數(shù)據(jù)默認(rèn)為GeoTIFF格式，數(shù)據(jù)輸入后即可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，其主要任務(wù)是提取波段及各波段所對應(yīng)的像素值。用戶確定自變量與因變量后即可進(jìn)行任務(wù)參數(shù)的設(shè)定，參數(shù)設(shè)定后系統(tǒng)便可進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，挖掘結(jié)束后結(jié)果以XML格式進(jìn)行輸出。

三、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)

1. 高分?jǐn)?shù)據(jù)讀取接口技術(shù)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層是在線信息分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)的首要工作，在可視化參數(shù)交互式設(shè)置的控制下，通過高分?jǐn)?shù)據(jù)讀取接口來獲取待處理高分?jǐn)?shù)據(jù)，其技術(shù)流程如圖3所示。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中，通過開放地理信息聯(lián)盟(Open Geospatial Consortium，OGC)的服務(wù)為空間影像數(shù)據(jù)的共享和傳輸提供了統(tǒng)一的接口，根據(jù)其服務(wù)接口規(guī)范協(xié)議，設(shè)計數(shù)據(jù)讀取服務(wù)的簡單對象訪問協(xié)議(simple object access protocol，SOAP)請求內(nèi)容，特別是設(shè)置請求數(shù)據(jù)源的所在位置、數(shù)據(jù)源的名稱、高分?jǐn)?shù)據(jù)圖層及空間范圍參數(shù)等，并對遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)請求的反饋結(jié)果進(jìn)行XML解析，提取GeoTIFF影像數(shù)據(jù)內(nèi)容，設(shè)置數(shù)據(jù)分析對象并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。

圖3　讀取高分影像數(shù)據(jù)流程

2. Web Service技術(shù)

Web Service是由企業(yè)發(fā)布的完成其特定需求的在線應(yīng)用服務(wù)，是基于XML和SOAP簡化客戶端與服務(wù)端的交互的應(yīng)用組件，并由WSDL(web services description language)描述調(diào)用所需信息，通過UDDI(universal description，discovery and integration)發(fā)現(xiàn)和注冊服務(wù)的描述信息[9]。文中調(diào)用Web Service是采用生成客戶端的方式，關(guān)鍵步驟為：

1) 調(diào)用服務(wù)的接口前將服務(wù)和接口引用到具體類，代碼如下：

Import WebServiceClient. SearcherService.ServiceStub;

Import

WebServiceClient.SearcherService.ServiceStub.SearTilePaged;

Import

WebServiceClient.SearchService.ServiceCallbackHandler;

2) 初始化服務(wù)和接口對象，并輸入?yún)?shù)，代碼如下：

ServiceStubsub=new ServiceStub();

SearTilePagedstp = new SearTilePaged ();

stp. setTileLevel(aryTileLevel);

3) 執(zhí)行對Web Service的調(diào)用，代碼如下：

result=sub. SearTilePaged (stp);

class MyCallback extends ServiceCallbackHandler

{

public void receiveResult SearTilePaged (SearTilePagedResponse result)

{ System.out.println(result.get_return());}

}

stub. SearTilePaged (stp, new MyCallback());

3. 海量遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)

高分一號衛(wèi)星16 m分辨率數(shù)據(jù)，單景影像數(shù)據(jù)壓縮后大約為0.8 GB，針對高分?jǐn)?shù)據(jù)的海量性，對輸入的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行5層15級瓦片分割分塊處理，以便于海量數(shù)據(jù)的在線信息分析處理，并采用實(shí)時解算、實(shí)時統(tǒng)計、分布式存儲的方法解決時間消耗問題。

對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行5層15級瓦片切分，首先對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后進(jìn)行切分，生成圖幅大小與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同的不同層級的影像切片，切片最大限度地保留了數(shù)據(jù)的原始信息[10]。5層15級瓦片切分標(biāo)準(zhǔn)見表1。該標(biāo)準(zhǔn)在保證整體劃分影像數(shù)據(jù)的空間分辨率均勻分布的同時將遙感影像數(shù)據(jù)的重采樣分辨率與國家基本比例尺相對應(yīng)，使各層級的影像數(shù)據(jù)在空間屬性上對應(yīng)到簡單的數(shù)值上，多幅切片在球面上顯示時可以實(shí)現(xiàn)無縫拼接。

影像數(shù)據(jù)切分后，單個切片數(shù)據(jù)的大小為1000×1000像素，隨著層級的升高，空間分辨率下降。每一層級的切片數(shù)據(jù)的行列號以坐標(biāo)(-180°,-90°)為起點(diǎn)，從下到上、從左至右進(jìn)行排序，其中行和列的編號從0開始。切片數(shù)據(jù)的行列號與經(jīng)緯度范圍的換算公式為

(1)

(2)

式中，r為切片數(shù)據(jù)的行號；c為切片數(shù)據(jù)的列號；lon為切片數(shù)據(jù)左下角頂點(diǎn)經(jīng)度；lat為切片數(shù)據(jù)左下角頂點(diǎn)緯度；a為切片數(shù)據(jù)所在層級對應(yīng)的單個像元大小(°)。

四、系統(tǒng)界面與運(yùn)行實(shí)例

本系統(tǒng)主要采用HTML5+JSP+STRUTS2+ Hibernate等技術(shù)進(jìn)行開發(fā)，對外服務(wù)采用標(biāo)準(zhǔn)Web Service服務(wù)、Tomcat 7.0 Web服務(wù)器，客戶端為任意支持Web服務(wù)的系統(tǒng)。功能部件開發(fā)使用Java和Eclipse工具，主要使用C++和Java編程，人機(jī)交互可視化界面使用JSP進(jìn)行開發(fā)。在實(shí)現(xiàn)的功能中，將通過標(biāo)準(zhǔn)Web服務(wù)，與原型系統(tǒng)或外部在線用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)或服務(wù)交換，交換格式符合OGC標(biāo)準(zhǔn)。

用戶通過瀏覽器輸入網(wǎng)址登錄遙感衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)平臺，根據(jù)需要選擇所研究區(qū)域的高分?jǐn)?shù)據(jù)，將所選擇的高分?jǐn)?shù)據(jù)加入到在線信息分析隊列，用戶根據(jù)需求逐一選擇隊列列表數(shù)據(jù)及所需數(shù)據(jù)處理方法，圖4為在線分析原型主界面，圖5為空間聚類模塊，用戶可自行設(shè)置對應(yīng)參數(shù)，圖6為分辨率為8 m的高分遙感影像數(shù)據(jù)空間聚類可視化結(jié)果，圖7為多目標(biāo)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘模塊，其最終分析結(jié)果以XML系統(tǒng)根據(jù)分布式部署的特點(diǎn)，采用Web服務(wù)的方式，用戶從任何聯(lián)網(wǎng)的終端通過瀏覽器即可訪問功能模塊、提交數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，隨后可選擇將處理結(jié)果在服務(wù)器存檔或下載到本地。鑒于高分?jǐn)?shù)據(jù)的海量性特點(diǎn)，在傳統(tǒng)工具的基礎(chǔ)上增加了交互式操作、 實(shí)時監(jiān)測的特性。當(dāng)用戶開始數(shù)據(jù)處理時，系統(tǒng)界面的監(jiān)控區(qū)域顯示數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息、處理進(jìn)程等信息，并隨著解算過程動態(tài)更新。

網(wǎng)頁的形式反饋給用戶，如圖8所示。

圖4　在線分析原型主界面

圖5　空間聚類模塊

圖6　空間聚類結(jié)果

圖7　多目標(biāo)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘模塊

圖8　多目標(biāo)對象關(guān)聯(lián)結(jié)果

五、結(jié)束語

隨著高分影像數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，快速靈活探測并充分利用高分影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品潛在的信息尤為重要。本文就高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品的在線信息分析服務(wù)技術(shù)及其結(jié)果可視化表達(dá)展開研究，在高分信息產(chǎn)品庫(3—5級)基礎(chǔ)上研究在線的、可靈活集成的在線信息分析工具集，并實(shí)現(xiàn)了在線分析工具集的功能，基于服務(wù)模式的技術(shù)框架及各類在線分析工具集的實(shí)現(xiàn)，為不同層次的用戶提供了方便快捷的在線數(shù)據(jù)信息分析服務(wù)技術(shù)。在線信息分析服務(wù)技術(shù)的研究可以為各個行業(yè)的高分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品提供共享和共性的服務(wù)功能，極大地方便了各行業(yè)對高分?jǐn)?shù)據(jù)影像產(chǎn)品的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]鐘洪麟.DVB-SMODIS遙感數(shù)據(jù)在線交互式處理系統(tǒng)研發(fā)[D].上海:華東師范大學(xué),2011.

[2]何川,張友靜,佘遠(yuǎn)見,等.基于Web和IDL的遙感信息提取系統(tǒng)開發(fā)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2009, 24(3):405-408.

[3]譚慶全,劉群,畢建濤,等.面向Internet的分布式遙感影像切割算法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)，2010, 40(1):224-228.

[4]BERRICK S W,LEPTOUKH G,FARLEY J D,et al.Giovanni:A Web Service Workflow-based Data Visualization and Analysis System[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2009,47(1):106-113.

[5]LEPTOUKH G,COX S,FARLEY J, et al.Exploring NASA and ESA Atmospheric Data Using Giovanni, the Online Visualization and Analysis Tool[C]∥Proceedings of Envisat Symposium 2007. Montreux： European Space Agency,2007.

[6]段福洲,朱琳,高立.遙感像片中多投影變換的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化[J].中國圖象圖形學(xué)報，2005, 10(5):608-610.

[7]李德仁.利用遙感影像進(jìn)行變化檢測[J].武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)，2003, 28(SI):7-12.

[8]趙敏.面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像變化檢測[J].測繪標(biāo)準(zhǔn)化，2012, 28(4):36-38.

[9]沈占峰,駱劍承,盛昊,等.基于Web Service的分布式遙感影像數(shù)據(jù)庫設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J].測繪通報，2006(2):14-17．

[10]盛林.基于Web的海量遙感數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)驗(yàn)[D].北京:北京建筑大學(xué),2014.

引文格式： 謝秋平，于海洋，王棟，等. 遙感數(shù)據(jù)在線信息分析服務(wù)技術(shù)研究[J].測繪通報，2016(1)：28-32.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0007.

作者簡介：謝秋平(1988—)，女，碩士生，研究方向?yàn)檫b感技術(shù)應(yīng)用。E-mail:pingerxie@qq.com

基金項(xiàng)目：高分重大專項(xiàng)(E01061213)；中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所創(chuàng)新項(xiàng)目(Y3SG100CX)；中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所自主項(xiàng)目(Y4SF010030)

收稿日期：2014-11-27; 修回日期： 2015-04-01

中圖分類號：P237

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)01-0028-05