陳昱行, 盛 輝, 劉善偉, 何亞文

基于COG的遙感影像地圖服務(wù)快速構(gòu)建方法

陳昱行, 盛 輝, 劉善偉, 何亞文

(中國石油大學(華東) 海洋與空間信息學院, 山東 青島 266580)

如今主流的地圖服務(wù)軟件中影像圖層的發(fā)布需要手動指定參數(shù), 不利于影像圖層自動化發(fā)布。本文搭建私有對象存儲服務(wù)管理遙感數(shù)據(jù), 利用COG(cloud optimized GeoTIFF)支持局部訪問的特性, 優(yōu)化影像瓦片動態(tài)創(chuàng)建速度, 實現(xiàn)了影像自動發(fā)布的瓦片地圖服務(wù), 改進了瓦片唯一標識碼生成算法, 提高了瓦片緩存的讀寫性能。在實例應(yīng)用中, 本文實現(xiàn)的遙感影像地圖服務(wù)與GeoServer相比, 在瓦片動態(tài)創(chuàng)建中性能相近, 在處理已緩存瓦片時更有優(yōu)勢, 具有應(yīng)用前景。

遙感影像; 地圖服務(wù); 瓦片金字塔

隨著遙感對地觀測技術(shù)的發(fā)展, 遙感數(shù)據(jù)在國土資源、海洋環(huán)境、氣象等各行業(yè)中被廣泛應(yīng)用, 成為時空分析的重要數(shù)據(jù)來源。為更好地管理、共享這些遙感數(shù)據(jù), 國內(nèi)研究者基于分布式技術(shù)做了大量的基礎(chǔ)研究[1-4], 同時, 如何能夠在數(shù)據(jù)持續(xù)更新情況下, 為不同領(lǐng)域的用戶提供及時的、便捷的遙感數(shù)據(jù)共享服務(wù)[1], 成為遙感應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點。

遙感數(shù)據(jù)共享包括數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)預(yù)覽。Web端的數(shù)據(jù)在線預(yù)覽依賴于地圖瓦片服務(wù)[5], 分為預(yù)先渲染和動態(tài)創(chuàng)建兩種方式: 預(yù)先渲染需要在瓦片生成完畢后才能提供服務(wù), 具有更快的響應(yīng)速度, 是構(gòu)建地圖瓦片服務(wù)的主要方式[6-8]; 動態(tài)創(chuàng)建方式在節(jié)約計算資源方面更有優(yōu)勢[9], 適合在數(shù)據(jù)持續(xù)更新情況下使用。目前, 國際上知名的地圖服務(wù)商業(yè)化軟件ArcGIS Server支持使用鑲嵌數(shù)據(jù)集(mosaic dataset)插件實現(xiàn)影像瓦片的動態(tài)創(chuàng)建[9]; 主流的開源地圖服務(wù)軟件GeoServer支持在不使用GWC(geowebcache)的情況下對遙感影像直接提供網(wǎng)絡(luò)地圖服務(wù)(web map service, WMS)服務(wù)。對于瓦片動態(tài)創(chuàng)建速度優(yōu)化, 可以在原始數(shù)據(jù)內(nèi)部增加Tiling和Overview[10], 也可使用近年提出的云優(yōu)化GeoTIFF格式(cloud optimized GeoTIFF, COG), 它具有高效地提取GeoTIFF文件中的子區(qū)域的特性[11]。

主流地圖服務(wù)軟件支持瓦片的動態(tài)創(chuàng)建, 也有多種瓦片動態(tài)創(chuàng)建優(yōu)化方法, 如今主流的地圖服務(wù)軟件中影像圖層的發(fā)布需要手動指定參數(shù), 不利于影像圖層自動化發(fā)布; 遙感影像數(shù)據(jù)具有多源性, 無法采用統(tǒng)一方法優(yōu)化瓦片動態(tài)創(chuàng)建速度[12]。針對上述問題, 本文使用對象存儲的WebHooks服務(wù)實現(xiàn)遙感影像數(shù)據(jù)向COG格式的自動轉(zhuǎn)化, 利用COG格式的特性優(yōu)化遙感影像瓦片動態(tài)創(chuàng)建的性能, 設(shè)計實現(xiàn)遙感影像自動發(fā)布的地圖瓦片服務(wù)。

1 遙感影像瓦片快速動態(tài)創(chuàng)建基礎(chǔ)

1.1 COG內(nèi)部結(jié)構(gòu)

COG是標準GeoTIFF格式, 其對內(nèi)部結(jié)構(gòu)的改動都服從于GeoTIFF標準中允許但非強制要求的部分, 具體結(jié)構(gòu)[13-14]如圖1所示。

頭文件區(qū)中, 標準TIFF簽名后有一個隱藏區(qū)(header ghost area), 包含自身的大小、圖像文件目錄(image file directory, IFD)的布局等描述信息[13]。頭文件區(qū)后面依次是全分辨率影像的IFD、略縮圖的IFD和影像數(shù)據(jù)存儲區(qū)域。

IFD是TIFF文件標準中一種文件頭的定義框架, 實質(zhì)上是一組靈活的標簽, 包含影像數(shù)據(jù)在文件中的位置信息, 為文件讀取提供捷徑[8]。COG中, 前16 kb的數(shù)據(jù)中包含了所有IFD[14], 讀取這部分數(shù)據(jù)就可以利用IFD訪問數(shù)據(jù)局部, 提取目標信息。

圖1 云優(yōu)化GeoTIFF文件結(jié)構(gòu)(據(jù)文獻[13-14]繪制)

1.2 COG特性

使用HTTP協(xié)議請求影像數(shù)據(jù)時, 可以在請求頭中使用accept-ranges字段指定所需數(shù)據(jù)的范圍, 這種方式稱為范圍請求(range requests)。利用范圍請求, 只需訪問COG部分數(shù)據(jù), 就能從中提取頭文件、空間子集等數(shù)據(jù), COG中還為略縮圖瓦片金字塔設(shè)計了專門結(jié)構(gòu), 可以在不讀取完整數(shù)據(jù)的情況下預(yù)覽影像[7]。

為了分析COG部分讀取與標準GeoTIFF總體讀取的效率差異, 相關(guān)人員選用以下指標: (1) 單點的讀取: 選取稍微偏離中心點的點, 讀取該點的值。(2) 區(qū)域平均: 取一個不規(guī)則的范圍做空間子集的模擬, 獲取該子集的平均值。(3) 多波段影像讀取: 取一個點, 輸出該點在所有波段的值[12]。通過對COG格式影像執(zhí)行以上3種操作得到對比結(jié)果(如圖2), 在區(qū)域平均和單點讀取中, 讀取的字節(jié)數(shù)比率在5%～15%左右; 多波段影像訪問時的讀取比率較高, 但也只有25%左右, 相比總體訪問模式效率提升明顯。

地理空間數(shù)據(jù)抽象庫(geospatial data abstraction library, GDAL)的虛擬文件系統(tǒng)(virtual file systems)支持使用/vsicurl前綴指向在線數(shù)據(jù), 這種訪問同樣支持范圍請求, 在此基礎(chǔ)上, 地圖瓦片服務(wù)的數(shù)據(jù)源將不再局限于自身文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù), 還可以是局域網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)中的任意支持HTTP協(xié)議訪問的數(shù)據(jù)。

圖2 訪問數(shù)據(jù)的百分比(據(jù)文獻[12]修改)

2 遙感影像地圖服務(wù)快速構(gòu)建方法

2.1 影像數(shù)據(jù)存儲

目前, 遙感影像存儲方式大致分為三種: 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(空間數(shù)據(jù)中間件)、網(wǎng)絡(luò)存儲和分布式存儲[3]。其中對象存儲是網(wǎng)絡(luò)存儲的一種, 使用REST和SOAP協(xié)議訪問對象[15], 架構(gòu)簡單、部署容易, 可以更好地發(fā)揮COG的特性, 本文設(shè)計的遙感影像地圖服務(wù)中使用對象存儲服務(wù)管理遙感影像數(shù)據(jù)。

對象存儲中, 數(shù)據(jù)存儲在桶(bucket)中, 桶中對象狀態(tài)的變化可以通過事件廣播監(jiān)聽, 利用事件廣播的WebHooks接口, 設(shè)計遙感影像上傳、更新時的觸發(fā)器, 構(gòu)建WebHooks監(jiān)聽服務(wù), 流程如圖3所示。

圖3 MinIO WebHooks服務(wù)流程

WebHooks監(jiān)聽的觸發(fā)事件采用S3中事件定義, S3是AWS(亞馬遜云服務(wù))的對象存儲服務(wù)[15], 其接口設(shè)計是目前行業(yè)事實標準[16-17], 監(jiān)聽事件與觸發(fā)事件的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1 監(jiān)聽事件與觸發(fā)事件

通過監(jiān)聽表1中的事件, 完成遙感影像數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)化和管理, 數(shù)據(jù)存儲服務(wù)提供傳統(tǒng)地圖服務(wù)中圖層管理的功能, 依據(jù)當前數(shù)據(jù)存儲情況給客戶端提供當前可用的圖層信息。

2.2 影像地圖發(fā)布

依據(jù)OGC的WMTS服務(wù)標準, 一次瓦片請求必須出現(xiàn)的參數(shù)如表2所示。

表2 WMTS必要請求參數(shù)

在傳統(tǒng)地圖服務(wù)中, Layer參數(shù)指向的是一組配置, 這組配置包括原始數(shù)據(jù)地址、合成波段、空間范圍等信息。除原始數(shù)據(jù)地址、合成波段外, 其余信息都可從原始數(shù)據(jù)頭文件獲取。本文利用Layer參數(shù)指定原始數(shù)據(jù)地址, 添加參數(shù)Indexes指定合成波段, 替代之前Layer參數(shù)的功能。

生成相同數(shù)據(jù)的不同瓦片時, 一些信息被重復(fù)計算, 如數(shù)據(jù)的值域范圍等, 本文設(shè)計影像數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息服務(wù), 通過數(shù)據(jù)地址返回一個包含統(tǒng)計信息的JSON文本, 在正式請求瓦片之前, 先通過該服務(wù)獲取影像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息, 流程如圖4所示。

圖4 客戶端請求流程

由圖4, 客戶端從數(shù)據(jù)存儲服務(wù)中獲取可用的影像數(shù)據(jù)(圖層)列表, 通過數(shù)據(jù)地址從統(tǒng)計信息服務(wù)中獲取該數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息, 之后將這些信息整合進請求參數(shù)中完成瓦片請求。

2.3 影像瓦片動態(tài)創(chuàng)建

在接到瓦片的動態(tài)創(chuàng)建指令后, 進入影像瓦片動態(tài)創(chuàng)建流程, 整個流程如圖5所示。

圖5 瓦片生成流程圖

由圖5, 流程依次執(zhí)行: 1) 解析參數(shù), 計算虛擬變換參數(shù)與空間子集: 解析波段索引(Indexes), 獲取合成波段; 解析瓦片矩陣(TileMatrix), 行號(TileRow)和列號(TileCol), 得出投影坐標系下的瓦片的空間范圍, 最終計算出虛擬變換參數(shù)、瓦片空間子集。2) 讀取瓦片數(shù)據(jù): 依據(jù)虛擬變換參數(shù), 從源數(shù)據(jù)創(chuàng)建虛擬變形數(shù)據(jù)集(warped virtual dataset), 根據(jù)波段順序和空間子集讀取瓦片數(shù)據(jù)。3) 線性拉伸: 依據(jù)該波段數(shù)據(jù)的值域范圍對瓦片數(shù)據(jù)做線性拉伸, 提升顯示效果。4) 無值區(qū)掩膜(mask)提取: 若存在alpha波段, 則將該波段作為無值區(qū)掩膜, 否則計算得到無值區(qū)掩膜。5) 圖片渲染: 將處理后的瓦片數(shù)據(jù)與掩膜數(shù)據(jù)疊加, 渲染為圖片。

2.4 影像瓦片緩存處理

為避免瓦片緩存對地圖服務(wù)主進程的影響, 使用外置NoSQL數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)瓦片緩存, 設(shè)計瓦片緩存機制如圖6所示。

圖6 瓦片緩存機制

本文中瓦片唯一標識碼的生成方法與GeoServer類似, 不同的是, 在GeoServer中, 為了兼顧WMS協(xié)議, 生成標識瓦片的唯一標識碼時使用瓦片的外包矩形作為參數(shù), 計算Hash值時為了保證外包矩形各坐標中浮點型精度, 增加計算量。本文生成方法使用原始數(shù)據(jù)地址、瓦片所在縮放等級和行列號以及其他參數(shù)計算出唯一標識, 其中縮放等級和行列號均為整數(shù), 減少計算量, 過程如下: 1) 將請求參數(shù)按照特定方法排序, 并將請求參數(shù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為大寫字符。2) 遍歷排序后的請求參數(shù)序列, 將其拼接成以&字符連接的字符串。3) 計算字符串Hash值得到瓦片的唯一標識碼。

對于每一次瓦片請求, 首先通過中間件根據(jù)計算出的唯一標識碼確認是否有對應(yīng)的緩存, 若已有緩存, 則直接返回緩存數(shù)據(jù), 否則進入下個流程: 將該標識碼與處理池已有的標識碼比對, 若未找到相同的標識碼, 進入生產(chǎn)流程; 若有相同值, 則線程進入等待狀態(tài), 直到該瓦片生產(chǎn)流程結(jié)束, 在一張瓦片生產(chǎn)流程結(jié)束后, 持有相同標識碼的等待線程同步做出響應(yīng), 刪除處理池中的該標識碼, 通過異步的方式將瓦片緩存至瓦片緩存數(shù)據(jù)庫。

3 應(yīng)用實例與分析

3.1 應(yīng)用環(huán)境與服務(wù)構(gòu)建

實驗選取主流開源地圖服務(wù)器軟件GeoServer作為對照, 應(yīng)用環(huán)境配置如表3所示。

表3 應(yīng)用環(huán)境配置表

GeoServer使用跨平臺二進制2.16版本, 使用startup啟動腳本運行。影像發(fā)布步驟為: 1) 手動執(zhí)行格式轉(zhuǎn)化命令, 將GeoTIFF影像轉(zhuǎn)化為COG格式。2) 建立GeoTIFF格式的數(shù)據(jù)存儲(datastore): 為數(shù)據(jù)存儲命名, 指定源數(shù)據(jù)地址。3) 通過數(shù)據(jù)存儲發(fā)布圖層: 為圖層命名, 選擇坐標參考系統(tǒng)(CRS), 指定空間范圍和合成波段順序。

本文設(shè)計的遙感影像地圖服務(wù)實現(xiàn)過程如下: 數(shù)據(jù)存儲端, 考慮到易部署性和易拓展性, 選用MinIO(一款基于云原生技術(shù)的對象存儲服務(wù)軟件)構(gòu)建服務(wù), 編寫Python腳本結(jié)合MinIO的WebHooks接口實現(xiàn)監(jiān)聽服務(wù), 包括文件格式轉(zhuǎn)化和緩存清理功能; 地圖瓦片服務(wù)端, 使用rasterio(GDAL的Python綁定庫)讀取COG數(shù)據(jù), 完成瓦片的提取, 使用aiohttp和asynio優(yōu)化并發(fā)訪問性能。瓦片緩存端, 選用高性能、支持數(shù)據(jù)持久化的Redis數(shù)據(jù)庫配合本文設(shè)計的瓦片唯一標識碼生成方法緩存瓦片數(shù)據(jù)。影像發(fā)布流程為使用MinIO管理工具將數(shù)據(jù)上傳至對象存儲服務(wù)。

3.2 數(shù)據(jù)與實驗設(shè)計

數(shù)據(jù)使用無人機多波段DOM影像, 圖7為影像局部, 影像詳細信息如表4所示。

實驗分兩組對照, 一組使用GeoServer對同個數(shù)據(jù)兩種格式(GeoTIFF和COG)分別提供地圖瓦片服務(wù), 通過響應(yīng)速度驗證COG在瓦片動態(tài)創(chuàng)建中的速度優(yōu)勢。另一組使用相同的COG數(shù)據(jù), 使用GeoServer和本文設(shè)計實現(xiàn)的遙感影像地圖服務(wù)分別提供地圖瓦片服務(wù), 通過響應(yīng)時間測試兩者在瓦片動態(tài)創(chuàng)建和處理緩存瓦片兩個方面的性能差異。

圖7 無人機DOM影像瓦片

表4 數(shù)據(jù)詳細信息

實驗過程中, 向地圖服務(wù)發(fā)送若干并發(fā)請求, 記錄各請求的響應(yīng)時間, 為避免各瓦片包含的數(shù)據(jù)量不同影響結(jié)果, 測試用的瓦片(由縮放等級和行列號描述)集, 通過如下流程生成: 1) 讀取影像的空間范圍、有效縮放等級范圍, 轉(zhuǎn)換到投影坐標系。2) 對每個縮放等級, 計算空間范圍左上和右下兩個坐標所在的瓦片的行列號, 得到該縮放等級下所有瓦片, 形成瓦片集。3) 將瓦片集中的各瓦片的范圍與空間范圍做疊加分析, 移除未完全包含于空間范圍的瓦片。4) 將瓦片集打亂順序, 按照10、50和100的長度切片, 得到瓦片測試集。

為了避免客戶端與服務(wù)端之間網(wǎng)絡(luò)波動對結(jié)果的影響, 執(zhí)行并發(fā)請求和結(jié)果統(tǒng)計的Python腳本在服務(wù)端運行, 結(jié)果中的響應(yīng)時間不包含網(wǎng)絡(luò)延遲。

3.3 結(jié)果分析

本文設(shè)計的遙感影像地圖服務(wù)稱為簡化地圖服務(wù), 標準GeoTIFF格式稱為非COG。

瓦片動態(tài)創(chuàng)建時, COG與非COG之間、兩種服務(wù)之間性能對比如圖8所示。

圖8 響應(yīng)時間對比

由圖8可知, 使用非COG數(shù)據(jù)動態(tài)創(chuàng)建瓦片時, 響應(yīng)時間顯著增長, 由圖8c, 在處理100次并發(fā)請求中最后一個響應(yīng)時, 使用COG與非COG之間響應(yīng)時間相差超過2 min, COG有明顯優(yōu)勢。

在同樣使用COG格式時, 簡化地圖服務(wù)與GeoServer對比, 由圖8a, 在處理10次并發(fā)請求時, 平均響應(yīng)速度更快; 由圖8b和圖8c, 在處理50次和100次并發(fā)請求時, 簡化地圖服務(wù)在處理前部少量請求時有速度優(yōu)勢, GeoServer總體響應(yīng)時間更優(yōu)。

處理已緩存瓦片時, 兩種服務(wù)對比情況如圖9所示。

圖9 緩存后響應(yīng)時間對比

圖9結(jié)果表明, 簡化地圖服務(wù)在上述3組測試中, 響應(yīng)速度保持在0.15 s之內(nèi), 而GeoServer的響應(yīng)速度隨著并發(fā)請求個數(shù)的增加顯著增長, 依據(jù)圖9c, 在100次并發(fā)請求的測試中, 完成最后請求所用的時間超過0.4 s。

綜上得出, 簡化地圖服務(wù)在動態(tài)創(chuàng)建瓦片的場景下, 性能與GeoServer各有優(yōu)劣; 在瓦片已緩存的場景下比GeoServer表現(xiàn)更好。

4 結(jié)語

本文設(shè)計實現(xiàn)一種自動發(fā)布的地圖影像瓦片服務(wù), 相比傳統(tǒng)方法構(gòu)建的地圖服務(wù), 有以下優(yōu)點:

1) 構(gòu)建了自動處理工作流, 將源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為COG格式, 加速瓦片動態(tài)創(chuàng)建。

2) 源數(shù)據(jù)在地圖服務(wù)外部管理, 影像數(shù)據(jù)上傳、更新時自動發(fā)布地圖服務(wù)。

該方法構(gòu)建的遙感影像地圖服務(wù)依然存在不足, 源數(shù)據(jù)壓縮后會影響瓦片動態(tài)創(chuàng)建的速度, 而存儲未壓縮的數(shù)據(jù)占用更多存儲空間, 如何尋找兩者間的平衡點還需進一步研究。

[1] YAN J, MA Y, WANG L, et al. A cloud-based remote sensing data production system[J]. Future Generation Computer Systems, 2018, 86: 1154-1166.

[2] MA Y, WU H, WANG L, et al. Remote sensing big data computing: Challenges and opportunities[J]. Future Generation Computer Systems, 2015, 51: 47-60.

[3] 季艷, 魯克文, 張英慧. 海量遙感數(shù)據(jù)分布式集群化存儲技術(shù)研究[J]. 計算機科學與探索, 2017, 11(9): 1398-1404.

JI Yan, LU Kewen, ZHANG Yinghui. Research on distributed clustering storage technology for massive remote sensing data[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2017, 11(9): 1398-1404.

[4] 戴芹, 劉建波, 劉士彬. 海量衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)共享的關(guān)鍵技術(shù)[J]. 計算機工程, 2008(6): 283-285.

DAI Qin, LIU Jianbo, LIU Shibin. Key techniques of massive remote sensing data sharing[J]. Computer Engineering, 2008(6): 283-285.

[5] 廖芳芳, 裴春營, 李永峰. 基于最高層級的影像分布式切片技術(shù)研究[J]. 計算機產(chǎn)品與流通, 2020(10): 38-39.

LIAO Fangfang, PEI Chunying, LI Yongfeng. Research on distributed slicing technology of image based on the highest Level[J]. Computer Products and Circulation, 2020(10): 38-39.

[6] 史玉龍, 侯傳燕. Hilbert索引的柵格瓦片金字塔數(shù)據(jù)存儲方案[J]. 新疆師范大學學報(自然科學版), 2020, 39(2): 13-16.

SHI Yulong, HOU Chuanyan. Raster tile pyramid data storage solution using Hilbert index[J]. Journal of Xinjiang Normal University(Natural Sciences Edition), 2020, 39(2): 13-16.

[7] 李瑞清, 熊偉, 吳燁, 等. 一種基于MBTiles的地圖瓦片存儲技術(shù)[J]. 地理空間信息, 2019, 17(12): 58-62.

LI Ruiqing, XIONG Wei, WU Ye, et al. A map expansion storage technology based on MBTiles[J]. Journal of Geomatics, 2019, 17(12): 58-62.

[8] 王冬至, 林東銓. 一種適用于移動端國土調(diào)查應(yīng)用的瓦片地圖存儲方法[J]. 測繪地理信息, 2020, 45(5): 94-96.

WANG Dongzhi, LIN Dongquan. A storing method of tile data for land survey applications on mobile ends[J]. Journal of Geomatics, 2020, 45(5): 94-96.

[9] 楊會元, 馮鐘葵, 李山山. 基于Web的遙感影像在線分類實現(xiàn)技術(shù)研究[J]. 遙感信息, 2015, 30(1): 101-106.

YANG Huiyuan, FENG Zhongkui, LI Shanshan. Implementation of online remote sensing image classification[J]. Remote Sensing Information, 2015, 30(1): 101-106.

[10] Data Considerations - GeoServer User Manual: [EB/OL]. [2020-10-16]. https://docs.geoserver.org/stable/en/user/ production/data.html.

[11] LEHTO L, K?HK?NEN J, OKSANEN J, et al. Supporting wide user-base in raster analysis – GeoCubes Finland[J]. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2018, XLII-4: 329-334.

[12] CHAN Y, CHRIS D, PATRICK Q, et al. Cloud-optimized format study[EB/OL]. [2020-01-01]. https://ntrs. nasa.gov/citations/20200001178.

[13] EVEN R, ELI L A, CHEN Y. COG – Cloud optimized GeoTIFF generator[EB/OL]. [2020-10-12]. https://gdal. org/drivers/raster/cog.html.

[14] EVEN R, DAN B, MARKUS N. Cloud optimized GeoTIFF - GDAL[EB/OL]. [2018-08-01]. https://trac. osgeo.org/gdal/wiki/CloudOptimizedGeoTIFF.

[15] KHAJA R, KOTA V. Hybrid cloud framework for object storage based geo spatial remote sensing data proces-sing[J]. International Journal of Engineering Sciences & Research Technology, 2014, 3(12): 449-454.

[16] 曹守欣, 趙琉濤, 金翊. 基于對象存儲的云存儲系統(tǒng)研究[J]. Computer Science and Application, 2014, 4(12): 333-343.

CAO Shouxin, ZHAO Liutao, JIN Yi. The study of cloud storage system based on object-based storage[J]. Computer Science and Application, 2014, 4(12): 333-343.

[17] 陳陽, 王丹. Ceph RadosGW對象存儲集群的部署與優(yōu)化[J]. 現(xiàn)代計算機, 2020(14): 17-20.

CHEN Yang, WANG Dan. Ceph RadosGW object stora-ge cluster deployment and optimization. Journal of Fron-tiers of Computer Science and Technology, 2020(14): 17-20.

A rapid construction method of remote sensing image map services based on COG

CHEN Yu-hang, SHENG Hui, LIU Shan-wei, HE Ya-wen

(College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China)

The existing image publishing process of a map tile server is complicated because it is not conducive to the construction of an automated process. This paper builds a private object storage service to manage the remote sensing of data. Cloud optimized GeoTIFF (COG) is used to support local access. The dynamic creation speed of image tiles is optimized, and a tile map service that automatically publishes images is realized. In the example application, the remote sensing image map services that are implemented in this paper are similar to those of the GeoServer in the dynamic creation of the COG data tile.

remote sensing imagery; map services; tile pyramid

Feb. 8, 2021

TP751.1

A

1000-3096(2021)05-0047-07

10.11759/hykx20210208002

2021-02-08;

2021-02-08

國家重點研發(fā)計劃項目(2017YFC1405600); 國家自然科學基金(41976184)

[National Key R & D Plan, No. 2017YFC1405600; National Natural Science Fundation, No. 41976184]

陳昱行(1995—), 男, 山東菏澤人, 碩士研究生, 主要從事WebGIS相關(guān)研究, E-mail: chyuhang@qq.com; 劉善偉(1982—),通信作者, 副教授, E-mail: shanweiliu@163.com

(本文編輯: 楊 悅)