劉 旭, 趙 錚, 陳建華, 甘先霞, 張洪吉

(1.成都理工大學(xué) 地球物理學(xué)院，成都 610059;2.四川省自然資源科學(xué)研究院，成都 610015)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合形成的網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)(WebGIS)，為地理信息數(shù)據(jù)發(fā)布、共享和交流協(xié)作提供了良好的基礎(chǔ)[1]。WebGIS已經(jīng)融入到人們的日常生活和工作中，在城市交通、環(huán)境檢測(cè)[2]、地質(zhì)災(zāi)害等領(lǐng)域都有著良好地應(yīng)用。但是目前WebGIS還存在著如下問(wèn)題：①空間分析能力較弱，特別是涉及遙感圖像計(jì)算的空間分析；②地理信息數(shù)據(jù)發(fā)布步驟復(fù)雜，需要繁瑣的發(fā)布流程。

空間分析作為地理信息系統(tǒng)的核心功能，目前WebGIS已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一些基本的基于矢量的空間分析功能，包括路徑規(guī)劃、緩沖區(qū)分析、空間查詢(xún)[3]等，但是對(duì)于遙感圖像的空間分析還較為薄弱。遙感圖像具有數(shù)據(jù)量大，像素點(diǎn)多的特點(diǎn)，導(dǎo)致遙感圖像處理和分析通常運(yùn)算復(fù)雜，占用大量運(yùn)行內(nèi)存，在過(guò)去服務(wù)器性能較低時(shí)，遙感圖像分析通常在桌面端完成，其運(yùn)算速度取決于硬件的好壞。云計(jì)算的出現(xiàn)提高了服務(wù)器性能，其通過(guò)網(wǎng)絡(luò)集中計(jì)算資源并按需調(diào)配，達(dá)到節(jié)約經(jīng)濟(jì)地利用計(jì)算資源的目的，能夠快速地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算，其效率遠(yuǎn)高于本地進(jìn)行遙感圖像分析。因此筆者針對(duì)在服務(wù)器開(kāi)展遙感圖像的空間分析進(jìn)行了研究。

GIS服務(wù)用于處理客戶端讀取GIS數(shù)據(jù)的請(qǐng)求[4]，將地理信息數(shù)據(jù)發(fā)布在服務(wù)器是WebGIS客戶端訪問(wèn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，對(duì)于服務(wù)器的空間分析結(jié)果也應(yīng)該能夠發(fā)布到服務(wù)器以便于其共享。但空間分析結(jié)果具有動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，其數(shù)據(jù)參數(shù)隨著輸入數(shù)據(jù)不同而不同，因此需要一種能自動(dòng)發(fā)布空間分析結(jié)果的方法。

GIS服務(wù)一般由GIS服務(wù)發(fā)布工具提供，GIS服務(wù)發(fā)布工具主要有ESRI的ArcGIS Server和開(kāi)源的GeoServer等[5]。ArcGIS Server能夠提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)，以及有限的空間分析服務(wù)，但是價(jià)格昂貴，并且由于是商業(yè)軟件，功能擴(kuò)展能力較弱；GeoServer能夠提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)，空間分析服務(wù)能力較弱，但具有軟件開(kāi)源、擴(kuò)展能力強(qiáng)[6]的優(yōu)點(diǎn)。

基于上述需求，筆者面向開(kāi)源GIS服務(wù)器GeoServer，在其基礎(chǔ)上擴(kuò)展空間分析能力，為客戶端提供動(dòng)態(tài)空間分析服務(wù)，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)將動(dòng)態(tài)空間分析結(jié)果發(fā)布為GeoServer服務(wù)，并為了加速數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度在此基礎(chǔ)上對(duì)發(fā)布的數(shù)據(jù)自動(dòng)切片。

1 服務(wù)自動(dòng)發(fā)布與切片方法

1.1 服務(wù)器端體系結(jié)構(gòu)

服務(wù)端體系結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1，服務(wù)端提供了兩種服務(wù)：①處理基本業(yè)務(wù)邏輯和執(zhí)行空間分析功能的空間分析服務(wù);②基于GeoServer的GIS服務(wù)。

圖1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖

空間分析服務(wù)是由基本的Web服務(wù)器提供，負(fù)責(zé)處理普通的數(shù)據(jù)管理業(yè)務(wù)和執(zhí)行空間分析功能?？臻g分析服務(wù)能夠接受客戶端的HTTP請(qǐng)求，并將處理結(jié)果返回給客戶端；能夠調(diào)用GeoServer實(shí)現(xiàn)對(duì)分析數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)布和自動(dòng)切片；可以讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)文件?？蛻舳讼蚩臻g分析服務(wù)發(fā)送空間分析操作請(qǐng)求以及需要分析的數(shù)據(jù)，空間分析服務(wù)根據(jù)操作請(qǐng)求調(diào)用相應(yīng)的處理函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的空間分析，并將空間分析的結(jié)果根據(jù)其類(lèi)型分別存入數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)文件。在空間分析完成后，空間分析服務(wù)自動(dòng)將結(jié)果文件的路徑等參數(shù)信息利用HTTP請(qǐng)求的方法，發(fā)送給GeoServer服務(wù)，調(diào)度GeoServer發(fā)布結(jié)果數(shù)據(jù)并將其切片。

GeoServer服務(wù)由開(kāi)源GIS服務(wù)器GeoServer提供，負(fù)責(zé)各種地理信息數(shù)據(jù)發(fā)布。GeoServer服務(wù)只能接收客戶端對(duì)于獲取地理信息數(shù)據(jù)的請(qǐng)求；不能接收客戶端上傳的地理信息文件；不能接收客戶端發(fā)送的服務(wù)發(fā)布請(qǐng)求，發(fā)布服務(wù)只能通過(guò)空間分析服務(wù)調(diào)用；只具備讀取數(shù)據(jù)文件的權(quán)限，不能修改數(shù)據(jù)文件。

1.2 空間分析服務(wù)

由于GeoServer服務(wù)并不具有空間分析能力，因此需要一個(gè)單獨(dú)的提供空間分析的服務(wù)，它能夠接收客戶端請(qǐng)求和客戶端上傳的各種地理信息數(shù)據(jù)，將上傳的數(shù)據(jù)按照一定的組織結(jié)構(gòu)有序地存放在服務(wù)器端的文件系統(tǒng)中，并根據(jù)客戶端請(qǐng)求對(duì)文件執(zhí)行相應(yīng)的空間分析功能，得到分析后的結(jié)果。

空間分析又分為基于柵格的空間分析和基于矢量的空間分析?；跂鸥竦目臻g分析可以通過(guò)由開(kāi)源地理空間數(shù)據(jù)抽象庫(kù)(Geospatial Data Abstraction Library，GDAL)編碼實(shí)現(xiàn)，其是一個(gè)在X/MIT協(xié)議下的開(kāi)源柵格空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫(kù)，具有開(kāi)源、高效、跨平臺(tái)的優(yōu)點(diǎn)，能夠讀取、寫(xiě)入、轉(zhuǎn)換、處理大多數(shù)柵格格式文件[7]?；谑噶康目臻g分析服務(wù)，可以通過(guò)開(kāi)源地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)PostGIS或GDAL的子項(xiàng)目OGR(OpenGIS Simple Features Reference Implementation)庫(kù)實(shí)現(xiàn)。綜上GDAL庫(kù)相比PostGIS的空間分析功能更加強(qiáng)大，兼容柵格數(shù)據(jù)和矢量數(shù)據(jù)，因此我們使用Python作為基礎(chǔ)編程語(yǔ)言，結(jié)合GDAL實(shí)現(xiàn)了一系列的空間分析功能，其中包括柵格計(jì)算、線性變換、柵格分類(lèi)、柵格圖像生成、空間插值等。

論文中針對(duì)于柵格數(shù)據(jù)的空間分析，具體的方法為：使用GDAL提取柵格數(shù)據(jù)波段信息，其主要代碼如下：

band= self.dataset.GetRasterBand(nband)

data = band.ReadAsArray(0, 0, self.cols, self.rows)

其中第一行是獲取波段對(duì)象；第二行是獲取波段信息，ReadAsArray將讀取的波段信息存入數(shù)組。

在獲取兩幅影像的波段信息之后，對(duì)兩幅影像的DN值求差，但值得注意的是由于圖像DN值沒(méi)有負(fù)數(shù)，因此求差結(jié)果需要去絕對(duì)值，其主要代碼如下：

data = ds.getRasterInformation(n)[0:ds.computeRows(),0:db.computeCols()-computoffset(ds,db)[0]]

result=abs(data2-data1)

其中,第一行主要是讀取影像的DN值，第二行是獲取到兩幅影像的DN值之后對(duì)其求差并取絕對(duì)值。

1.3 GeoServer服務(wù)自動(dòng)發(fā)布

GeoServer是遵循OpenGIS規(guī)范實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源地圖服務(wù)器，其允許用戶對(duì)地理數(shù)據(jù)(包括矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù))進(jìn)行更新、刪除及插入操作，支持WMTS、WCS、WFS和WMS服務(wù)，方便用戶發(fā)布地圖數(shù)據(jù)并共享地理空間信息[8]。GeoServer是輕量級(jí)的GIS服務(wù)器，其自帶的功能滿足多數(shù)Web地圖應(yīng)用開(kāi)發(fā)，且與前端框架OpenLayers集成較好[9]，但是其空間分析功能相對(duì)ArcGIS Server較弱，因此需要擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)空間分析功能，以增強(qiáng)GeoServer的分析能力。

假定GeoServer已經(jīng)在計(jì)算機(jī)中配置完成，GeoServer沒(méi)有可視化用戶界面，其會(huì)構(gòu)建一個(gè)服務(wù)，通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)IP地址對(duì)GeoServer進(jìn)行管理。GeoServer手動(dòng)發(fā)布服務(wù)的步驟為通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)GeoServer提供的IP地址，選擇自己需要發(fā)布的服務(wù)類(lèi)型，然后填寫(xiě)對(duì)應(yīng)的參數(shù)，包括基本資源信息、坐標(biāo)參考系統(tǒng)、覆蓋參數(shù)、波段計(jì)算細(xì)節(jié)等。參數(shù)配置過(guò)程繁瑣，且需要根據(jù)數(shù)據(jù)信息選擇參數(shù)，這些配置的選擇要求發(fā)布人員具有一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，限制了GeoServer發(fā)布服務(wù)的靈活性。

為了提高GeoServer發(fā)布服務(wù)的靈活性、簡(jiǎn)化相關(guān)人工工作步驟，空間分析動(dòng)態(tài)生成結(jié)果的自動(dòng)發(fā)布顯得十分迫切。GeoServer提供了一種REST接口，用戶可以通過(guò)這個(gè)接口檢索有關(guān)實(shí)例的信息并進(jìn)行配置更改，使用REST接口接收HTTP請(qǐng)求，可以達(dá)成配置GeoServer服務(wù)的目的，無(wú)需再通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)Web管理界面。REST接口實(shí)質(zhì)上對(duì)應(yīng)一個(gè)HTTP地址，通過(guò)get、post、put、delete四種不同的請(qǐng)求方式達(dá)成對(duì)GeoServer實(shí)例的讀取、增加、修改、刪除的目的。REST接口為自動(dòng)化發(fā)布GeoServer服務(wù)提供了基礎(chǔ)。

在空間分析服務(wù)接收到客戶端發(fā)送的請(qǐng)求數(shù)據(jù)以及發(fā)送過(guò)來(lái)的文件后，從請(qǐng)求數(shù)據(jù)中解析出需要執(zhí)行的空間分析功能，調(diào)用對(duì)應(yīng)的封裝好的空間分析接口，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，得到空間分析結(jié)果并保存到文件系統(tǒng)中。由于發(fā)布服務(wù)需要用到發(fā)布數(shù)據(jù)的相關(guān)參數(shù)信息，包括基本資源信息、坐標(biāo)參考系統(tǒng)、邊界矩形等，因此需要利用GDAL讀取待發(fā)布數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)基本信息。

以讀取影像數(shù)據(jù)的參數(shù)為例，獲取包括影像的波段信息、影像數(shù)據(jù)范圍以及影像仿射變換矩陣，在獲取到參數(shù)之后，按照一定組織規(guī)律生成影像的配置文件。在生成配置文件之后，根據(jù)具體的發(fā)布需求，在配置文件中加上服務(wù)配置參數(shù)，包括影像背景值、發(fā)布后影像的數(shù)據(jù)格式等，從而完成對(duì)配置文件的設(shè)置。

將配置文件綁定到HTTP請(qǐng)求中，向GeoServer REST接口發(fā)送請(qǐng)求，在發(fā)布成功之后GeoServer服務(wù)會(huì)將發(fā)送結(jié)果返回給空間分析服務(wù)，最后將結(jié)果返回給客戶端，以柵格計(jì)算為例，自動(dòng)發(fā)布服務(wù)流程圖如圖2所示。

圖2 自動(dòng)發(fā)布流程圖

以空間分析服務(wù)向GeoServer REST接口發(fā)送新增圖層的方法為例，利用Python發(fā)送請(qǐng)求的主要代碼如下：

ps=requests.post(url=url,auth=('admin','geoserver'),data=open(coveragepath+'/coverage.xml').read(), headers=headers)

該方法使用post請(qǐng)求向Geoserver發(fā)送數(shù)據(jù)，其中url參數(shù)指定了Geoserver服務(wù)器的IP地址，auth參數(shù)指定了Geoserver服務(wù)器的用戶名和密碼；data參數(shù)指定了配置文件的路徑以及名稱(chēng)；headers參數(shù)指定了http請(qǐng)求的頭部信息。

1.4 GeoServer自動(dòng)切片

地理信息數(shù)據(jù)往往包含大量信息，因此地理信息數(shù)據(jù)占用的空間都是比較大的，如果要一次性加載全部信息，會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器壓力大、客戶端等待時(shí)間長(zhǎng)、客戶端使用卡頓的問(wèn)題。因此，可以將較大的地理信息數(shù)據(jù)采用金字塔結(jié)構(gòu)(四叉樹(shù))進(jìn)行組織和存儲(chǔ)，切分成大量不同級(jí)別、分辨率不同的小幅數(shù)據(jù)，每提高一個(gè)瀏覽級(jí)別，就用四張更高分辨率的數(shù)據(jù)代替較低分辨率的一張數(shù)據(jù)。用戶在客戶端查看數(shù)據(jù)的時(shí)，一次僅對(duì)少量需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行請(qǐng)求，服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)數(shù)據(jù)即可滿足用戶需求，這樣減少了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量，可大大減少系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，改善用戶體驗(yàn)。

GeoServer提供了對(duì)數(shù)據(jù)切片的功能，在客戶端加載數(shù)據(jù)時(shí)，GeoServer在實(shí)時(shí)的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片，切片之后再根據(jù)請(qǐng)求范圍返回對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)切片的方式增加了服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間。如果能在服務(wù)發(fā)布之后自動(dòng)將服務(wù)數(shù)據(jù)切片，在訪問(wèn)之前預(yù)先完成切片將減小服務(wù)響應(yīng)時(shí)間。

由于GeoServer REST接口并不提供執(zhí)行切片功能的接口，因此之前使用REST接口自動(dòng)發(fā)布的方式在自動(dòng)切片部分不再適用。對(duì)于已經(jīng)發(fā)布的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)訪問(wèn)GeoServer提供的對(duì)應(yīng)IP地址在可視化頁(yè)面中交互式的操作數(shù)據(jù)(圖3)。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片時(shí)，需要選擇切片級(jí)數(shù)范圍、數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系、切片后的數(shù)據(jù)格式等，參數(shù)設(shè)置完成后，點(diǎn)擊“Submit”按鈕開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片。

圖3 自動(dòng)切片可視化界面

分析發(fā)現(xiàn)，GeoServer管理界面的URL固定，以IP地址加問(wèn)號(hào)加圖層ID構(gòu)成，并且每次訪問(wèn)的頁(yè)面保持一致且易于登錄，因此可以通過(guò)Web自動(dòng)化測(cè)試工具(Web爬蟲(chóng))完成自動(dòng)切片。Web自動(dòng)化測(cè)試工具通過(guò)編寫(xiě)腳本代碼，在執(zhí)行腳本時(shí)，自動(dòng)生成一個(gè)模擬的瀏覽器，并訪問(wèn)給定的URL，按照腳本代碼做出點(diǎn)擊、輸入、打開(kāi)、驗(yàn)證等操作。

因此，采用Python語(yǔ)言結(jié)合自動(dòng)化測(cè)試工具Selenium，通過(guò)添加Geoserver用戶名密碼代理驗(yàn)證，代理驗(yàn)證通過(guò)后，通過(guò)驅(qū)動(dòng)模擬瀏覽器自動(dòng)訪問(wèn)服務(wù)地址，將相應(yīng)的參數(shù)通過(guò)代碼自動(dòng)填入到對(duì)應(yīng)的位置，如圖3所示的參數(shù)中Grid Set設(shè)置切片的格網(wǎng)方案、Format設(shè)置切片的格式、Zoom start和Zoom stop設(shè)置切片的級(jí)別范圍、Bounding box設(shè)置了切片的邊界范圍。在參數(shù)設(shè)置完成后，模擬點(diǎn)擊“Submit”按鈕實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)切片，自動(dòng)切片流程如圖4所示。

圖4 自動(dòng)切片流程圖

2 實(shí)例與分析

針對(duì)河流水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的現(xiàn)實(shí)需求，以開(kāi)源GeoServer為基礎(chǔ)，結(jié)合上述提出的GeoServer服務(wù)自動(dòng)化方法，設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了一套面向Web的高分遙感河流水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

高分遙感河流水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)相應(yīng)河流區(qū)域遙感圖像進(jìn)行反演之后，將任兩期反演結(jié)果柵格圖像上傳到服務(wù)器，在服務(wù)器進(jìn)行差異性分析，從而判斷水質(zhì)變化，具體流程如下。

對(duì)原始多期國(guó)產(chǎn)高分遙感數(shù)據(jù)作處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像拼接、圖像裁剪、水體提取。依據(jù)水體影像不同波段組合，反演出單波段水質(zhì)指標(biāo)濃度(包括葉綠素a、總磷、總氮、高錳酸鹽、懸浮物及透明度等)。由各指標(biāo)反演結(jié)果計(jì)算其營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)，并計(jì)算綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)。將所有反演結(jié)果、營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)、綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)導(dǎo)出為包含濃度信息的柵格圖像數(shù)據(jù)。

客戶端將任兩期高分遙感河流水質(zhì)反演結(jié)果柵格圖像上傳到服務(wù)器，并選擇自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)切片的相關(guān)參數(shù)。

利用空間分析服務(wù)對(duì)客戶端上傳的兩期結(jié)果圖像依次進(jìn)行如下計(jì)算：

1)柵格計(jì)算，獲取兩期河流水質(zhì)反演結(jié)果圖像的DN值，對(duì)兩者作求差計(jì)算處理。

2)線性變換，將DN值按一定的比例對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變化。

3)柵格分類(lèi)，按照一定的分類(lèi)規(guī)則對(duì)生成的差異柵格圖像進(jìn)行分類(lèi)、著色。

4)柵格圖像生成，在分類(lèi)完成后生成新的差異柵格圖像并保存至文件系統(tǒng)。

在差異柵格圖像生成基礎(chǔ)上，讀取其文件系統(tǒng)中柵格圖像相關(guān)參數(shù)信息(坐標(biāo)系統(tǒng)、邊界矩形等一系列相關(guān)信息)，調(diào)用根據(jù)GeoServer服務(wù)自動(dòng)發(fā)布原理構(gòu)建的自動(dòng)發(fā)布接口，完成柵格圖像發(fā)布，并根據(jù)參數(shù)決定是否自動(dòng)切片，在執(zhí)行完成后服務(wù)器向客戶端返回發(fā)布結(jié)果(圖5)。

圖5 差異柵格圖像自動(dòng)生成、自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)切片流程圖

基于上述原理，實(shí)現(xiàn)的面向Web的高分遙感河流水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)整體效果(圖6)，差異柵格圖像在自動(dòng)切片后不同顯示級(jí)別的效果(圖7)。

圖6 系統(tǒng)整體效果

圖7 切片顯示柵格圖像效果

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)差異柵格圖像自動(dòng)生成、自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)切片功能，取代復(fù)雜的傳統(tǒng)發(fā)布過(guò)程，具有顯著的省時(shí)、省力、自動(dòng)化等特點(diǎn)?？蛻舳嗽L問(wèn)服務(wù)，加載差異柵格圖像并疊加?xùn)鸥裼跋駭?shù)據(jù)更加真實(shí)的反應(yīng)了河流水質(zhì)變化(圖7)，圖7(a)～圖7(d)為四個(gè)不同展示級(jí)別的結(jié)果，四個(gè)圖像具有不同的分辨率。表明：將圖像自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)切片是提升WebGIS服務(wù)質(zhì)量的有效途徑。

3 結(jié)論

這里提出了一種面向空間分析的開(kāi)源GeoServer服務(wù)自動(dòng)發(fā)布與自動(dòng)切片方法，運(yùn)用Python與GDAL構(gòu)建空間分析服務(wù)，彌補(bǔ)了GeoServer空間分析能力不足的弱點(diǎn)，針對(duì)空間分析結(jié)果動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了結(jié)果的自動(dòng)服務(wù)發(fā)布、自動(dòng)切片。該方法顯著提升了基于GeoServer的WebGIS系統(tǒng)的靈活性，解決了傳統(tǒng)GIS服務(wù)需要專(zhuān)業(yè)人士手動(dòng)發(fā)布、手動(dòng)配置，無(wú)法動(dòng)態(tài)發(fā)布等問(wèn)題。將該方法運(yùn)用到面向Web的高分遙感河流水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠有效實(shí)現(xiàn)差異柵格圖像動(dòng)態(tài)生成并對(duì)其自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)切片，實(shí)現(xiàn)了水質(zhì)監(jiān)測(cè)結(jié)果快速生成、持久保存、快速加載顯示的目的。