袁昱緯，王長力，夏明卓

(中國人民解放軍91977部隊(duì)，北京 100036)

0 引言

隨著成像衛(wèi)星的時(shí)間分辨率不斷增加，多時(shí)相衛(wèi)星影像的應(yīng)用領(lǐng)域也逐漸擴(kuò)展，主要包括地物分類[1-3]、信息提取[4-6]和變化檢測[7-8]等。應(yīng)用過程中，對多時(shí)相衛(wèi)星影像的存儲開銷和檢索讀取效率的要求越來越高，但衛(wèi)星影像規(guī)模大、時(shí)相多，如何合理、高效地組織管理多時(shí)相的衛(wèi)星影像已經(jīng)成為工程應(yīng)用中亟待解決的問題。

賀佑等[9]基于地圖API實(shí)現(xiàn)了多時(shí)相衛(wèi)星影像的在線瀏覽，存儲和管理依賴于特定數(shù)據(jù)庫和API，效率無法進(jìn)一步優(yōu)化；郭紅燕等[10]對多時(shí)相衛(wèi)星影像進(jìn)行分級管理與訪問，但缺乏統(tǒng)一的存儲組織標(biāo)準(zhǔn)；李峰等[11]提出了多時(shí)相影像區(qū)域覆蓋最優(yōu)數(shù)據(jù)集的方法，能夠在限定條件下獲取最優(yōu)數(shù)據(jù)集，節(jié)省數(shù)據(jù)篩選時(shí)間?；鶓B(tài)修正模型是組織管理多時(shí)相地理空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型之一，霍亮等[12]提出基態(tài)修正模型的增量更新機(jī)制，但僅限于地理空間中的矢量數(shù)據(jù)；侯平等[13]在基于事件的基態(tài)修正模型中，采用變化檢測構(gòu)建不同時(shí)相影像間的差文件，僅存儲變化值大于閾值的影像區(qū)域，減小存儲開銷，但在獲取較新時(shí)刻影像時(shí)讀取差文件和拼接操作較多；龍際夢等[14]等通過對7種典型的基態(tài)修正模型改進(jìn)方法進(jìn)行對比分析，提出了多基態(tài)多級差的模型結(jié)構(gòu)，存儲和檢索效率較高，但沒有考慮多分辨率影像數(shù)據(jù)的組織與存儲；Heyer等[15]構(gòu)建了多時(shí)相火星觀測影像數(shù)據(jù)庫，具有較高的多時(shí)相影像管理效率，但沒有論述數(shù)據(jù)組織的具體方法；Hu等[16]通過動態(tài)建立基態(tài)的方式改進(jìn)了基態(tài)修正模型，提高了訪問檢索效率，但未對基態(tài)之間的距離進(jìn)行優(yōu)化。

本文根據(jù)用戶對不同時(shí)相衛(wèi)星影像訪問檢索量的不同特點(diǎn)，調(diào)整多基態(tài)修正模型構(gòu)建順序，通過區(qū)分不同時(shí)期衛(wèi)星影像和考慮用戶突發(fā)關(guān)注，構(gòu)建不同的多基態(tài)修正模型，兼顧不同時(shí)相的數(shù)據(jù)存儲開銷和訪問讀取效率，并應(yīng)用于影像金字塔模型中，提出一種改進(jìn)的多時(shí)相衛(wèi)星影像金字塔模型及組織方法。

1 地理時(shí)空數(shù)據(jù)模型

1.1 多基態(tài)修正模型

地理時(shí)空數(shù)據(jù)模型是組織管理多時(shí)相地理空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型，能夠?qū)⒍鄷r(shí)相衛(wèi)星影像統(tǒng)一組織在一體化的數(shù)據(jù)模型中。多基態(tài)修正模型作為地理時(shí)空數(shù)據(jù)模型的典型代表，該模型僅存儲若干指定時(shí)刻的完整數(shù)據(jù)(稱為基態(tài)文件)，以及后續(xù)時(shí)刻與對應(yīng)基態(tài)文件的變化數(shù)據(jù)(稱為差文件)，如圖1所示，任意時(shí)刻的完整數(shù)據(jù)，可通過將基態(tài)文件及對應(yīng)的若干差文件進(jìn)行疊加獲得?；鶓B(tài)文件之間的距離稱為基態(tài)距。

圖1 多基態(tài)修正模型示意Fig.1 Schematic of multi-base-state amendment model

訪問檢索效率和模型存儲開銷與基態(tài)距的選擇、差文件數(shù)量和計(jì)算方式息息相關(guān)?；鶓B(tài)距越短，獲得完整數(shù)據(jù)所需的差文件數(shù)量越少，計(jì)算越簡單，數(shù)據(jù)訪問和檢索效率越高，但一般會造成更多的冗余存儲;基態(tài)距越長,獲得完整數(shù)據(jù)所需的差文件數(shù)量越多，計(jì)算越復(fù)雜，數(shù)據(jù)模型的存儲開銷越小，但訪問和檢索效率一般會受到影響。因此，針對不同應(yīng)用的需求特點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)選擇不同結(jié)構(gòu)的多基態(tài)修正模型。

1.2 多基態(tài)修正模型的構(gòu)建方向

考慮到用戶對多時(shí)相衛(wèi)星影像的檢索和瀏覽往往存在“厚今薄古”的特點(diǎn)，用戶最先瀏覽和更加關(guān)注的往往是最新時(shí)刻的衛(wèi)星影像，歷史時(shí)刻的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移，瀏覽量和關(guān)注程度逐漸下降。因此，在采用多基態(tài)修正模型獲取給定時(shí)刻的完整影像數(shù)據(jù)時(shí)，較新時(shí)刻的衛(wèi)星影像應(yīng)當(dāng)具有更高的檢索和差文件疊加效率，以及更小的訪問時(shí)間開銷；相反，時(shí)間越久遠(yuǎn)的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可以通過犧牲一定的檢索訪問效率，實(shí)現(xiàn)更小的數(shù)據(jù)冗余和存儲開銷。

傳統(tǒng)多基態(tài)修正模型一般選取起始時(shí)刻作為基態(tài)，后續(xù)時(shí)刻與其之前最近基態(tài)文件的變化部分作為差文件，而本文在構(gòu)建多基態(tài)修正模型時(shí)，為了提高最新時(shí)刻衛(wèi)星影像的訪問檢索效率，選取當(dāng)前最新時(shí)刻影像數(shù)據(jù)作為基態(tài)，差文件為各時(shí)刻與其后續(xù)最近基態(tài)的變化部分，如圖2所示。當(dāng)有更新時(shí)刻衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)需要加入模型時(shí)，則以更新時(shí)刻的衛(wèi)星影像作為基態(tài)，原基態(tài)修正為與更新時(shí)刻衛(wèi)星影像的差文件。采用上述構(gòu)建方式，由于最新影像數(shù)據(jù)即為數(shù)據(jù)模型的基態(tài)，無需讀取差文件和疊加操作，檢索讀取效率較高，能夠獲得更好的用戶體驗(yàn)。

圖2 采用最新時(shí)刻作為基態(tài)的構(gòu)建方向示意Fig.2 Schematic of construction direction using the latest time as base state

1.3 擴(kuò)展的多基態(tài)修正模型

根據(jù)多時(shí)相衛(wèi)星影像“厚今薄古”的檢索量和瀏覽量特點(diǎn)，本文將多時(shí)相衛(wèi)星影像按照近期和遠(yuǎn)期分為2類，通過選取不同基態(tài)距分別構(gòu)建多基態(tài)修正模型，以獲得不同的訪問檢索效率和存儲冗余程度。近期衛(wèi)星影像對應(yīng)的多基態(tài)修正模型選取較短的基態(tài)距或退化為序列快照模型，以一定的存儲空間為代價(jià)，獲得較高的訪問和瀏覽效率，稱為在線庫；遠(yuǎn)期衛(wèi)星影像對應(yīng)的多基態(tài)修正模型選取較長的基態(tài)距，以犧牲一定的訪問和瀏覽效率，獲得更小的數(shù)據(jù)冗余和存儲開銷，稱為離線庫，如圖3所示。在線庫中的衛(wèi)星影像在積累一段時(shí)間后，可根據(jù)實(shí)際情況將部分衛(wèi)星影像更新至離線庫中。

圖3 在線庫與離線庫的多基態(tài)修正模型示意Fig.3 Schematic of multi-base-state correction model of online and offline library

同時(shí)，多時(shí)相衛(wèi)星影像的訪問和瀏覽易受突發(fā)事件、用戶關(guān)注區(qū)域的變化而變化，部分歷史時(shí)刻的衛(wèi)星影像會偶爾出現(xiàn)訪問量增加、檢索效率需求臨時(shí)增高的現(xiàn)象，若這些時(shí)刻的歷史衛(wèi)星影像不處于多基態(tài)修正模型的基態(tài)上，訪問檢索效率與在線庫的衛(wèi)星影像相比明顯降低。因此，為滿足因用戶突發(fā)關(guān)注造成的訪問量增加和檢索效率臨時(shí)增高的需求，本文在離線庫和在線庫的基礎(chǔ)上增加臨時(shí)基態(tài)，即在用戶突發(fā)關(guān)注的時(shí)刻通過其對應(yīng)基態(tài)和差文件疊加操作，將該時(shí)刻構(gòu)建為基態(tài)，如圖4中的灰色矩形所示。當(dāng)用戶訪問量減少、檢索效率需求降低時(shí)，臨時(shí)基態(tài)恢復(fù)為差文件。由于臨時(shí)基態(tài)的臨時(shí)性，本文將其單獨(dú)組織管理，不作為基態(tài)存儲于原有的數(shù)據(jù)模型中。

圖4 臨時(shí)基態(tài)示意Fig.4 Schematic of temporary base state

2 多時(shí)相衛(wèi)星影像的金字塔模型數(shù)據(jù)組織

2.1 改進(jìn)的多時(shí)相影像金字塔模型構(gòu)建

影像瓦片和金字塔模型是管理大規(guī)模衛(wèi)星影像的主要方式，通過采用多分辨率的組織方式，能夠有效提高大規(guī)模衛(wèi)星影像的多分辨率訪問檢索效率和局部訪問檢索效率，是衛(wèi)星影像應(yīng)用的典型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[17]。本文在傳統(tǒng)影像金字塔模型的基礎(chǔ)上，引入多基態(tài)修正模型的擴(kuò)展，以管理多時(shí)相的衛(wèi)星影像瓦片。

采用擴(kuò)展的多基態(tài)修正模型的多時(shí)相影像金字塔如圖5所示。

圖5 采用擴(kuò)展的多基態(tài)修正模型改進(jìn)的多時(shí)相影像金字塔示意Fig.5 Schematic of multi-temporal image pyramid improved by using extended multi-base-state amendment model

過程如下：

① 將多時(shí)相衛(wèi)星影像按照時(shí)序分為近期影像和遠(yuǎn)期影像2類，構(gòu)建影像瓦片和金字塔模型，分別對應(yīng)在線庫和離線庫。

② 在線庫的構(gòu)建。以金字塔模型底層為例，最新時(shí)刻的衛(wèi)星影像瓦片作為多基態(tài)修正模型的基態(tài)，存儲于金字塔模型底層的對應(yīng)分塊中，金字塔模型中高層級的影像瓦片，通多對下一層級對應(yīng)區(qū)域的影像瓦片重采樣得到。對于最新時(shí)刻之前的衛(wèi)星影像瓦片，在進(jìn)行預(yù)處理后(包括影像配準(zhǔn)、輻射校正等)，通過差值法、主成分分析法和聚類法等變化檢測算法[18]構(gòu)建多基態(tài)修正模型。變化檢測未超過閾值的影像瓦片，在多基態(tài)修正模型不進(jìn)行存儲，僅進(jìn)行標(biāo)記，以表示該區(qū)域存在衛(wèi)星影像；變化檢測超過閾值的影像瓦片，則將變化檢測產(chǎn)生的差文件存儲于多基態(tài)修正模型中。金字塔模型高層級的多基態(tài)修正模型與低層級的構(gòu)建方法一致。金字塔結(jié)構(gòu)的每個(gè)層級對應(yīng)一個(gè)多基態(tài)修正模型?；鶓B(tài)距在存儲空間允許的條件下盡量減小，以提高影像瓦片的檢索訪問效率。

③ 離線庫的構(gòu)建。離線庫對應(yīng)金字塔模型的構(gòu)建方式與在線庫相同，但在多基態(tài)修正模型的基態(tài)距選擇上有所區(qū)別。離線庫的基態(tài)距在兼顧訪問和瀏覽效率的前提下盡量增大，以減少衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的冗余存儲，降低存儲開銷。

④ 臨時(shí)基態(tài)的構(gòu)建。當(dāng)用戶對特定時(shí)刻歷史影像的訪問和檢索效率需求臨時(shí)增高時(shí)，則構(gòu)建臨時(shí)基態(tài)。臨時(shí)基態(tài)為對應(yīng)時(shí)刻的完整衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，可通過金字塔模型中對應(yīng)多基態(tài)修正模型的基態(tài)和差文件疊加獲得。為便于臨時(shí)基態(tài)的構(gòu)建和刪除，臨時(shí)基態(tài)單獨(dú)構(gòu)建金字塔模型，不打破原有在線庫和離線庫的金字塔模型結(jié)構(gòu)及其對應(yīng)的多基態(tài)修正模型。

2.2 改進(jìn)的多時(shí)相影像金字塔模型更新

① 新時(shí)刻衛(wèi)星影像加入在線庫

當(dāng)新時(shí)刻的衛(wèi)星影像需要加入在線庫時(shí)，則以更新時(shí)刻的衛(wèi)星影像作為基態(tài)，影像分塊及多分辨率重采樣后，將影像瓦片直接存儲于金字塔模型對應(yīng)層級多基態(tài)修正模型的對應(yīng)時(shí)刻，作為最新基態(tài)。原基態(tài)對應(yīng)的影像瓦片與新時(shí)刻的影像瓦片進(jìn)行變化檢測并形成差文件，差文件存儲于原基態(tài)的對應(yīng)位置，如圖6所示。

圖6 新時(shí)刻衛(wèi)星影像加入在線庫流程示意Fig.6 Flow chart of adding satellite images to online library at new time

② 在線庫更新至離線庫

在線庫中較早時(shí)刻的衛(wèi)星影像在訪問和檢索量下降至一定程度后，或者當(dāng)在線庫的存儲開銷大于一定閾值時(shí)，在線庫中較早時(shí)刻的衛(wèi)星影像可根據(jù)實(shí)際情況切換至離線庫中。切換過程中，先通過差文件與對應(yīng)基態(tài)文件疊加的方式恢復(fù)這些時(shí)刻對應(yīng)的完整影像瓦片，再通過與新時(shí)刻影像加入在線庫相同的方式加入離線庫，如圖7所示。

圖7 在線庫更新至離線庫流程示意Fig.7 Flow chart of updating online library to offline library

3 應(yīng)用實(shí)例

本文采用Visual Studio 2015開發(fā)環(huán)境，在QGIS開源代碼的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多時(shí)相衛(wèi)星影像存儲管理原型系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)影像來源于Esri ArcGIS和Google Earth，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)量約23.6 GB，共9個(gè)不同時(shí)相，時(shí)間跨度為2014年2月—2021年11月，衛(wèi)星影像的局部樣例如圖8所示。

圖8 多時(shí)相衛(wèi)星影像示例Fig.8 Example of multi-temporal satellite image

在應(yīng)用實(shí)例中，將最新3個(gè)時(shí)相的衛(wèi)星影像作為在線庫，多基態(tài)修正模型的基態(tài)距設(shè)置為2個(gè)時(shí)相，其余6個(gè)時(shí)相的衛(wèi)星影像作為離線庫，多基態(tài)修正模型的基態(tài)距設(shè)置為4個(gè)時(shí)相，并選取離線庫中的第2個(gè)時(shí)相作為臨時(shí)基態(tài)。采用本文提出改進(jìn)的多時(shí)相影像金字塔模型進(jìn)行數(shù)據(jù)組織后，最新衛(wèi)星影像讀取結(jié)果如圖9(a)所示，在線庫中次新時(shí)刻衛(wèi)星影像的讀取結(jié)果和其差文件對應(yīng)區(qū)域示意圖如圖9(b)所示。離線庫中的臨時(shí)基態(tài)對應(yīng)影像讀取結(jié)果如圖9(c)所示。

(a) 最新時(shí)刻衛(wèi)星影像讀取結(jié)果

通過上述實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文提出算法的可行性。在對不同時(shí)相的衛(wèi)星影像進(jìn)行讀取和瀏覽時(shí)，雖然會損失部分變化較小的歷史影像，但能夠保留不同時(shí)相主要的影像信息。由于在線庫、離線庫分別采用不同的基態(tài)距，在線庫能夠獲得相對較高的讀取效率，離線庫能夠?qū)崿F(xiàn)相對較低的存儲開銷。

4 結(jié)束語

根據(jù)多時(shí)相衛(wèi)星影像“厚今薄古”的檢索瀏覽特點(diǎn)，采用最新時(shí)刻衛(wèi)星影像作為基態(tài)、前序時(shí)刻作為差文件的多基態(tài)修正模型構(gòu)建順序，將多基態(tài)修正模型擴(kuò)展為在線庫、離線庫，通過分別采用不同基態(tài)距的多基態(tài)修正模型兼顧不同時(shí)相的數(shù)據(jù)存儲開銷和訪問讀取效率需求，同時(shí)根據(jù)用戶偶發(fā)的關(guān)注構(gòu)建對應(yīng)時(shí)刻的臨時(shí)基態(tài)，提高關(guān)注時(shí)刻歷史衛(wèi)星影像的訪問讀取效率。將擴(kuò)展的多基態(tài)修正模型應(yīng)用于多時(shí)相影像金字塔模型中，在線庫、離線庫和臨時(shí)基態(tài)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，并提出了多時(shí)相衛(wèi)星影像金字塔的構(gòu)建和更新方法，為大規(guī)模多時(shí)相衛(wèi)星影像的組織管理提供了新的可行途徑。此外，為進(jìn)一步減少多時(shí)相衛(wèi)星影像的冗余存儲，提高瀏覽時(shí)的效率和可視化效果，不同時(shí)相間的影像壓縮算法值得進(jìn)一步研究。