Xây dựng dịch vụ web định vị và truy vấn thông tin ảnh vệ tinh trong kho dữ liệu lớn
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19766630Từ khóa:
Hệ thống phân tán, Dữ liệu không gian địa lý, Kho dữ liệu lớn, Truy vấn, Định vị không gianTóm tắt
Trong những năm gần đây, dữ liệu ảnh vệ tinh ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống kinh tế và xã hội. Theo thời gian, các kho dữ liệu ảnh tích lũy đã tăng nhanh cả về số lượng và dung lượng. Điều này mang lại cho các tổ chức nghiên cứu, ứng dụng và sản xuất dữ liệu không gian địa lý nhiều cơ hội hơn để khai thác thông tin, nhưng cũng đặt ra một số thách thức trong việc quản lý chúng. Một nhu cầu cơ bản của người dùng trực tuyến là tìm kiếm, định vị và tra cứu thông tin về ảnh vệ tinh trong các kho dữ liệu mà họ quan tâm. Đóng góp chính trong nghiên cứu này bao gồm hai khía cạnh. Thứ nhất, một cách tiếp cận khoa học thực tiễn hiệu quả để thiết kế kiến trúc dữ liệu để lưu trữ dữ liệu ảnh vệ tinh và quản lý siêu dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên ba công nghệ: Hadoop, Hbase và PostGis đã được đề xuất và thử nghiệm. Thứ hai, một dịch vụ Web cho phép tìm kiếm và tra cứu nhanh thông tin siêu dữ liệu ảnh vệ tinh trong các kho dữ liệu lớn đã được triển khai và thử nghiệm. Các kết quả thử nghiệm trên kho ảnh Sentinel2 đã cho thấy kết quả khả quan. Ảnh vệ tinh được truy vấn và định vị trong cơ sở dữ liệu ở chế độ gần thời gian thực. Giao diện máy khách thông minh, dễ sử dụng tạo ra trải nghiệm mượt mà, API Web nhanh và liền mạch (www.geoview.vn).
Downloads
Tài liệu tham khảo
[1] Ning Guo et al., “An Efficient Tile-Pyramids Building Method for Fast Visualization of Massive Geospatial Raster Datasets”, J. Advances in Electrical and Computer Engineering, Vol. 16, No. 4, pp. , (2016).
[2] Weipeng Jing, Dongxue Tian, “An improved distributed storage and query for remote sensing data”, Proc. International Conference on Identification, Information and Knowledge in the Internet of Things, ScienceDirect, No. 129, pp. 238-247, (2018).
[3] Hui.Wu, Kun.Fu, “A Management of Remote Sensing Big Database on Standard Metadata file and Database Management System ”, Proc. Knowledge in the Internet of Things, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-3/W10, pp. 653-657, (2020).
[4] NASA Worldview, https://worldview.earthdata.nasa.gov/
[5] USGS Earth Explorer, https://earthexplorer.usgs.gov/
[6] Sentinel Hub, https://www.sentinel-hub.com/
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế.
Giấy phép CC 4.0
