遥感智能解译协同作业平台设计与实现

王 源 吕 扬 李 兵 肖 潇 闫 宁

(1. 北京市测绘设计研究院, 北京 100038;2. 城市空间信息工程北京市重点实验室, 北京 100038)

随着遥感对地观测技术的快速发展,遥感影像以其高效获取、大规模观测、高时空分辨率等特点,在地理信息提取、自然资源监测[1-4]、城市管理[5]等领域已有诸多应用。遥感数据的发展趋势是分辨率不断提升,数据量不断增大,其存储、管理与应用对计算机配置要求不断提高。一方面,需要对海量遥感数据进行综合管理和在线应用[6-7];另一方面,现有工程项目多采用单机作业模式,存在数据分散、质量进度管理困难等问题,成为高效完成基于遥感影像应用信息化项目的瓶颈。如何构建集遥感数据共享应用与遥感解译作业于一体的协同平台成为亟待研究解决的难题。

国内外已有诸多专家学者及高科技公司对海量遥感数据如何高效应用进行研究并提出了解决方案。美国谷歌地球引擎GEE(Google Earth Engine)由Moore和Hansen在2011年首次介绍,该平台集成历史遥感数据以及云端算法,目前已经得到广泛应用,是比较成熟的遥感云计算平台[8]。中国科学院研发的地球大数据挖掘分析系统EarthDataMiner,支持在线智能分析处理遥感数据。国内外科研及商业机构均不断投入到遥感云计算平台的建设中来[9],但这些研究与建设均专注于海量遥感数据的互联网云端应用与计算,并未涉及实际项目落地所需的人机交互作业流程,而人机交互是现阶段精细应用无法回避的环节;另外,上述平台未包含业务组织流程,无法解决进度管理和效率控制等问题。

在工程项目服务平台方面,已有研究包括对工程建设项目审批、管理、服务和监管全生命周期“多测合一”综合服务平台[10];测绘检验检测平台[11];针对遥感数据处理与分发的遥感影像应用服务平台[6]等,但尚缺乏对遥感解译采集端的研究,不满足于高准确度要求的遥感变化监测项目。

综上,现缺少服务于遥感影像应用信息化项目的综合共享作业平台,特别是使用频次高、准确度要求高、持续开展的遥感解译项目。针对上述问题,本文提出了遥感智能解译协同作业平台,一方面研究不同类型遥感数据的组织存储和在线调用模式,实现遥感及相关数据共享与在线调度系统,支持多用户对遥感影像数据及智能解译算法成果数据的调度和共享应用;另一方面基于在线遥感底图,研发在线应用协同作业系统,实现数据的在线编辑、处理、分析、应用,满足人工协同作业需求;并将遥感解译项目生产组织流程嵌入,实现矢量数据采集作业流程化管理,为遥感数据应用工程项目提供规范化作业及管理平台。该系统平台可解决传统作业模式下的数据分散造成的资源浪费、质量和进度管理困难等问题,探索新型遥感作业工程化的先行示范。

1.1 建设目标

遥感智能解译协同作业平台以通过网络平台满足持续滚动的多期遥感影像数据管理应用和规范化解译作业为建设目标,具体建设思路如下：

(1)保障数据共享。实现海量遥感影像管理、共享,改变传统本地存储现状,实现轻量化协同作业,解决数据冗余的问题。

(2)优化作业流程。定制规范的作业流程并固化于软件系统中,提高图斑编辑的自动化程度和图斑提取的质量控制能力,提升作业效率。

(3)集合智能解译成果。充分发挥深度学习等智能解译算法优势,集合智能解译成果,简化人工解译作业难度,提高解译作业效率。

(4)提升过程考核。加强项目过程考核,将作业过程记录作为作业人员客观评价指标,提高项目的绩效管理及考核能力。

1.2 设计思路

(1)设计实现可靠高效的网络协同遥感影像作业模式。由服务端集中存储管理项目数据、分发任务、监控作业进度,作业端在线采集矢量同时参考邻近成果图,并在线质检,有效解决单机生产模式下的数据存储分散、进度监管困难等问题,全面提升遥感解译及变化监测生产能力。

(2)形成遥感影像在线作业全过程“一张图”管理流程。管理流程包括“分发-作业-质检-考核”等多个环节,纳入生产角色分级管理模式。突破传统的报表管理,实现项目“一张图”的精准管理,实时掌握项目进度,整体把控作业进展,实现项目管理精细化、透明化。

1.3 总体架构

遥感智能解译协同作业平台由遥感及相关数据服务共享调度子系统和在线应用协同作业子系统构成。系统设计具体架构包括基础设施层、数据层、控制层、服务层、表现层及业务应用层,总体架构如图1所示。

图1 总体架构图

1.4 遥感及相关数据服务共享调度子系统

遥感及相关数据共享与在线调度子系统核心在于对异源异构遥感数据组织存储、共享调度方式的设计和研究。

结合一般工程使用实际情况,本文将栅格遥感影像数据按照数据处理程度和数据类型进行分类：按照数据处理程度分为单景纠正数据、镶嵌匀色成果数据和标准分幅数据三类;按照数据类型分为全色波段数据、多光谱波段数据和融合数据三类。对于矢量数据,分类为作业过程数据和作业成果数据。对于参考矢量数据,按用途类别分类为：智能解译算法成果数据、地理信息参考数据和其他参考数据。

数据存储采用文件与数据库系统混合存储模式,具体存储与共享方式如下：

(1)矢量数据。该数据即作业过程中产生的矢量数据及最终的成果数据。该类型数据存放入数据库系统进行更新管理及调用,实现数据共享。

(2)参考矢量数据。该数据在作业过程中不会进行更改变动。该类型数据存放入文件系统,通过发布矢量地图服务的方式实现管理及共享调用。

(3)栅格遥感数据。为实现遥感数据的快速调用,首先对影像数据进行切片,切片栅格数据存放入文件系统,通过发布服务的方式实现管理及共享调用。

1.5 在线应用协同作业子系统

在线应用协同作业子系统通过调用遥感及相关数据共享子系统的影像底图,并研发空间数据在线处理功能,实现在线的基于遥感影像的作业平台。除了传统的地理信息系统(geographic information system，GIS)功能,根据变化图斑提取作业流程,在线应用协同作业子系统将提供用户信息录入和作业任务管理功能,方便项目管理和质量控制,项目管理员可根据作业员完成的图幅数据和漏提、误提图斑率,进行打分,建立项目考核机制。在线应用协同作业子系统具体功能模块设计见图2。

图2 在线应用协同作业子系统功能设计图

遥感影像在线应用协同作业平台从功能上主要划分为6个子模块：数据输入输出模块、作业管理模块、地图浏览模块、矢量编辑模块、空间分析模块、统计报表模块。

在开发策略方面采用模块化方式进行开发及管理,采用C#语言开发环境,数据库采用postgresql10,软件架构采用浏览器/服务器(browser/server，B/S)架构。该平台解决了数据管理、数据共享、流程固化、协同编辑等问题,实现了遥感及相关数据服务共享调度子系统和在线应用协同作业子系统。

2.1 遥感及相关数据服务共享调度子系统

针对一般遥感解译变化监测工程特性,作业员需基于遥感影像和智能解译算法成果数据进行人工解译作业,需在作业端调取相应数据。具体实现过程如下：

(1)栅格数据切片。为加快网页端对影像的加载速度,需对栅格数据进行切片工作。

(2)发布服务。为实现浏览器端对相关数据的共享应用,在服务器端对栅格切片数据及所需矢量数据进行服务发布。

(3)服务管理。管理员通过服务管理(图3)模块,对发布的服务进行管理,通过添加服务地址实现对各类数据在浏览器端的调用。在服务管理模块,管理员可以对服务名称、服务地址、服务类型和发布日期进行编辑。

图3 服务管理界面

(4)图层树设置。管理员通过图层树进行设置实现对作业员可浏览数据的管理,仅管理员设置的图层可被作业员浏览。在图层树设置界面,管理员可以对已添加的服务进行图层名称编辑。

(5)数据浏览。作业员通过图层管理模块对数据图层进行可视管理,灵活选择显示的图层。

通过将相关数据收集、整理、归类实现业务数据的有效组织和动态更新,保证业务数据的独立性、安全性、完整性和减少冗余,进一步提高服务数据管理水平和协同工作的效率。

2.2 在线应用协同作业子系统

该子系统实现基于遥感底图信息提取作业的流程化管理、编辑入库、拓扑检查等功能。结合遥感数据信息提取工程项目的常用作业流程,提供权限管理、数据编辑入库、查询分析、专题图表输出等功能,并形成可靠工作流(处理、检查、审核、汇总等),为内业图斑提取提供规范化、轻量的作业工具。

为实现协同作业,需要解决的核心技术问题包括作业流程固化、数据协同编辑、项目分析管理等。相关技术问题解决方案及功能实现详细分析如下：

(1)数据输入输出模块。对工程使用到的矢量及栅格数据,进行数据存储,服务发布,数据共享调用等管理,并对数据库中数据进行文件输出等功能。

(2)作业管理模块。作业管理主要包括对作业员、检查员、管理员各用户信息的管理及作业流程的规范化管理。

对二级检查制度作业流程进行梳理,作业员及检查员协同作业流程如图4所示。

图4 作业流程图

结合作业流程,以1∶10 000标准图幅为作业单元,实现图上任务分配、作业提交及管理,并通过颜色区分不同作业流程。

(3)地图浏览模块。地图浏览模块主要实现包括视图放大、缩小、全局、上视图等在内的常规地图浏览功能。

(4)矢量编辑模块。矢量编辑模块包括常规的点线面要素新增、删除和修改,打断、合并、多部件拆分及擦除等高级编辑功能,以及项目定制化的属性编辑功能。

(5)空间分析模块。空间分析模块包括空间查询、几何计算、相交警示等分析功能。

(6)统计报表模块。统计报表模块主要包括对成果数据的统计分析表报以及对各用户作业进度的统计分析报表两大部分,可在平台端直接查询进度图表并导出。

对作业员作业进度统计,通过不同颜色标注出不同的作业状态,可更直观地使管理员掌握工程作业进度。

平台满足了现有业务对遥感数据综合管理及在线应用的需求,实现了遥感解译作业流程化管理,可基于网络模式有效支撑遥感变化监测的信息化工程项目。当前,新型基础测绘体系建设正在加快推进,对管理方式、技术手段等方面的探索创新有更高的要求,本思路可作为探索新型遥感作业工程化的先行示范。

本平台主要实现了以下两个方面：

(1)保障了多源遥感大数据安全共享，有效提升了遥感解译效率。

(2)解决了传统作业模式下的数据分散造成的资源浪费、质量和进度管理困难等问题。

遥感智能解译协同作业平台可解决海量遥感数据共享应用问题以及基于遥感影像解译的工程项目协同作业与管理的问题,下阶段工作将进一步考虑引入先进遥感影像解译手段[12-13],集成智能遥感信息提取技术[14],优化作业员使用感受,提升工程项目作业效率与质量,丰富遥感影像应用协同作业平台智能化功能。

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