[发明专利]一种适合空间查询的遥感影像分块排序存储方法

说明书

技术领域

本发明属于空间数据查询与处理技术领域，涉及一种适合空间查询的遥感影像分块 排序存储方法，其方法用于指导海量遥感影像数据在磁盘等存储设备上的优化存储。

背景技术

人类的信息中有80％与地理位置和空间分布有关，空间数据在测绘、资源和环境管 理等很多领域都有非常广泛的应用。目前由于遥感对地观测技术、通讯技术等的快速发 展，人类获取到了越来越多的海量遥感影像数据，目前影像数据管理中的常规存储方法 不能完全适用于海量遥感影像数据的高效访问需求，影像数据的优化存储成为海量影像 数据推广使用的难点。

在海量影像数据的组织与管理中，为了便于高效的区域访问和减小网络数据传输量， 基本上采用“影像数据分块”的方法，例如美国ESRI公司的ArcSDE和Oracle公司的 GeoRaster产品都采用了影像数据分块，其基本思想是：将影像数据在空间范围上分解成 若干规则或者不规则的影像数据块，作为影像数据管理单元，将这些数据块作为独立的 文件(或元组)存储在磁盘的对象-关系数据库中。影像分块是影像数据管理的最小管理 单元和存储单元，由于目前常用存储介质的线性存储特点，影像分块的实际排列存储顺 序直接影响到影像的区域查询效率。

由于空间分布特性，影像分块的排序可以使用目前的若干空间排列(spatial  ordering)，空间排列的目标是设计良好的一维映射方式，将空间中邻近的点在存储介质 上尽可能地紧密存储，空间排列提供的空间聚集性减少了指定范围查询所要求的磁盘操 作数(Faloutsos C，Roseman S.Fractals for secondary key retrieval，Proceedings of the eighth  ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium on Principles of database systems，New York： ACM Press，1989.247-252)。

目前的常见的可用于影像数据块排序的方法有普通行序、Z序、Hilbert序，文献研 究表明Hilbert序排序存储影像数据块的整体效率较高，对影像数据的区域查询操作的查 询响应时间小于前面其他的排序方法。但是，随着影像数据量的不断增大，其影像数据 分块数目随之急剧增多，例如google earth的数据组织中，使用高度为0-17共18层的四 叉树组织全球数据，分块结点数目理论上可达2³²＝4 294 967 296个，影像数据分块数 目必然对空间查询计算带来不可忽略的影响。

在空间排序中，空间相邻结点(在排序队列中，一个影像分块可以看作是一个结点) 在排序队列上的距离称为结点间空间排序距离(简称空间排序距离)，整个空间排列的 空间排序距离与结点的区域检索效率有着直接关系。通过统计分析可以发现，Hilbert序 与上述其他排序距离相比，一方面，具有普遍低结点排序距离的特点，十分有利于结点 的高效区域访问，另一方面，由于某些结点的超大排序距离导致了Hilbert序的平均结点 距离大于普通行序和Z序，制约某些区域结点的快速访问。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提出一种适合空间查询的遥感影像分块排序存储方法。 该方法在增加可接受存储开销的情况下，提高了海量遥感影像分块的区域查询效率，且 改进的Hilbert序普适用于可Hilbert排序的多种场合。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种适合空间查询的遥感影像分块排 序存储方法，包括以下步骤：

第一步，将影像从左上角起剖分成规则的2²ⁿ块；若影像边缘部分的影像分块尺寸不 足，则用空值对其进行补齐处理。

一般来说，遵照不同的影像格式，读取其实际影像数据，按照一定大小将影像从左 上角起分成规则的影像分块，分块(chunking)是一种常规的优化存储方法，这种分块策 略对于那些涉及部分原始数据的空间查询操作特别有效；同时，数据分块可以减少数据 的网络传输数据量，方便数据压缩和有利于在计算机内存中对图像数据进行运算处理。 分块大小根据经验值可取128、256或512等常数。为了便于数据处理，若影像边缘部分 的影像分块尺寸不足，对边缘处的影像分块可用空值进行补齐处理。