[发明专利]一种土地分类方法、装置和云服务器

说明书

本申请提供了一种土地分类方法、装置和云服务器涉及遥感数据处理技术领域。其中，所述方法为：获取遥感数据；将遥感数据划分成至少两个子区域；基于计算引擎，将至少两个子区域输入到至少一个土地分类容器中进行分类，土地分类容器是指利用容器化技术将土地分类算法进行封装的容器。本申请在大范围的土地分类过程中，利用容器化技术，将土地分类算法封装在容器中，在土地分类过程中可以调用任意土地分类算法。将遥感数据分割成多个子区域，通过计算引擎调用相应的容器，对分割后的子区域并行处理，可以快速地得到大范围的土地分类制图。

技术领域

本发明涉及遥感数据处理技术领域，尤其涉及一种土地分类方法、装置和云服务器。

背景技术

近年来，随着遥感技术和航天技术的发展，遥感数据的质量和体量都呈现出爆发式的增长。如何充分利用海量的遥感数据成为了一个重要的研究和应用方向。土地利用和土地分类是遥感的重要应用。现有技术中，土地分类大多是对有限的土地进行分类，通常是由单台计算机完成。大范围的土地分类需要大量的算力和存储资源，会造成计算的时间增加和存储成本的增加。单台计算机很难实现对大范围的土地进行土地分类处理。因此，亟需一种可以对大范围的土地进行土地分类处理的方案。

发明内容

为了解决上述的问题，本申请的实施例中提供了一种土地分类方法、装置和云服务器，利用云计算技术，结合分布式计算引擎和容器化技术，实现大范围的遥感土地进行土地分类。相比较传统的单台计算机处理方式，可以提高计算时间和得到高精度的土地分类制图。本申请在得到大量的遥感数据后，会将大量的遥感数据直接转化成土地分类处理所需要的输入数据。相比较现有的土地分类算法，降低了输入数据的要求，从而拓展了使用场景。本申请是基于云原生的容器化技术，对多样化的土地分类算法和运行环境进行封装，使得本申请可以适用于任何土地分类算法类型，如机器学习、深度学习等。

为此，本申请的实施例中采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种土地分类方法，包括：获取遥感数据；将所述遥感数据划分成至少两个子区域；基于计算引擎，将所述至少两个子区域输入到至少一个土地分类容器中进行分类，所述土地分类容器是指利用容器化技术将土地分类算法进行封装的容器。

在该实施方式中，在大范围的土地分类过程中，利用容器化技术，将土地分类算法封装在容器中，在土地分类过程中可以调用任意土地分类算法。将遥感数据分割成多个子区域，通过计算引擎调用相应的容器，对分割后的子区域并行处理，可以快速地得到大范围的土地分类制图。

在一种实施方式中，所述获取遥感数据之后，还包括：对所述遥感数据进行预处理，得到第一遥感数据，所述第一遥感数据中的各个图像具有同质性；基于所述第一遥感数据，构建数据立方体，所述数据立方体是指将所述第一遥感数据中相同时间的图像集合成为一个独立的层，多个时相的层堆叠后得到立方体结构；降低所述数据立方体的维度，得到第二遥感数据，所述第二遥感数据中各个图像不携带时间信息。

在一种实施方式中，还包括：当所述数据立方体的同一位置上存在多个灰度值时，按照设定规则选择出一个灰度值。

在一种实施方式中，还包括：当所述数据立方体的一个位置上没有灰度值时，按照设定规则计算出一个灰度值。

在一种实施方式中，所述将所述遥感数据划分成至少两个子区域，具体包括：基于空间要求，将所述第二遥感数据划分成至少两个子区域。

在一种实施方式中，所述容器化技术为docker技术，所述土地分类容器是利用所述docker 技术将所述土地分类算法进行封装的容器。

在一种实施方式中，所述计算引擎为spark，所述基于计算引擎将所述至少两个子区域输入到至少一个土地分类容器中进行分类，包括：基于spark调用所述至少一个土地分类容器；将所述至少两个子区域输入到所述至少一个土地分类容器中进行分类。