基于MongoDB遥感数据存储管理策略的研究

发布时间：2017-07-01 06:22

  本文关键词：基于MongoDB遥感数据存储管理策略的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：遥感数据作为一种对地观测目标的信息载体,具有信息量丰富、获取速度快和覆盖面积大等特点,目前已经广泛应用于林业、地质、海洋、农业、环保、气象、测绘和军事侦察等诸多领域。近些年来,随着我国遥感技术的腾飞,遥感数据逐步呈现多尺度、多源、多时相、全球覆盖和高分辨率等特点,数据量呈爆炸式的增长,形成了GB级、TB级、PB级的发展趋势。在另一方面,为了能够实现海量遥感影像信息的实时显示和快速服务,在遥感数据应用中多使用多分辨率金字塔影像分块技术,这就导致了已经大数据量的遥感数据呈倍数增加。如何更加高效有序的的组织、存储和管理这些海量遥感数据,已经成为摆在我们面前的一个挑战。随着计算机与信息技术的快速发展,遥感领域的相关技术也随之不断进步,近些年,海量遥感影像数据的存储管理已经向分布式集群化的方向发展。通过分析目前国内外流行的海量遥感数据存储管理系统的优缺点,针对于中国遥感卫星应用服务系统-综合数据库运行管理子系统中的瓦片数据存储管理模块的需求,本文主要做了以下研究:(1)研究设计了MongoDB集群存储瓦片数据的元数据+分布式文件系统存储瓦片数据的文件数据的存储管理策略;基于瓦片数据的GeoHash编码利用MongoDB的自动分片技术实现相邻地理位置数据的元数据存储在相同的数据分块之中;在元数据检索方面,设计了一种基于GeoHash编码的区域检索策略,相较于基于层级行列号的检索策略,在检索的效率上有一定的提升。(2)在分布式文件系统中,采用连续配号策略、绝对路径的构建实现了瓦片数据的直接寻址,大大简化了寻址过程,实现了瓦片文件数据快速、精准的寻址操作。(3)本文所研究的遥感数据存储管理策略已在中国遥感卫星应用服务系统-综合数据库运行管理子系统中得到了初步运用,通过实验验证和一定时间的运行测试,证明本文研究的策略的可行性。
【关键词】：遥感数据 MongoDB 区域检索策略 直接寻址 存储管理
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP79
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 选题背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势10-11
• 1.3 研究的目标和内容11-12
• 1.4 本文的结构框架12-13
• 1.5 本章小结13-15
• 2 遥感数据存储管理技术综述15-27
• 2.1 遥感影像瓦片的数据结构15-19
• 2.1.1 影像金字塔技术15-16
• 2.1.2 World Wind瓦片分块组织16-17
• 2.1.3 五层十五级影像切分组织模型17-18
• 2.1.4 遥感瓦片元数据介绍18-19
• 2.2 NoSQL数据库介绍19-22
• 2.2.1 NoSQL的基本概念19-21
• 2.2.2 NoSQL的理论基础21-22
• 2.3 MongoDB22-23
• 2.4 分布式文件系统23-24
• 2.5 GeoHash编码24-25
• 2.6 本章小结25-27
• 3 关键技术研究27-43
• 3.1 MongoDB的分片技术27-28
• 3.2 基于GeoHash编码分块的研究28-31
• 3.3 元数据检索策略31-36
• 3.3.1 基于层级、行列号的元数据检索策略31-32
• 3.3.2 基于GeoHash编码的元数据检索策略32-36
• 3.4 瓦片文件数据存储策略模型36-38
• 3.4.1 虚拟文件目录36-37
• 3.4.2 瓦片数据的寻址37-38
• 3.5 实验验证分析38-41
• 3.5.1 实验环境介绍39
• 3.5.2 检索性能对比分析39-40
• 3.5.3 存储性能对比分析40-41
• 3.6 本章小结41-43
• 4 存储管理策略的应用43-55
• 4.1 系统的三层架构43-44
• 4.2 MongoDB集群的构建44-49
• 4.2.1 MongoDB集群的基本构成44-46
• 4.2.2 MongoDB数据库中的文档模型46-47
• 4.2.3 MongoDB集群架构设计47-49
• 4.3 数据的检索流程49-52
• 4.3.1 瓦片数据的检索流程49-50
• 4.3.2 可视化检索实例50-52
• 4.4 瓦片数据的存储流程52
• 4.5 本章总结52-55
• 5 总结与展望55-57
• 参考文献57-59
• 致谢59-61
• 攻读学位期间发表的学术论文与参加的项目61-62

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