高光谱影像数据库存取技术：GeoRaster与动态转换研究

"高光谱影像库的数据存取技术研究 (2012年)" 本文主要探讨了高光谱影像库的构建与管理中所涉及的关键技术，特别是在数据存取方面。高光谱影像数据因其海量、多维特性，对存储和访问效率提出了较高的要求。作者在研究中采用了GeoRaster数据存储模型作为基础，这是一种专为地理空间数据设计的高效存储方案。 首先，文章介绍了基于存储过程的影像入库方法。为了高效地将高光谱影像数据存入数据库，作者创建了一个名为Import_Img_Data的存储过程。存储过程是预编译的SQL语句集合，能够提高数据处理的速度和效率。通过使用C#编程语言调用这个存储过程，可以便捷地将高光谱影像数据集成到数据库系统中，实现了数据的快速导入。 其次，文章提到了一种基于动态数据表转换的数据获取策略。这一方法允许从数据库的GeoRaster对象中直接获取像元的光谱曲线，使得用户能够在数据库层面直接进行光谱信息的查询和分析，无需将整个影像数据导出，大大提高了数据获取的效率。这种方法实现了高光谱数据的“图谱合一”，即在存储图像的同时也保留了其丰富的光谱信息，有利于进行复杂的光谱分析。 研究的结果表明，这两种技术对于构建和管理高光谱影像数据库具有显著的技术支持作用。它们不仅能有效解决高光谱数据的存储问题，还能优化数据的访问和处理，为遥感应用、环境监测、资源调查等领域提供了有力的工具。 关键词涵盖了高光谱影像库、GeoRaster模型、数据表转换、数据存储和数据获取等核心概念。这些技术的应用对于提升高光谱数据管理的效率和便捷性具有重要意义，特别是在处理大规模、高维度的高光谱数据时，其优势更为明显。 这篇论文深入研究了高光谱影像数据的存储和访问策略，提出的解决方案对于现代地理信息系统（GIS）和遥感领域的数据管理具有重要的参考价值。通过结合GeoRaster模型和存储过程技术，以及动态数据表转换，不仅能够优化数据库的性能，还能够简化高光谱数据的使用流程，为科研和实际应用提供了强大的支持。