GeoRaster在多源遥感数据存储中的应用研究

"GeoRaster的多源遥感数据存储研究" 本文主要探讨了如何利用GeoRaster技术解决多源遥感数据存储的问题。GeoRaster是Oracle数据库中用于存储地理空间数据的一种高效工具，特别适用于处理大型的遥感影像数据。随着遥感技术的进步，数据源日益丰富，影像文件格式多样化，这给数据的管理和存储带来了挑战。文章作者李芳、邬群勇和汪小钦通过深入研究Oracle GeoRaster的数据模型，提出了一种扩展的遥感影像存储模型。 在传统的遥感数据管理系统中，数据通常以文件形式存储，管理复杂且不利于数据共享。针对这一问题，该研究设计了一个基于GeoRaster的多源遥感影像存储模型。此模型能够统一不同来源、不同格式的遥感数据，简化数据管理，提高数据访问效率。文章中提到，通过结合Java JAI（Java Advanced Imaging）和GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）库，可以实现在Oracle数据库中对多源多格式遥感影像数据的统一存储和管理。 Java JAI是Java平台上的高级图像处理库，支持多种图像格式，而GDAL是一个开源的地理空间数据处理库，支持众多遥感和GIS数据格式。将两者结合使用，可以实现对各种遥感数据的读取、转换和写入，从而在GeoRaster中创建一个兼容性极强的存储环境。 文章还指出，随着计算机和网络技术的快速发展，数字地球和数字城市等项目的推进，信息共享成为了关键。遥感影像作为海量信息的重要组成部分，其共享和管理显得尤为重要。现有的遥感影像存储管理系统各有优缺点，如武汉大学的GeoImageDB侧重于多分辨率影像数据的文件管理，而加拿大遥感图像中心的系统则将元数据存储在数据库中，实际图像仍用文件系统管理。相比之下，GeoRaster的数据库内存储方案提供了更高效的数据整合和检索能力。 这项研究为遥感数据的存储和共享提供了一种创新解决方案，通过扩展GeoRaster并结合Java JAI和GDAL，可以有效地应对多源、多格式遥感数据的挑战，推动遥感数据在信息共享平台上的广泛应用。这对于构建全球化信息共享平台，促进遥感数据的高效利用具有重要意义。