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多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
管理方案
栅格、影像数据库采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据,同一分辨率的栅格数据被组织在一个层面(Layer)内,而不同分辨率的栅格数据具有上下的垂直组织关系:越靠近顶层,数据的分辨率越小,数据量也越小,只能反映原始数据的概貌;越靠近底层,数据的分辨率越大,数据量也越大,更能反映原始详情。
组织形式
(1)纵向分层组织
(2)横向分块组织
对相同金字塔层、相同波段内的数据按照一定分块大小进行分块存储。Tiles结构(即空间分块索引结构)是一种比较适合栅格数据处理的存储方法。其优点体现在以下几个方面:
对栅格数据浏览显示时,其屏幕的可见区域只是整个数据中的一个小矩形区域,采用数据分块管理的方法,就可以减少数据的读盘时间;
分块管理也利于栅格数据的压缩,因为栅格数据具有局部相关性;
分块管理也利于数据库管理,现在的商用数据库大多是关系型数据库,关系型数据库对数据的管理是基于数据记录。当采用分块方式管理栅格数据时,数据分块可以与数据库的记录进行很好的对应,可以很好的利用商用数据库管理海量栅格数据。
数据分块的大小(数据块的行、列值)通常取2的幂次方,具体的大小在选择时需要考虑以下因素:数据的局部相关程度、压缩算法、栅格数据类型、栅格数据缓冲区的管理算法、用户感兴趣区域的大小、网络的传输单元等。综合考虑以上因素,我们一般选用32K或64K大小的分块。
存储结构
分层分块索引
在栅格数据库中,可同时包含多个栅格数据集和栅格目录,而栅格数据集既可由栅格数据库直接管理,也可由栅格目录组织管理,可根据用户需求灵活定制。
栅格数据集的物理存储采用“金字塔层—波段—数据分块”的多级索引机制进行组织:金字塔层—波段索引表现为栅格数据在垂直方向上多尺度、多波段的组织形式,金字塔层—数据分块索引表现为栅格数据在水平方向上多分辨率、分块存储的组织形式。基于这种多级索引结构,在使用栅格数据进行分析时可快速定位到数据分块级,有效地提高栅格数据存取速度。