马骏+张飞龙

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2016.02.015

摘  要： 随着遥感影像规格化数据的数据量以PB级别不断增加，海量的遥感影像规格化数据就需要采用更加合适的云存储平台系统。基于传统关系型数据库的云平台系统在高并发读写、扩展性等方面无法满足当前大数据量的需求，因此研究了一种基于MongoDB的遥感规格化数据云平台系统，与现有的云平台系统相比，此平台在性能、稳定性、扩展性方面都有很大提升。

关键词： 遥感规格化数据; MongoDB; 海量; 云平台

中图分类号：TP399          文献标志码：A     文章编号：1006-8228（2016）02-49-04

Design and implementation of remote sensing normalized data cloud platform

Ma Jun1，2， Zhang Feilong1

（1. Department of Computer Science and Technology， Henan University， Kaifeng， Henan 475004， China;

2. Data and Knowledge Engineering Research Institute， Henan University）

Abstract： Along with the increase of the PB level of remote sensing normalized data， massive remote sensing normalized data needs to use a more suitable cloud storage platform system. Remote sensing normalized data cloud platform based on traditional relational database cannot meet the needs of the current large volume of data in high concurrent read write， scalability. Therefore， this paper studies the remote sensing normalized data cloud platform based on MongoDB， compared with the prior platform system this platform have greatly improved in performance， stability and scalability.

Key words： remote sensing normalized data; MongoDB; massive; cloud platform

0 引言

高分应用综合数据库系统是高分应用链条中的重要组成部分，是必需的基础支撑条件。高分应用综合数据库系统主要负责收集、保管、维护和提供高分卫星信息产品研发、生产、验证、服务所需的数据信息资源，是高分应用链条中不可或缺的数据支撑，也是高分应用示范系统建设和推广应用的重要基础。其中，规格化影像产品数据作为其主要的产品数据类型也是整个系统工作的重中之重。规格化影像产品，即对原始数据进行几何、辐射等预处理后形成干净准确的影像，在对其按照标准分辨率层级进行重采样，最后为保证定量化处理精度按标准格网裁切成1000*1000的规格化影像。现有系统的规格化数据云平台主要是采用了Sqlite数据库作为底层索引[1-2]。

Sqlite具有很好的兼容性、跨平台性和较小的规模等特点，但是在数量日益增大的今天，Sqlite的存储大小限制、稳定性和对并发读写等方面的不足也开始影响规格化数据云平台的整体性能[3-4]。……