【文章內容簡介】 的查詢與發(fā)布等基本功能。為了能夠在中心服務器及各個站點服務器實現(xiàn)對空間元數(shù)據(jù)庫的管理，必須開發(fā)專用的軟件。 （ 2）中心服務器端根據(jù)制定的規(guī)則分解客戶端的請求后，向客戶端 轉發(fā)按規(guī)則轉化的二級請求，客戶端通過二級請求，再轉向其他服務器索要結果。 （ 3）在分布式空間數(shù)據(jù)庫中，空間數(shù)據(jù)分布于各個數(shù)據(jù)服務器站點上。在應用這些數(shù)據(jù)時， 8 一般由客戶端向中心服務器發(fā)出數(shù)據(jù)請求，中心服務器在接受請求后，調用總的空間元數(shù)據(jù)庫，確定存儲所需數(shù)據(jù)的服務器，然后向具體的數(shù)據(jù)服務器發(fā)出數(shù)據(jù)請求，由相應數(shù)據(jù)服務器上的服務程序從有關空間數(shù)據(jù)庫中生成所需要的數(shù)據(jù)，并將結果傳回中心服務器，進而傳回客戶端。中心服務器既是整個分布式空間數(shù)據(jù)庫的核心，又是為客戶進行數(shù)據(jù)服務的代理?？臻g數(shù)據(jù)服務采用存根 /架構 (stub/skeleton)機制，即處于客戶端的應用程序通過一個存根程序來代理數(shù)據(jù)請求，它生成有關數(shù)據(jù)請求命令，向中心服務器發(fā)出數(shù)據(jù)服務請求，并最后負責接收服務器端傳回的結果數(shù)據(jù)；在中心服務器上有一個處于激活狀態(tài)的架構程序，它負責監(jiān)測接收來自客戶端的數(shù)據(jù)請求，對收到的命令請求進行分析，得出數(shù)據(jù)所在的站點地址，將數(shù)據(jù)請求命令發(fā)向相應的數(shù)據(jù)站點，并負責接收從數(shù)據(jù)服務器返回的結果數(shù)據(jù)，然后再將這些數(shù)據(jù)傳到發(fā)出初始命令的客戶端 。在每個數(shù)據(jù)服務器上，也有一個處于激活狀態(tài)的架構程序，它接收由中心服務器發(fā)來的數(shù)據(jù)請求，對數(shù)據(jù)請 求的內容進行分析，自動調用數(shù)據(jù)查詢和分析工具，對本站點上的空間數(shù)據(jù)庫進行操作，得到所需要的結果數(shù)據(jù)，最后再將這些數(shù)據(jù)傳回中心服務器 .在分布式空間數(shù)據(jù)庫中采用數(shù)據(jù)服務策略有其顯著優(yōu)點，它使得對空間數(shù)據(jù)庫的調用完全限制在所感興趣的數(shù)據(jù)集上，即只有需要的那部分數(shù)據(jù)才通過網絡傳輸，從而避免了海量地理空間數(shù)據(jù)的傳輸，不致引起網絡梗塞。 （ 4）當空間數(shù)據(jù)最后到達客戶端后，數(shù)據(jù)在客戶端實現(xiàn)圖層的融合。把最后的結果顯示給用戶。因為最后圖層融合是在本地機器上完成，不受網絡的影響，能得到更加好的效果。最后實現(xiàn)結果逐步傳達到客戶 端。 （ 5）基于 WebService 通訊協(xié)議。 預期成果 在 Titan GIS 的基礎上，實現(xiàn)一套能能 夠 處理多源、異構海量空間數(shù)據(jù)的引擎，其主要技術指標如下： (1)異構數(shù)據(jù)源的支持： 引擎 軟件支持異構數(shù)據(jù)源并有相應數(shù)據(jù)訪問接口或適配器。支持的異構數(shù)據(jù)接口包括： Arc/Info、 ArcView、 MapInfo、 AutoCAD、 MicroStation、 MapGIS、 PCI、Erdas Imagine 等 GIS、遙感圖像處理等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式；在 Titan軟件開發(fā)平臺提供的異構數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)訪問接口和適配器 的基礎上，開發(fā)數(shù)據(jù)訪問功能，支持異構數(shù)據(jù)源 ，多種空間數(shù)據(jù)庫，如 Oracle、 SQL Server、 Kingbase、 MySQL 等等 。 (2)支持元數(shù)據(jù)規(guī)范標準 。 （ 3）開放、合理的體系架構，服務器端采用多實例管理，充分利用多路 CPU 和大內存的服務器資源； GIS 應用負載均衡采用多級管理模式，面向大型服務器的群集應用；管理和配置的理念。 （ 4）海量空間數(shù)據(jù) 處理 及顯示，對于影像數(shù)據(jù)的顯示， Titan 空間數(shù)據(jù)管理 SDM 建立影像金字塔。這樣既能避免采用小波影像壓縮技術的較多質量損失，又達到了海量影像數(shù)據(jù)的組織管理和 快速瀏覽效果的目的，可以實現(xiàn)與數(shù)據(jù)量無關的快速顯示 ；對于矢量數(shù)據(jù)的顯示， Titan空間數(shù)據(jù)管理建立了 基于四叉樹、 R 樹混合索引技術，克服了傳統(tǒng)單一索引技術的不足，為海量空間數(shù)據(jù)管理 、顯示 奠定了堅實的基礎。 9 森林遙感光譜特征分析 技術 關鍵技術分析 森林資源的調查、規(guī)劃、管理、監(jiān)測、評價、預測預報、決策等各個環(huán)節(jié)都離不開現(xiàn)勢的、客觀的、準確的信息。遙感技術具有的宏觀、綜合、動態(tài)、快速地獲取地表信息的特點，成為現(xiàn)代森林資源研究中最有效的信息獲取手段之一，為森林生態(tài)系統(tǒng)空間信息的提取、資源動態(tài)的 連續(xù)快速監(jiān)測和結構、功能的定量綜合分析提供了強有力的技術支撐。 隨著傳感器技術的發(fā)展，目前遙感技術正在逐漸形成高、中、低多層次軌道，粗、精、細多種分辨率，由可見光到微波的多個波段組成的、準實時的立體交叉對地觀測系統(tǒng)，所獲衛(wèi)星數(shù)據(jù)已廣泛地應用在國土資源、海洋、水文、農業(yè)、林業(yè)、城市、交通、地礦、油氣、測繪制圖、環(huán)境、減災等領域。目前遙感呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢：多平臺多傳感器航空航天遙感數(shù)據(jù)獲取技術趨向“三高” —— 高空間分辨率、高時相分辨 率和高光譜分辨率；衛(wèi)星遙感呈現(xiàn)向小型化、多樣化、專業(yè)化發(fā)展趨勢； 遙感技術與多種高 新技術（ GIS、 GPS 等）進一步結合。全定量化遙感方法將走向實用。 由于不同時期太陽輻射、氣候、植被覆蓋、土壤水分等環(huán)境因素的變化，造成地物電磁輻射的差異，因此地物在不同時間內光譜和空間特征具有明顯的變化規(guī)律，反映在遙感影像上，各種地物的光譜和幾何特征因成像季節(jié)和日期不同表現(xiàn)出色調和幾何特征上的差別。因此，根據(jù)光譜特征的時間效應，分析研究區(qū)域地物的季相變化規(guī)律，選擇信息量最豐富、時相特征明顯的影像，才能達到影像增強和特征信息提取的最佳效果。 森林遙感光譜特征分析的基礎是植被的光譜特征分析。植被的光譜特征可使 其在遙感影像上與其他地物有效地加以區(qū)別，同時，不同的植被類型以及不同的健康狀態(tài)、生長狀況等都各有不同的波譜特征，從而成為區(qū)分植被類型、長勢以及估算生物量的重要依據(jù)。地物的光譜特征包括反、發(fā)射和透射，但對于植被而言，在可見光和近紅外波段，發(fā)射和透射幾乎等于零。因此，研究植被的光譜特征主要是植被的反射光譜特征。 常用的光譜分析方法包括：波段優(yōu)化組合法、植被指數(shù)法、遙感信息定量法。 （ 1）波段優(yōu)化組合數(shù)量化分析方法主要有最大離散度方法、最大 墑 值法、最小信息 相關法、方差 — 協(xié)方差矩陣法等等。 （ 2）監(jiān)測 作物長勢水平的有效方法是利用衛(wèi)星多光譜通道影像的反射值得到植被指 數(shù) (VI, Vegetation Index)常用的植被指數(shù)有比值植被指數(shù) (RVI, Radio Vegetation Index)、歸一化植被指數(shù) (NVI, Normalized Vegetation Index)、差值植被指數(shù) (DVI, Difference Vegetation Index)和 }E 交植被指數(shù) (PVI, Perpendicular Vegetation Index )等。 將遙感信息定量化，實現(xiàn)全球海量觀測數(shù)據(jù)的定量管 理、分析和預測、模擬是 當前遙感技術重要的發(fā)展方向之一，是精準林業(yè)實現(xiàn)的基礎，也是資源環(huán)境定量估測和預測的要求。包括傳感器絕對定標，建立目標地物波譜與遙感數(shù)據(jù)的相關模型，在光譜維的延伸上研究成像光譜信息與地物表面特征、生物特性、理化特性等的定量關系等等。遙感信息定量化主要是針對傳感器的光譜特性和目標地物的光譜特征，因此傳感器的高光譜分辨率是實現(xiàn)定量化的基礎。目前，高光譜遙感的發(fā)展趨勢就是遙感信息定量化。高光譜遙感器的光譜分辨率己達數(shù)納米，空 10 間分辨率僅幾米，對應圖像任一像元反演的地物光譜，可與地面實 測值相比擬，這將便于實驗室地物光譜分析模型直接應用到高光譜遙感的處理和分析研究，以及利用計算機自動進行地物的光譜分類和匹配識別研究。通過遙感信息的定量化，將定量反演的地物光譜與實測值相比較，可對空中傳感器的波長漂移、增益、信噪比等性能進行校驗，以及對遙感數(shù)據(jù)的精度進行全面的評價。 技術線路 在林業(yè)遙感研究和應用中，光譜特征分析是進行圖像預處理、特征信息提取、分類、圖像判讀、定量估測的基礎，貫穿于遙感影像處理與應用的全過程。 （ 1）信息源的選擇和彩色圖像合成： 地物的光譜特征是傳感器工作波段設計和遙 感圖像處理的理論基礎和依據(jù)。林業(yè)遙感中，植被的波譜特征是研究和應用的基礎。其中，信息源的選擇包括傳感器的選擇、遙感數(shù)據(jù)時相的選擇。通過不同的遙感信息源、不同時相和不同生長狀況的森林遙感數(shù)據(jù)的信息量、統(tǒng)計特征、以及地面光譜特征的測定、對比和分析，獲得了森林資源與環(huán)境調查、監(jiān)測與評價以及精準林業(yè)研究中不同應用目標下實用的遙感信息源、最佳時相和最佳波段組合。 （ 2）植被類型的識別：不同植被類型，由于組織結構不同，季相不同，生態(tài)條件不同而具有不同的光譜特征、形態(tài)特征和環(huán)境特征，在遙感影像中可以表現(xiàn)出來，首先，不同植 物由于葉子的組織結構和所含色素不同，具有不同的光譜特征。其次，利用植物的物候期差異來區(qū)分植物，也是植被遙感重要方法之一。最明顯的是冬季時，落葉樹的葉子己經凋謝，葉子的色素組織都發(fā)生變化，在遙感影像上顯示不出植物的影像特征，無論是可見光區(qū)和近紅外光區(qū)，總體的反射率都下降，藍光吸收谷和紅光吸收谷都不明顯。而常綠的樹木仍然保持植物反射光譜曲線特征，兩者很容易辨別。同一種植物在不同季節(jié)的光譜特征有明顯的變化 。不同的植物生長期不同，光譜特征的變化也是不一樣的。因此通過各種植物的物候特征，生長發(fā)育的季節(jié)變化，可以利用有 利時機，識別植物的種類。第三，根據(jù)植物生態(tài)條件區(qū)別植物類型。不同種類的植物，有不同的適宜生態(tài)條件，如溫度條件、水分條件、土壤條件、地貌條件等等。這些條件在一個地區(qū)綜合地影響著植被的分布，但其中的主導因素起著重要的作用。 （ 3）森林數(shù)量估：森林數(shù)量估測是森林經理中的重要內容。應用現(xiàn)代遙感技術的多層次多傳感器的立體觀測網絡，可以獲得從森林、景觀到林分和小班的數(shù)量計測，包括森林蓄積量、郁閉度的估測，林分的蓄積、生物量估測以及單木樹高、冠幅、材積等測樹因子的自動化量測