摘要:長期以來,地球空間信息服務無法反映現場實況,不能滿足綜合監測實時信息服務需求。本文圍繞空天地平臺觀測共享集成管理和時空信息高效服務問題,提出了傳感網觀測共享信息模型,重點闡述了基于對地觀測傳感網的更大時空覆蓋優化布局、任務反饋控制、流式觀測實時接入和動態仿真與預警決策支持的實時動態GIS關鍵技術,介紹了實時動態 *** GIS平臺GeoSensor及長江流域通航、防洪和發電時空信息感知管理應用。
關鍵詞:衛星耦合傳感網 實時 動態 *** 地理信息系統 智能感知 共享服務
Key Technologies and Applications of Satellite and Sensor Web-coupled Real-time Dynamic Web Geographic Information System
CHEN Nengcheng1,2, XIAO Changjiang1,2, LI Liangxiong3
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Abstract: The geo-spatial information service has failed to reflect the live status of spot and meet the needs of integrated monitoring and real-time information for a long time. To tackle the problems in observation sharing and integrated management of space-borne, air-borne, and ground-based platforms and efficient service of spatio-temporal information, an observation sharing model was proposed. The key technologies in real-time dynamic geographical information system (GIS) including maximum spatio-temporal coverage-based optimal layout of earth-observation sensor Web, task-driven and feedback-based control, real-time access of streaming observations, dynamic simulation, warning and decision support were detailed. An real-time dynamic Web geographical information system (WebGIS) named GeoSensor and its applications in sensing and management of spatio-temporal information of Yangtze River basin including navigation, flood prevention, and power generation were also introduced.
Key words: satellite and sensor Web coupling real time dynamic Web geographical information system (WebGIS) *** art sensing sharing and service
人類80%的活動與空間信息有關,空間信息已經滲透到各行各業,伴隨著人們的生產生活。然而,長期以來,地球空間信息服務處于靜態、滯后和單一的局面,無法反映現場實況,無法滿足綜合監測預警與決策支持的實時信息服務需求,具體表現在以下4個方面:
(1) 傳感網[1-2]是空間信息實時動態獲取的重要手段之一,空天地傳感器、觀測數據和觀測事件等傳感網資源呈現出觀測模式不同、節點類型多樣、觀測尺度差異大等特征。國內外在GIS空間數據模型方面取得了重要進展,但仍然存在傳感網與GIS相互脫節、空天地傳感器難于耦合等難題。為了實現空間無縫時間連續的綜合監測,迫切需要研究面向對地觀測傳感網的綜合集成管理信息模型。
(2) 最近10年,GIS長期以在線靜態服務模式提供“過時”的時空信息,對地觀測傳感網實現了“空天地”一體化實時動態信息獲取,需要管理和優化傳感網布局,突破高頻高通量流式觀測接入、控制、預警和決策等技術瓶頸,實現對地觀測傳感網的實時接入、高效服務和預警決策。
(3) 傳統監測 *** 通過互聯網與監測設備及系統的連接通常是單向的,監測時間和周期難以控制,需要研究基于“互聯網+傳感網”技術,集成空天地監測傳感器,構建對地觀測傳感網與地理信息服務之間的雙向連接,形成事件感知即服務監測體系,實現廣域環境下傳感器的智能互聯和實時感知。
(4) 近年來,國務院將長江等水資源管理、內河水運發展和生態文明治理定為國家發展戰略,長江上游水庫群和水電站建設如火如荼,長江干線數字航道建設正在提速,然而缺乏即時的時空信息共享技術,蓄水發電、防汛抗旱和安全通航水位尺度維護矛盾較為突出。另外,地理信息系統從20世紀90年代末的數據共享發展到了21世紀初的功能互操作,尚缺乏能提供鮮活空間信息和實現快速輔助決策的傳感網GIS平臺,以實現空天地傳感器、數據整合分析和模型決策預警一體化,以滿足蓄水發電、防汛抗旱和安全通航等日常管理、公共服務和應急決策實時、動態和綜合的時空信息需求。
針對上述問題,筆者所在團隊圍繞空天地平臺觀測共享集成管理和時空信息高效服務難題系統開展模型和技術研究,攻克了基于對地觀測傳感網的更大時空覆蓋優化布局、任務反饋控制、流式觀測實時接入和動態仿真與預警決策支持的實時動態GIS技術瓶頸,構建了空天地集成化的長江流域典型區域傳感網,成功應用于長江流域通航、防洪和發電應用。
1 實時動態 *** 地理信息系統關鍵技術1.1 空天地平臺異質觀測共享集成管理技術
針對傳感網異質資源與GIS耦合問題,提出了傳感網觀測共享信息模型(見圖 1),實現了面向航道、水文、土壤和氣象綜合監測的空天地平臺32種傳感器大規模集成管理和共享應用,具體包含:
圖 1 傳感網觀測共享信息模型
Fig. 1 Sensor Web observation sharing information model
(1) 面向感知節點的觀測過程、觀測數據和觀測對象信息共享和精準管理問題,提出了體現時空特征和事件過程的傳感網觀測共享信息模型[3-6]:傳感器觀測過程信息描述模型、觀測數據描述模型、觀測事件信息描述模型和動態觀測能力指數模型,建立了與GIS通用數據模型的無縫集成表達,評估了傳感器在特定任務下的觀測能力,實現了不同觀測任務與觀測能力的定量映射。
(2) 統一時空框架下的節點資源高效管理是傳感網與GIS無縫集成的技術關鍵,通過刻畫傳感網感知單元、處理算法和應用模型3類資源標識、特征、時空和能力等9方面信息,屏蔽了傳感網系統底層硬件差異,實現了傳感網3類資源的全網統一描述和虛擬化管理[7]。
(3) 動態耦合不同機理的空天地觀測資源是綜合監測的關鍵技術之一,建立了觀測系統級耦合模型、日常松耦合及應急緊耦合的監測新模式[8]。通過信息模型和開放接口總線,屏蔽了觀測系統接口和處理算法差異,實現了觀測、處理算法和應用模型的動態聚合;提出了顧及應急事件全生命周期的多星多尺度互補增強和星地時間同步空間互補增強觀測 *** ,實現了全國、流域和區域不同尺度高空間分辨率(國產衛星達16 m,地面傳感網達3 m)和高時間分辨率(衛星達天級、地面傳感網達秒級)的地表環境動態感知[9-10]。
與IEEE 1451、ISO 19130和OGC O&M[11]相比,觀測共享信息模型實現了觀測過程與GIS數據模型的融合表達,解決了綜合監測傳感器、觀測數據和觀測事件的共享表征和精準管理問題。與OGC SensorML[12]、W3C MathML和ebRIM等單一資源信息模型相比,異構節點模型將不同類型傳感網資源納入一個標準框架內進行統一表征,從更宏觀層次上對傳感網資源進行抽象聚合,解決了異構節點資源的虛擬組織和集成。與美國NASA傳感網[13]、歐盟傳感網SANY[14]和OGC傳感網SWE[1]相比,緊耦合監測模式實現了空天地觀測的動態聚合。
1.2 傳感網實時動態時空信息高效服務技術
針對傳感網接入、信息服務和預警決策問題,研究了基于更大覆蓋的傳感網優化布局[15-17]、多信道聯合感知實時接入[18-19]、面向任務的反饋控制[20-21]、資源服務組合預警[22-24]和動態模擬仿真決策支持[25-26]等關鍵技術,將空間信息服務拓展到了傳感端和決策端。
(1) 天地觀測資源優化配置是N-P解算難題,基于更大覆蓋思想和觀測能力信息模型,提出了一種考慮地形影響和特殊選址要求的“點觀測-面覆蓋”型傳感網站點(雨量站)更大覆蓋模型,形成了面覆蓋觀測優化布局 *** ,空間覆蓋度提高了15%;提出了一種基于線目標交點集的“點觀測-線覆蓋”型傳感網站點(流量站)更大覆蓋模型,形成了線覆蓋觀測優化布局 *** ,空間覆蓋度提高了17%;充分發揮衛星空間連續時間離散和地面傳感器時間連續空間離散的觀測互補性,提出了星地時空協同觀測優化布局 *** T-MCLP,觀測時空綜合覆蓋度提高了18%,實現了衛星-地面感知節點的時空連續覆蓋。
(2) 針對空天地異構平臺傳感器感知手段多樣、通信協議各異和難以在 *** 環境下快速、無縫和智能接入的問題,提出了多用戶多信道聯合感知模型,發展了多用戶協作感知多信道的任務優化分配策略和多用戶感知信息融合 *** ,在保證觀測精度的前提下,有效縮短了多信道感知時間達20%;提出了智能傳感器通用模型和傳感網信息模型的語義整合 *** ,實現了物理接口、通信協議與傳感網服務接口的一體化整合,建立了基于IEEE 1451、WiFi、ZigBee、Bluetooth、GPRS和Modbus等協議的傳感網服務;提出了流式觀測數據并行接入與動態存儲 *** ,設計了支持非關系數據庫和動態索引的MongoSOS,實現了高通量遙感數據和高頻率傳感數據的高速、不間斷接入和存儲,億級觀測記錄的接入效率比國外更好 *** 德國52nSOS提高了一個數量級。
(3) 針對任務驅動的傳感網雙向反饋控制難點,在傳感網觀測規劃方面,提出了虛擬傳感器服務網的概念,發展了數據中心與觀測系統一體化規劃 *** ,實現了基于服務的實時、準實時和存檔等觀測數據源的統一規劃,擴大了傳感網數據源時域上的獲取范圍;在傳感網觀測獲取方面,提出了多平臺多傳感器柔性觀測服務 *** ,實現了衛星遙感存檔數據、智能原位傳感器和無線傳感器 *** 實時觀測數據的即時共享服務;在傳感網控制方面,提出了基于互聯網的多源異質傳感器在線規劃控制 *** ,實現了任務驅動的、閉環的、基于反饋的在線操作和控制。
(4) 針對對地觀測傳感網觀測支持事件的即時預警,提出了“多元觀測 *** 聚合事件提取”和“事件全生命周期觀測” *** ,突破了基于BPEL服務鏈、RESTful資源鏈和SensorML過程鏈的多任務并行組合事件提取與預警技術瓶頸。
(5) 針對對地觀測傳感網的決策支持實時仿真問題,提出了一套基于虛擬地球、仿真引擎和專業應用模型的觀測平臺、數據、事件和過程的實時動態仿真 *** ,實現了衛星平臺、無人機、地面傳感器 *** 和不規則河道以及天氣災害、泥沙淤積、河床演變、洪水演進等決策過程的動態模擬仿真。
相比于國外傳感網服務的資源發現效率低、精度差、類型單一、資源可用性低和時效性差等缺陷,筆者所在團隊提出的傳感網優化配置 *** 空間覆蓋度均提高15%以上、感知效率提高了20%、服務效率提高了一個數量級。
1.3 基于“互聯網+”模式的智能感知技術
針對空天地監測傳感器智能互聯與實時感知問題,筆者所在團隊提出了基于“互聯網+”模式的地表位移、土壤濕度、水位、航標等多種智能感知 *** ,實現了航標水位等傳感器的智能互聯和實時感知,連接遙感數據系統、無人機觀測系統和長江干線航標水位綜合觀測網,形成了空天地集成化虛實結合的長江流域典型區域對地觀測傳感網,如圖 2所示。
圖 2 空天地集成化虛實結合的長江流域典型區域對地觀測傳感網
Fig. 2 Space-air-ground integrated cyber-physical earth observation sensor Web in typical area of Yangtze River basin
(1) 針對小區域地表位移監測時間持續性差的問題,研發了地表位移監測無線傳感器 *** ,部署在三峽庫區野貓面;針對衛星遙感重返周期長的問題,利用GNSS衛星全球分布特點,提出并實現了利用GNSS信號反演濕度的算法,研制了GNSS-R反射信號新型接收裝置;針對航標遙測遙控終端工作時容易受水滲透,造成設備不能正常工作甚至損壞的問題,提出一種SIM卡外置且擁有防水透氣閥的航標遙測遙控終端,且與長江航道局監控中心服務器直接通信相連;上述新型設備和傳感器 *** 通過互聯網與遠程服務器的傳感器觀測服務SOS集成,實現了雙向連接和互聯網控制。
(2) 針對長江流域觀測平臺相互關聯缺乏的問題,以長江流域上游蓄水發電、中游水庫群調度、干線航標和沿線土壤氣象綜合監測為需求,提出并建設了耦合遙感數據系統、長江干線航標水位綜合觀測網、氣象、土壤、水文觀測站和機動無人機等分布式觀測系統的長江流域典型區域空天地集成化傳感網。該廣域傳感網共接入32種空天地觀測資源,利用國產高分遙感衛星生成了長江流域典型區域土壤濕度和歸一化水體指數產品,接入服務中心的觀測記錄達億條。
該傳感網耦合了分布式的空天地觀測系統軟硬件,在觀測能力上實現了耦合集成和即時服務。該 *** 同美國阿拉巴馬大學亨茨維爾分校地表監測傳感器 *** 、歐空局的監測系統相比,在觀測空間范圍和感知信息種類方面,具有更強的擴展性;觀測數據以標準的信息模型和服務接口直接與 *** GIS平臺互聯。
1.4 面向對地觀測傳感網的實時動態GIS平臺——GeoSensor
基于觀測共享信息模型、感知服務關鍵技術和傳感網基礎設施,項目組從2006年開始,歷時5年成功研制了實時動態GIS平臺——GeoSensor。它既是傳感網資源集成管理系統,也是傳感網地理信息服務平臺,更是傳感網輔助分析仿真模擬工具,具有以特色:① 具有與專業觀測系統集成的能力,能夠集成空天地多行業多觀測平臺多協議的異構傳感器;② 具有觀測全過程共享的能力,可以實現互聯網環境下觀測環境、觀測平臺、觀測數據、觀測產品的 *** 即時共享;③ 與空間信息系統無縫集成應用,通過對傳感網服務注冊中心的訪問,實時獲取觀測服務元信息,在虛擬地球或天地圖環境下實現觀測服務的集成應用,大大拓寬了地理信息即時應用服務的能力;④ 具備輔助決策與模擬仿真功能,結合專業輔助決策模型,實現了災害天氣、河演分析、泥沙淤積和洪水演進等流域復雜過程的模擬仿真。
GeoSensor與國外同類型軟件Esri的GeoEvent、微軟的SensorMap和德國的52° North等相比(見表 1),GeoSensor支持衛星、航空和地面3類異構平臺不同觀測機理的傳感器建模與管理;支持多種協議傳感器和觀測數據的實時動態接入,具備接入、注冊、檢索、控制、規劃和制圖功能;不僅具備虛擬地球的功能,同時具備觀測場景、平臺、數據和模型的動態可視化與仿真功能。實現了傳感網信息模型和GIS數據模型、傳感網服務接口和地理信息服務接口、傳感網資源和二、三維GIS的集成,推動了地理信息技術從面向互聯網開放式在線共享到面向傳感網即時共享的發展。
表 1 GeoSensor與國內外相關平臺比較
Tab. 1 Comparisons between GeoSensor and related platforms
指標 | GeoSensor(中國武漢大學) | GeoEvent(美國Esri) | SensorMap(美國微軟) | 52°North(德國) |
觀測數據模型 | 支持OGC標準,并進行了擴展 | 支持OGC標準 | 不支持OGC標準 | 支持OGC標準 |
觀測建模 *** | 半自動 | 手工 | 手工 | 手工 |
觀測接入 | 空天地傳感器實時動態接入 | 支持原位傳感器 | 支持原位傳感器 | 空天地傳感器實時動態接入 |
觀測可視化 | 場景、傳感器與數據 | 數據 | 場景、傳感器 | 傳感器、數據 |
服務接口 | 支持SOS、SPS | 支持SOS | 支持SOS | 支持SOS、SPS |
服務組合預警 | BPEL、RESTful和SensorML半自動組合 | BPEL半自動組合 | 不支持 | BPEL半自動組合 |
決策支持過程 | 災害天氣、河演分析、泥沙淤積和洪水演進 | 災害天氣和洪水演進 | 不支持 | 不支持 |
2 典型應用
GeoSensor軟件平臺已在金沙江下游梯級水電站管理、長江上游水庫群信息共享和長江干線航道監測與輔助分析等開展了應用,實現了衛星和無人機數據的動態接入,水文、氣象與航標等觀測信息的實時接入、多元觀測數據高效處理、公共信息服務和災害天氣、河演分析、泥沙淤積及洪水演進過程動態模擬仿真,在蓄水發電、防汛抗旱和安全通航等綜合監測與決策預警發揮了重要作用。
2.1 長江干線航道安全通航應用
長江干線航道監測與輔助分析系統集成了航標遙測監控系統和水位遙測遙報系統,具有水位航標、航道環境實時信息接入,航標遙測監控和異常報警,水位預測預報和異常自動報警,航道維護尺度監測和預警,航道演變分析和航標配布等功能,實現了長江航道由傳統管理方式向“互聯網+”模式轉變,在航道資源信息共享和輔助決策等方面發揮了支撐作用,提升了長江航道日常管理效率、對外公共服務水平和應急處置能力。
2.2 長江上游水庫群信息共享應用
長江上游水庫群信息共享平臺集成了遙感和氣象衛星動態觀測數據,接入21座水庫群的水位、降雨量、流量和流速等傳感器數據,實現了長江上游各控制性大型水庫實時信息、預報調度信息以及流域內水雨情信息的即時共享,為上游水庫群聯合調度提供了信息共享與輔助決策支撐,提高了防汛決策執行效率。
2.3 金沙江流域新型梯級水電站建設管理應用
金沙江下游梯級水電站水文泥沙數據庫及信息管理分析系統接入金沙江水情和氣象站點,集成了水文、泥沙、氣象、遙感等動態觀測數據,封裝了水文泥沙分析與計算、水動力模型計算、河道演變預測等模型,支持河演分析、泥沙淤積和洪水演進等三維可視化與仿真,在金沙江下游梯級水電站的規劃、施工和運行各階段發揮了重要的監測分析與預警決策支持作用。
3 結論與展望
隨著天地一體化 *** 的建設和更多的高分辨率光學和雷達衛星的發射與組網,天地傳感器日益增多。本文針對當前空天地一體化對地觀測傳感網資源集成管理和信息實時服務技術瓶頸,通過產學研結合,突破了對地觀測傳感網的共享管理、優化布局、實時接入、反饋控制、組合預警和可視化與仿真核心關鍵技術,建立了面向對地觀測傳感網的實時動態GIS共享模型、技術體系和軟硬件平臺,實現了“互聯網+”時空信息在線感知服務,并在長江流域防汛抗旱、金沙江下游梯級水電站蓄水發電、長江干線“數字航道”建設等發揮了重要作用,增強了流域公共服務和應急處置能力。未來將基于對地觀測傳感網的實時動態海量觀測數據,進一步開展大數據分析和挖掘研究,提高傳感網認知水平,并針對智慧城市(群)和長江經濟帶建設開展更大規模的推廣應用。
致謝: 本文的部分工作由武漢大學王偉教授、卜方玲副教授和嚴頌華副教授,中國地質大學胡楚麗副教授和王珂博士,長江水利委員會水文局王偉和肖志遠高工,長江航道局張晏方和祝寧高工,中國長江三峽集團公司董先勇博士以及武漢吉嘉偉業科技發展有限公司王鵬博士等完成,在此一致表示感謝。
【引文格式】陳能成,肖長江,李良雄。衛星耦合傳感網的實時動態 *** 地理信息系統技術及應用[J]. 測繪學報,2017,46(10):1698-1704. DOI: 10.11947/j.AGCS.2017.20170311