本公开的实施例提供了一种基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法和装置，该方法包括：从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器；使用Job Controller创建包含所述容器的Pod资源；调度到达指定时间的Pod资源，调取遥感影像数据，执行对应的遥感监测任务。本公开能够实现监测任务的周期执行，从而极大地提升了监测应用的稳定性和效率。从而极大地提升了监测应用的稳定性和效率。从而极大地提升了监测应用的稳定性和效率。
【技术实现步骤摘要】
基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法和装置
[0001]本公开的实施例一般涉及遥感监测
，并且更具体地，涉及一种基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法和装置。
技术介绍
[0002]传统的遥感监测应用，例如违章建筑物监测、违法排污监测、雾霾监测、江河湖泊水质监测服务这样的传统遥感监测应用系统，其构建方式为遥感信息服务方给遥感信息使用方提供他们的违章建筑物监测或者城市变化检测之类的服务。而遥感信息的使用方也即用户，他们需要构建自己的软硬件系统，在自己的系统基础上构建遥感处理环境，部署相应的遥感信息系统，通过服务的方式调用服务方提供的资源。这种方式造成了系统本身构建成本高、系统本身扩展困难等众多问题。
[0003]遥感监测应用系统的使用需要海量的遥感卫星影像作为基础，而用户为了使用某种遥感监测应用系统，不仅需要自己构建系统并部署，还需要花费大量资金购买相应地区的遥感卫星影像。一方面，由于成本较高，每个用户只能购买有限的一部分影像数据，另一方面，用户可能需要从多个卫星数据供应商购买数据，这增加了数据获取的难度。
[0004]随着遥感在各行各业的应用越来越广泛，用户基数进一步扩大。这些人通常都是最终用户，不具备遥感相关领域的知识和技能。而传统的遥感监测应用系统，大多数都需要具备一些遥感领域的相关知识，才能顺利使用这些系统，这增加了用户的使用负担，也降低了用户的工作效率。
技术实现思路
[0005]在本公开的第一方面，提供了一种基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法，包括：从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器；使用Job Controller创建包含所述容器的Pod资源；调度到达指定时间的Pod资源，调取遥感影像数据，执行对应的遥感监测任务。
[0006]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器之前还包括：使用Dockerfile将遥感智能监测应用对应的算法打包成所述算法镜像，将所述算法镜像加入镜像仓库。
[0007]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述遥感影像数据包括影像文件和元数据文件，所述影像文件存储于分布式文件系统HDFS中，所述元数据文件存储于MongoDB集群中。
[0008]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述调取遥感影像数据包括：使用MongoDB Connector for Spark与分布式计算框架Spark建立连接；使用MongoDB过滤查询条件，使用所述分布式计算框架Spark加速空间运算，来从所述分布式文件系统HDFS中调取所述遥感影像数据。
[0009]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述调取遥
感影像数据之前还包括：在所述MongoDB集群中建立所述影像文件和所述元数据文件的空间索引。
[0010]在本公开的第二方面，提供了一种基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行装置，包括：容器创建模块，用于以算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器；语言创建模块，用于使用Job Controller创建包含所述容器的Pod资源；任务执行模块，用于调度到达指定时间的Pod，调取遥感影像数据，执行对应的遥感监测任务。
[0011]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，还包括：算法处理模块，用于使用Dockerfile将遥感智能监测应用对应的算法打包成所述算法镜像，将所述算法镜像加入镜像仓库。
[0012]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述遥感影像数据包括影像文件和元数据文件，所述影像文件存储于分布式文件系统HDFS中，所述元数据文件存储于MongoDB集群中。
[0013]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述任务执行模块具体用于，使用MongoDB Connector for Spark与分布式计算框架Spark建立连接；使用MongoDB过滤查询条件，使用所述分布式计算框架Spark加速空间运算，来从所述分布式文件系统HDFS中调取所述遥感影像数据。
[0014]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述任务执行模块具体用于，在所述MongoDB集群中建立所述影像文件和所述元数据文件的空间索引。
[0015]在本公开的是实施例提供的基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法和装置中，从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器，使用Job Controller创建包含容器的Pod资源，调度到达指定时间的Pod资源，调取遥感影像数据，执行对应的遥感监测任务，从而实现了监测任务的周期执行，极大地提升了监测应用的稳定性和效率。
[0016]应当理解，公开内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0017]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0018]图1示出了能够在其中实现本公开的实施例的示例性运行环境的示意图；
[0019]图2示出了根据本公开的实施例的基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法的流程图；
[0020]图3示出了根据本公开的实施例的容器引擎Docker的架构图；
[0021]图4示出了根据本公开的实施例的基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行装置的方框图；
[0022]图5示出了能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的方框图。
具体实施方式
[0023]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例
中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0024]另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0025]术语解释：
[0026]kubernetes：简称k8s，Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。
[0027]MongoDB：一个分布式的、面向列的开源数据库，适合被用来存储海量数据。MongoDB存储的内容是结构松散的类似于JSON结构的BSON格式数据，支持MapReduce功能保证其可以对数据进行复杂的关系和分析。除此之外，Mong本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的遥感智能监测应用的构建运行方法，其特征在于，包括：从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器；使用Job Controller创建包含所述容器的Pod资源；调度到达指定时间的Pod资源，调取遥感影像数据，执行对应的遥感监测任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从镜像仓库中拉取算法镜像作为基础镜像，创建对应的容器之前还包括：使用Dockerfile将遥感智能监测应用对应的算法打包成所述算法镜像，将所述算法镜像加入镜像仓库。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感影像数据包括影像文件和元数据文件，所述影像文件存储于分布式文件系统HDFS中，所述元数据文件存储于MongoDB集群中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调取遥感影像数据包括：使用MongoDB Connector for Spark与分布式计算框架Spark建立连接；使用MongoDB过滤查询条件，使用所述分布式计算框架Spark加速空间运算，来从所述分布式文件系统HDFS中调取所述遥感影像数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调取遥感影像数据之前还包括：在所述MongoDB集群中建立所述影像文件和所述元数据文件的空间索引。6.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：何辉彪，周健，刘帅普，
申请(专利权)人：中科星图股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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