基于矢量瓦片的Web洪水地理信息服务在遥感洪水损失评估中的应用外文翻译资料

 2022-04-28 22:31:45

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基于矢量瓦片的Web洪水地理信息服务在遥感洪水损失评估中的应用

摘要：遥感洪水作物损失评估（RF-CLASS）是一种地理空间网络服务系统，为决策者在评估洪水导致的作物损失时提供综合服务。它提供了一系列基于矢量的地理空间数据。传统上，这些数据通过一个开放的Web地图服务（WMS）在Web上可视化，而地理空间数据则保存在一个地理数据库或一个矢量特性的持久Web服务（WFS）中。在Web上呈现的矢量特性的栅格化通常是完全基于此的。这种方法导致了大量的用户体验到在没有预先计算金字塔的情况下，由于栅格化的延迟，以及对每个矢量特性的属性的丢失，使得大型矢量数据的可视化。采用矢量切片技术来提高性能，在优化矢量切片的过程中，已经发现了一些技术上的挑战，即切片的模式、瓦片的边界和属性的完整。已经设计并测试了完整的服务（服务器和客户端），以达到最佳的性能，从而达到最佳的加载速度和属性。

关键字——地理空间Web服务，矢量切片，矢量切片服务，地理空间Web客户端，农作物损失，洪水，遥感。

Ⅰ.介绍

遥感洪水作物损失评估（RF—CLASS）是一个地理空间网络服务系统，服务于作物风险管理和灾害农业统计。其中一个主要功能是允许决策者访问与洪水、作物损失和相关静力学相关的不同信息。重要的是，这些地图生成并实时传送给客户，让他们对洪水及其在程度和其诱发的破坏有一个及时的了解。该系统提供许多不同的数据集。主要是矢量的洪水数据集和作物数据集。单个文件的大小可能超过几个GB，这将导致用户在动态中接收呈现的图像，造成严重的延迟。

传统的方法主要依赖于对栅格数据的缓存，甚至是在一系列尺度上的平铺栅格数据。这有助于减少在一定程度上交付数据的时间：（1）呈现的图像的重新生成被简化为最小，（2）跨尺度的重新采样是原先缓存的（3）平铺的图像可以显著减少服务器端的子设置和重新扫描的数量（如子设置、重新扫描）。

然而，有些严重的问题依然存在，一些新的挑战出现了：（1）加载平铺的图片仍然可以很长时间，这一严重问题主要是由于客户宽带的限制，（2）呈现风格有限，（3）磁盘空间可能会出现问题不同的样式需要预先缓存，（4）属性是与区域断开连接，旦只与单个像素相连，（5）高质量图很难实现。

矢量切片是一种新的方法，可以提供具有灵活样式和丰富且紧密结合的属性信息的大型矢量数据集的视觉效果。在本研究中，利用矢量切片来支持洪水数据集的传播，将矢量切片与栅格切片和原始矢量数据传输进行比较。

本文的组织结构如下：首先，从理论上对矢量切片和栅格切片的概念进行了定义和比较。其次，介绍了矢量切片的实验设置的性能及其评价。然后，提出并讨论结果。最后，给出结论和总结。

Ⅱ.切片方式

  1. 栅格切片

栅格切片是将数据分割成小块的过程，以实现快速和选择性交付，以实现节省时间和减少负载[1].栅格平铺属性共享了常见的属性：离散缩放级别、图像块、离散寻址方案和预缓存[1]。栅格切片的优点在于实现、生成非常简单[2]。生成块的计算可以简单地通过跨尺度的重新采样来完成。

栅格瓦片的特点是其高需求存储[3]和运输带宽[1]。对于美国相邻的洪水地图，如果需要30米的分辨率，存储可以超过30TB。根据详细信息（LOD）的不同，存储需求可以超出控制范围，变成PB[4]。传输栅格图所需的带宽比矢量表示的带宽大。

在瓦片生成和有选择性的动态生成中进行优化，可能有助于在某些情况下对瓦片的存储和运输的一些问题进行调解。一个改进的例子是选择合适的瓦片尺寸，这有可能有助于减少由于新尝试和通信技术的存在而导致的运输时间。样本和Ioup[1]发现512乘512的瓦片大小在像素大小的浪费和当前技术的压缩计算方面表现得更好。在大多数情况下，256乘256的瓦片大小也被认为是可以的，并且被广泛地采用为工业的1、2、4的基本尺寸。另一个例子是根据需求频率生成有选择性的磁贴，而不频繁地在需求[3]上生成。这种方法可以减少对存储的需求，同时平衡计算能力的使用。

  1. 矢量切片

矢量切片类似于栅格切片，但是以向量格式[5]-[7]编码数据。类似的，它还共享管理和传输[1]系统中的共同属性。矢量图的生成被分为两个主要组：分区向量数据严格的作为栅格图[8]以及使用瓦片区域作为边框[5],[7]的特性选择。

由于数据格式和拓扑概念不同，矢量切片与栅格切片的操作不同[7]。主要的区别是LOD、分区、属性和呈现职责的控制[7]。矢量图的LOD随着尺度的变化而变化，几何图形也可以在不同的尺度上存在着差异，一个特性需要被表示为一个点，而作为一个多边形的细节。分区可以破坏矢量特性的完整性，而栅格分区很少破坏像素，这些像素是表示和管理的基本单元。矢量图可以比栅格像素更有效地管理属性。当栅格切片在服务器端完成渲染时，矢量切片将渲染的责任和灵活性交给客户。

矢量图的编码可以用不同的格式来实现[9]。表Ⅰ列出了矢量图最常用的向量格式。MapBox Vector Tile(MVT)是最广泛使用的特定矢量切片格式之一。地理标记语言（GML）支持标准的Web服务，即Web特性服务（WFS）。它是WFS支持矢量切片的方法之一。

表Ⅰ.矢量瓦片编码

瓦片的存储在三个组中的一个：单个文件，空间数据库管理系统（DBMS）和多单元文件[1],[2]。单个文件很容易搜索、更新和虚拟主机，但是在空间使用方面效率低下，克隆速度慢，读写速度慢[1],[2]。DBMS是紧凑、安全、高效的查询，但是在安装、配置和管理[1]中耗费大量的时间。多单元文件可能与某些特定的情况相平衡，但是缺少常用的工具，不容易更新和搜索[2]。根据实际用例和手头的优先级，可能需要决定存储系统的选择。

在行业中，有几个矢量切片的规范。成熟的MapBox Vector Tile规范和TileJSON[15]广泛应用于分配切片。开放地理空间联盟（OGC）的网络地图瓦片服务(WMTS)[16]被广泛用于提供矢量瓦片服务的栅格渲染。最近，网络要素服务[17]也扩展了使用矢量切片。

开源和商业软件正在支持矢量图，包括ESRI产品[18]和MapBox插件[19]。

当MapServer有一个计划支持矢量切片在即将发布的版本[21]时GeoServer完全支持矢量切片[20]。Web客户端包括OpenLayers，Leaflet和MapBox GL[22]。

Ⅲ.矢量切片实施及其性能比较实验

  1. 矢量切片的实施

支持矢量图的设置和配置需要准备数据、服务器软件和客户端软件。洪水地图存储在阿尔伯特等面积投影中，目前流行的矢量瓦片服务器和系统不支持。一种方法是转换数据的坐标投影系统，如Web 墨卡托投影EPSG 3857。根据软件、存储和瓦片格式的选择，瓦片构建可能会有所不同。在本研究中选择了开放源码的GeoServer，因为它的成熟和良好的载体贴片的支持，很容易建立和完全支持矢量切片和栅格切片，这使得比较性能更加方便。

洪水数据首先被重新投影到EPSG 4326（地理坐标系）。然后将其加载到GeoServer中。矢量瓦片是预先创建的（种子），包含所有三种支持格式——geojson、TopoJSON和MVT。

另一个开源服务器，TileServer（23），也被选择为考虑其casy设置的洪水地图服务。处理大型数据集，并随时支持其集成的Web客户端。用一幅图像来创建矢量瓦片，为洪水数据矢量瓦片提供服务，并显示矢量瓦片。

图1显示了在rf类中绘制洪水图的一个示例。洪水地图主要包括每日、每月和每年的综合。洪水频率图结合了所有的年份，可以是相当大的大小和多边形数。所有这些地图都被输入到基于矢量的服务器和服务中。

图1.洪水地图

  1. 效绩评估

为了评估矢量切片的性能，我们已经做了一下设置来确保比较：

·在相同的服务器上使用相同的软件和硬件配置提供相同的映射。在本研究中，GeoServer被配置、设置和部署到运行在Dcbian 9的Linux scrvcr中运行Tomcat servlet中。GeoServer能够将两个矢量瓦片、栅格瓦片和其他普通的OGC Web拾取，简化了设置。一个数据加载将被用于栅格瓷砖和矢量切片。

·从相同的客户端计算机访问地图。Windows计算机用于托管客户端软件。计算机通过互联网连接到服务器。

·使用相同的客户端。主要的客户端软件是基于Javascript的瘦客户机，它考虑了通过web服务和inter最流行的洪水映射的用法。RF-CLASS是一个在线服务，它支持机器和人的信息和数据的消耗。对于普通客户，基于浏览器的瘦客户机是他们将要使用的。选择OpenLayer作为基础JavaScript包来启用客户机。图2显示了来自GeoServer的JavaScript源代码的一个简单客户端片段[24]。这个代码段可以被修改和重新用于访问不同的数据集，在这些数据集中，更改可能会替换层名或格式。

图2.使用Openlayers的客户端片段

为了记录和捕获接收瓦片的时间间隔（用于比较矢量图和栅格切片），使用浏览器中的web开发人员的网格监视工具。图3显示了用于访问和加载栅格瓦片和矢量瓦片的屏幕截图。为了保证在相同的配置下，从不同的服务加载一个相同的视图端口的时间间隔和总和，请求装载所有徐亚的瓦片的足够的时间允许异步完成。这些记录将重复几次以获得平均数。

图3.调试输出用于时间和带宽分析

通过导出HTTP Archive（har）文件，通过浏览器的开发人员控制台记录网络监控。哈尔文件通过使用程序-har2csv(http://github.com/danstuken/har2csv/downloads)进一步转换为逗号分隔值文件。所有的记录都是对统计软件的进一步输入，用于分析和总结性能指标。

Ⅳ.结果和讨论

  1. 尺寸传输和带宽要求

每个瓦片传输的数据大小取决于所选择的数据格式。在本研究中，选择了5种流行的数据编码格式进行比较。图4显示了结果。可观察到MapBox矢量切片在MapBox Vector Tile format（MVT）中是非常有效的。它能够非常有效地保持数据传输的最小值。GeoJSON和TopoJSON在保存数据大小方面是最少的，因为他们都是纯文本，也不压缩。TopoJSON确实减少了传输数据的大小，因为使用拓扑而不是使用冗余坐标的完整的多边形是共享的arcs。

由于压缩，栅格切片传输的数据要比GeoJSON和TopoJOSN小，令人惊讶的是，JPEG实际上比PNG小，这主要与压缩率有关。

图4.接收瓦片的字节大小

  1. 时间

用于接收数据的时间主要由于数据大小决定。图5显示了接收每一片瓦片的时间。比较了三个缩放级别，在三个层次上，时间长度与图4所示的数据大小相对应。在5中数据编码格式中，GeoJSON需要最长的时间来传输每一块瓦片，而MVT则需要最少的时间。

图5.瓦片接收时间

  1. 属性

可以将属性和每个特性一起发送到矢量瓦片服务中，栅格切片服务需要多次查询服务器以检索属性。此外，如果需要完成许多查询，该属性还需要在像素级别上关联，这样可以在服务器和客户机之间添加大量通信流。另一方面，向量将属性关联到更高效的多边形或行特征。

  1. 矢量瓦片编码

MapBox矢量瓦片格式在节省带宽和减少服务器和客户机之间传输的数据包大小方面非常有效。带有扩展缓冲的编码使其易于创建瓦片，并在几何图形的视觉效果保持不变的情况下，用带有条纹的矩形边框大小。在另一方面，缓冲方法使MVT非常适合渲染和可视化地图，但是在保持几何和拓扑的完整性方面并不是很好。可能出现的问题是：（1）相同的特性ID导致了两个或多个不同的块中的多边形，（2）额外的区域为常规GIS软件的呈现增加了难度（专业渲染，这在GIS包中不容易完成的，例如QGIS）。

  1. 预构建

预先构建瓦片可以帮助加速服务。GeoServer支持通过GeoWebCache[25]的两种方式来缓存切片请求和瓦片的缓存。当没有请求时，在请求上的瓦片缓存有助于减少存储需求。使用较少的块可能会被处理，这样可以节省服务器存储空间。然而，从大数据集生成瓦片的速度非常慢。在洪水矢量图中，洪水频率图可以非常分散，小多边形大致大文件，超过十亿字节的压缩文件。瓦片的生成需要几个小时才能完成。如果访问了瓦片服务，则需要预先构建矢量图或栅格切片。在服务器中，不同格式的矢量图的预构建使用的时间略有不同。对于美国相邻的一个洪水频率数据集，时间是3小时3分31秒是MVT，2小时17分40秒为GeoJSON，2小时27分56秒为TopoJSON。准备MVT数据的时间稍长，可能与编码和压缩操作的复杂性有关。雷似的比较适用于TopoJSON和GeoJSON，其中TopoJSON对编码的时间稍微长一些。

预构建与按需构建的选择依赖于洪水映射服务用例中数据的复杂性和大小。

大数据预构建可能需要更高效的算法。切片服务有一个不同的切片创建的实现，它花费了更少的时间，大约20分钟来完成同样的洪水频率数据集的MVT编码。进一步细化生成策略，可以更好地选择动态泛化[6],[26]和离线生成[6],[27],[28]。

Ⅴ.结论

在带宽要求、加载时间和属性分布方面，矢量切片的应用性能优于栅格切片。矢量切片将呈现给客户端软件，减少了服务器的计算要求。磁盘存储和计算都显著减少。对于大型数据集来说，矢量切片尤其重要，因为它不可能以传统的矢量或栅格服务方法来提供足够快的用户体验。

不同的编码格式会影响矢量切片的性能。在最流行的矢量切片和栅格切

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