Актуальность задачи

Как правило, исходные спутниковые данные представляют собой информацию по пролетам, т.е. по виткам, которые совершает спутник, которые в случае прямого приема ограничены зоной видимости станции приема. Исключение составляют данные геостационарных спутников, которые постоянно находятся над одной и той же точкой поверхности Земли и поэтому всегда снимают одну и ту же территорию. Такая информация, особенно в случае данных высокого разрешения, имеет очень большой объем, поэтому для удобства использования данные делятся на сравнительно небольшие фрагменты. При этом способ этого деления зависит от реализации конкретной спутниковой системы и системы их архивации. В результате, архивы исходных спутниковых данных содержат сравнительно небольшие сцены различных спутниковых приборов наблюдения, имеющих сильно отличающееся пространственное разбиение.

В то же время, для решения многих задач мониторинга окружающей среды и антропогенных объектов пользователи заинтересованы в получении данных по значительным территориям, размер которых может радикально превышать размеры отдельных сцен. Возникает необходимость в построении композитных информационных продуктов по заданной территории за требуемые интервалы времени, например еженедельные, ежемесячные или годовые композиты. Важно отметить, что для получения таких информационных продуктов, как правило, требуется обработка очень большого количества сцен, особенно, когда интерес представляют только безоблачные данные или когда композит за заданный интервал времени формируется на основе интерполяции, с использованием данных за предшествующий и последующий временной интервал.

Наиболее эффективным, а зачастую, и единственно возможным подходом для получения композитных информационных продуктов по значительным территориям (например, по территории России) является проведение распределенной параллельной обработки, когда каждый из вычислительных узлов оперирует с данными по одной из ячеек (гранул) пространственного разбиения региона интереса. Возникает задача эффективного предоставления узлу обработки данных по той или иной ячейке разбиения, при этом даже в рамках одной процедуры обработки могут использоваться одновременно данные разных приборов наблюдения. Важно отметить, что получение композитных информационных продуктов в общем случае является довольно-таки затратным в плане использования как вычислительных, так и дисковых ресурсов программно-аппаратного комплекса.

В результате, остро встает вопрос минимизации накладных расходов на чтение исходных спутниковых данных и передачу их по сети. При этом наиболее целесообразным на наш взгляд вариантом является использование прямого блочного доступа к файлам данных, позволяющим читать и передавать по сети только ту часть информации, которая реально необходима для проведения конкретной операции по их обработке по заданной ячейке разбиения. Важно отметить, что использование общепринятого для хранения спутниковых данных формата GeoTIFF позволяет эффективно реализовать такой механизм доступа к файлам и получать данные только по заданному региону и требуемому набору каналов (bands). Немаловажным достоинством этого формата в данном случае также является возможность работы со сжатыми данными. Кроме непосредственного формирования требуемых данных по ячейкам разбиения для эффективной реализации описанных выше процедур обработки необходимы также программные компоненты, обеспечивающие запрос требуемых метаданных, формирование заданий на получение данных. Необходима также выработка оптимальной схемы проведения такого рода процедур обработки, позволяющей эффективно использовать имеющиеся дисковые и вычислительные ресурсы.

В последние десятилетия наблюдается стремительное развитие спутниковых систем ДЗЗ, что, в частности, приводит к росту числа различных типов спутниковых данных, которые могут быть использованы для получения тех или иных информационных продуктов, в том числе, и композитных. Если до недавнего времени предварительная подготовка исходных спутниковых данных была неотъемлемой частью самой процедуры их обработки, то теперь более целесообразным является реализация их в рамках отдельных унифицированных процедур. Представленный выше подход позволяет не только повысить эффективность проведения распределенной параллельной обработки спутниковых данных, но и упростить задачу реализации новых алгоритмов обработки различных типов спутниковых данных.