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Distributed Geoscience Algorithm Integration Based on OWS Specifications: A Case Study of the Extraction of a River Network

Classification
数据分析
Type
Magazine
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Quick Note
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摘要
  1. 地球科学研究活动越来越依赖于来自不同研究所和多角度的科学家的知识、数据和算法的整合。然而,促进这些整合仍然是一个挑战,因为此类科学活动需要聚集众多地球科学研究人员,以提供来自不同研究所和地理分布位置的数据、知识、算法和工具。
  1. 需要解决的关键问题是确定一种在分布式环境中有效结合地球科学算法以促进合作的方法。为了解决这个问题,在本文中,提出了一种基于开放地理空间联盟网络服务(OWS)规范的分布式地球科学算法集成方案。设计并实现了地学算法集成架构、算法服务管理机制、算法集成XML描述方法、集成模型执行策略。
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研究目标
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    研究内容
    1. 地学算法代表了科学家的综合智慧,地学算法集成既可以提高科研价值,又可以提高算法资源的可复用性。
    1. 通过分布式地球科学算法的集成,可以提高时空分析、决策支持和模拟预测在解决大规模和全球地球科学问题中的应用。然而,地学算法资源异构且高度分布;因此,迫切需要研究一种标准化、有效的方法来实现地学算法的分布式集成。
    1. 随着空间数据共享、交换和使用的不断进步,处理功能的共享和互操作性受到越来越多的关注。Web 服务为共享空间信息和地理处理功能提供了一个开放平台。实现地球观测数据和地理空间分析算法的共享至关重要[ 10]。
    1. 为满足分布式地球科学数据和算法共享的要求,国际标准化组织/技术委员会(ISO/TC 211)和开放地理空间联盟(OGC)制定了一系列地理数据服务和处理服务标准,包括Web Map服务(WMS)、Web要素服务(WFS)、Web覆盖服务(WCS)、Web处理服务(WPS),标准化数据传输和处理接口。
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    研究方法
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      结论
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        解决的问题
          🦊
          正文