利用云地球大数据构建在线Web遥感应用系统
传统的遥感应用的基本流程是首先获取遥感数据，可以通过网络下载方式获取，之后在专业的遥感软件中进行处理和分析，最后形成分析结果进行分享。在线遥感应用将遥感数据获取、数据处理和分析、结果的分析统一在Web中完成，可能只需要在Web端点击几下鼠标就能完成整个过程。数据源是在线遥感应用中很关键的一个环节，数据源除了具备能在线使用外，能持续更新也是一个重要要素。
这里会利用两个技术点：
- 云地球大数据集：是Open Data on AWS众多数据集中的一个，这个大数据集包含110种开放地球观测数据集，源数据由（非）政府组织、研究机构、企业和个人来维护。其中免费提供全球范围、全时段范围内哨兵1、哨兵2、Landsat8卫星数据，数据都以S3 协议共享。其中时间周期最短的是哨兵2，同一区域5天一个重返，局部地区因为有拍摄重叠，2~3天一个重返。
- 企业级遥感服务平台技术：核心是将遥感处理、遥感分析、遥感模型算法等以Web Services的方式提供，支持Web API构建Web应用端，部署环境支持集群环境、企业级服务器或云平台。
下面我们以一个实际例子介绍利用云地球大数据构建在线遥感应用系统。
系统架构
如下图所示，将遥感处理与分析流程封装为应用程序，并部署在服务器上，数据源为亚马逊S3上的云地球大数据集，以S3标准提供，如S3协议的数据地址：s3://sentinel-s2-l1c/tiles/49/R/FM/2019/10/15/0/metadata.xml，利用Web API构建的Web应用程序，遥感处理与分析应用程序都是以Rest服务提供，Web应用程序直接与Rest遥感服务进行通信。
图：系统架构
其中数据源主要是哨兵2，哨兵2具备10米分辨率、多波段、5天重返等优点，更重要的共享的是L1C级数据，经过了几何校正和表观反射率定标，采用MGRS格网化处理，按照MGRS网格生成100x100km网格的图像。
图：哨兵2的MGRS网格化管理
系统预期效果
我们以水环境和作物长势监测为例子构建了一个在线的遥感应用系统，因为数据源是亚马逊S3上的哨兵2数据，如果不考虑精度问题，可以获取世界任意地方的水环境信息。
图：基于WebAPI 搭建Web应用
这里选择太湖作为监测区域，查询得到最早的是2020年1月9号，可以预览云量和快视图等信息。最早的无云影像是2020年12月30号，选择这期影像。
图：数据查询与预览
本系统提供6种水质参数反演模型，如下图所示为这些水质参数反演的流程，主要有7个步骤，7个步骤形成了一个流程化服务，以Rest服务方式提供。选择需要反演的水质参数提交，系统执行处理后把结果返回给客户端。
图：水环境反演参数
客户端自动显示处理结果，结果也可以下载到本地进一步分析。
图：水环境反演结果
总结
利用云地球大数据构建在线Web遥感应用系统可以充分利用云上的遥感数据源，这些遥感数据源几乎每天都在更新，让Web遥感应用系统真正“活”起来。
