【武大遥感空信】空间智能计算与服务课程实习（任务一）

Footprints 文件夹中的文件名包含网格的中心点坐标，由于 footprint 的计算要消耗很大的计算量，我们在 7×7 个 0.1°×0.1°的网上格上计算了足迹矩阵（如图 1 彩色部分示例）。对于每个 0.1°×0.1°（约等于 10 km×10 km）的网格，我们进一步将其细分为 10×10 个 1 km×1 km 的子网格。我们进一步假设足迹的形态在一个大网格内保持一致，但空间位置会随着观测站点在不同的小网格有所平移。

观测站的位置可以位于任意一个小网格上。请使用智能算法找出 5 个观测站的位置（C49005 个可行解），以建立一个观测网络，确保其观测效力最高。

本实验不规定编程语言，不限制软件使用。实验报告应该至少包含以下信息：

优化后观测站点的位置，即 5 站点的具体坐标，要求使用 WGS84 坐标系，单位为°，精度为 0.01°。在本实验中假设经度及纬度方向 1°=100 km；
观测网的总体 H 矩阵形态，即实验步骤 1(3)得到的多站点 H 合并结果；
观测网的总体观测效力，即实验步骤 1(4)得到的结果；
其他相关信息，如经过插值得到的 1km 分辨甲烷通量场图，5 个站点数量下最优站点分布图。

访问 https://earth.jpl.nasa.gov/emit-mmgis/?mission=EMIT。它是 NASA 制作的一个发布甲烷浓度数据的网站。

参照 NASA 网站形式，将上述信息：

温室气体排放甲烷通量场
经智能优化计算得出的五个站点位置
合并五个站点 H 矩阵形态

以标准 OGC Web 服务形式进行发布，服务类型（WMS、WMTS、WFS、WCS 等）可自定。最终的发布的服务基于某种卫星地图（调用、集成网上公开的 WMS 即可）并显示于不同图层。

3. 条件

完成本项实验的基本条件如下：

PC 机（笔记本或台式计算机），
空间数据处理及服务管理平台（含服务器及工具客户端），
程序语言开发调试工具软件——VS Code；
撰写实验报告的文字处理应用软件——WPS Office。

4. 参考资料

本实验选用的 GIS 平台软件官方操作使用指南、课程参考书及 PPT 课件。
GeoServer 官网：https://geoserver.org/
Standards - Open Geospatial Consortium：https://www.ogc.org/standards/
NASA 甲烷浓度信息网站：https://earth.jpl.nasa.gov/emit-mmgis/?mission=EMIT

5. 数据描述与分析

5.1. 本实验提供数据

名为Global_Fuel_Exploitation_Inventory_v2_2019_Total_Fuel_Exploitation的TIFF文件，包含0.1°分辨率的甲烷通量场数据。
footprints文件夹，其中包含49个csv文件，每个csv文件代表了以某个大方格中心为参考点的足迹矩阵，均为270行*270列。每个csv文件名称描述了其足迹矩阵对应大方格中心的地理坐标（纬度，经度）。

5.2. 数据使用思路

通过49个csv文件可以得知7*7=49个大方格的中心地理坐标，而每个大方格又可拆分为10*10=100个小方格，故我们也可以得知任意一个小方格的中心地理坐标。

所以只要给定一个小方格位置，就能读入其所属的大方格的足迹矩阵，然后转换至以该小方格位置为中心的新足迹矩阵。

同理，给定五个小方格位置，就能得到五个这样的新足迹矩阵。

有了五个足迹矩阵，就能将它们融合为一个整体的大矩阵，并且可以根据五个小方格地理坐标计算出大矩阵的空间位置信息。

再将这个大矩阵作为H矩阵，只要与x*矩阵（甲烷通量矩阵）相乘即可得到y*（监测强度）。

实验提供的TIFF文件为0.1°分辨率的甲烷通量场数据，而通过上述方式计算出的H矩阵为0.01°分辨率，两者不可直接相乘。

因此，要让两者相乘，首先需要对甲烷通量场数据TIFF图进行空间插值，得到0.01°分辨率的新通量TIFF图。

插值完成后，从TIFF数据中截取出H矩阵对应空间范围的数据形成x*矩阵，便可进行公式计算。

最后引入智能计算算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法），从70*70=4900个小方格位置中选取5个位置，使计算出的y*值最大。

6. 核心算法与工具

本次实验过程中使用到的算法有：

GDAL双线性插值算法，用于对tif文件进行空间插值，以精细化分辨率；
矩阵偏移与变换算法，用于求解不同小方格空间位置对应的足迹矩阵；
遗传算法、粒子群算法、蚁群算法，用于智能计算优化五个小方格点位的选择。

本次实验过程中使用到的工具有：

VS Code，进行python程序编写；
Conda，进行python环境搭建；
GDAL，用于对tif文件进行插值与重采样；
QGIS，用于可视化tif栅格图像；
GeoServer，用于发布Web服务。

7. 步骤

7.1. 站点位置计算

7.1.1. TIFF数据插值

由于实验提供的Global_Fuel_Exploitation_Inventory_v2_2019_Total_Fuel_Exploitation.tif和Global_Fuel_Exploitation_Inventory_v2_2019_Total_Fuel_Exploitation.tif.aux.xml提供的数据为0.1°分辨率的甲烷通量场数据，为了能与0.01°分辨率的足迹矩阵数据进行乘法操作，我们需要对其进行空间插值，上采样得到0.01°分辨率的更精细TIF数据，从而从中裁剪出目标区域的空间信息矩阵。