نظام معالجة البيانات الكبيرة للتصوير عن بعد عبر منصة سحابية يوفر دعماً فعالاً للتطبيقات الابتكارية المتعددة المجالات للصور الفضائية. ومع ذلك، تعاني أنظمة قواعد البيانات الحالية من استجابة بطيئة عند معالجة استعلامات الفضاء والزمان لبيانات وصفية للملايين من الصور الفضائية، مما يصعب تلبية متطلبات الزمن الحقيقي لنظام المعالجة عبر الإنترنت. تعد الاستعلامات الفضائية الزمنية الكبيرة والمعقدة عنق الزجاجة في أداء تحليل الصور الفضائية. تقدم هذه الورقة طريقة فعالة للفهرسة الفضائية الزمنية وتحسين الاستعلام، تدمج بين تقسيم الشبكة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد. تقوم الطريقة أولاً بمطابقة نطاق الاستعلام الأولي بناءً على تقسيم الشبكة ثنائية الأبعاد، ومن ثم، بالاعتماد على شرط الزمن، يتم تحويل بعض خلايا الشبكة إلى خلايا ثلاثية الأبعاد لتحسين كفاءة تنفيذ الاستعلام. يتم بناء خلايا الشبكة العالمية بشكل متكرر، وتُستخدم ترميز Z-order لتحويل خلايا الشبكة إلى فهارس صحيحة أحادية البعد، حيث تتحول استعلامات الفضاء والزمان إلى استعلامات عن نطاق الترميز. كما تم تصميم آلية تقسيم الاستعلام استناداً إلى الخصوصية الفضائية الزمنية للشبكة، مما يدعم تنفيذ المهام المتوازية للاستعلام. تم تنفيذ الطريقة في MongoDB وPostGIS وأُجريت تجارب مقارنة الأداء مع الفهارس الأصلية للنظام، حيث قللت الطريقة من زمن الاستعلام بنسبة 93.11٪ و88.02٪ على التوالي. تم دمج هذه التقنية حالياً في نظام EarthDataMiner لمنصة بيانات SDG التي أطلقها المركز الدولي لأبحاث البيانات الكبيرة للتنمية المستدامة وتقدم خدماتها.

البيانات الكبيرة للتصوير عن بعد; الصور الفضائية; الاستعلامات الفضائية الزمنية; تقسيم الشبكات الفضائية الزمنية; تحسين الاستعلام; تحسين الفهرسة; منصة الحوسبة السحابية للتصوير عن بعد; قاعدة البيانات الفضائية الزمنية