Le système de traitement en ligne des mégadonnées de télédétection supporté par la plateforme cloud offre un support efficace pour les applications innovantes multi-domaines des images de télédétection. Cependant, les systèmes de base de données existants ont du mal à répondre de manière efficace aux requêtes spatiales et temporelles des métadonnées des millions d'images de télédétection, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de temps réel des systèmes de traitement en ligne, et les requêtes spatiales et temporelles complexes à grande échelle sont devenues un goulot d'étranglement dans l'analyse des images de télédétection. Cet article propose une méthode efficace d'intégration d'indexation spatiale-temporelle à partir d'une grille bidimensionnelle et tridimensionnelle. Cette méthode effectue d'abord une correspondance de plage de requête initiale sur la base de la division de la grille bidimensionnelle, puis, sur la base de la condition temporelle, convertit certaines cellules de la grille en cellules tridimensionnelles pour améliorer l'efficacité de l'exécution des requêtes. La construction récursive de cellules de grille globales et l'utilisation du codage Z-order pour mapper les cellules de grille en un index entier d'une dimension permettent de convertir la requête spatiale-temporelle en une requête de plage de codage. En même temps, un mécanisme de division de requêtes basé sur la localité spatiale-temporelle est conçu pour soutenir l'exécution parallèle des tâches de requête. Cette méthode est mise en œuvre dans MongoDB et PostGIS et a été testée en comparaison avec les index natifs du système. Cette méthode peut réduire le temps de requête de 93,11% et 88,02%. Cette solution technique est actuellement intégrée au système EarthDataMiner de la plateforme de mégadonnées durables.

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