El sistema de procesamiento en línea de grandes datos de teledetección soportado por la plataforma en la nube proporciona un soporte eficiente para las innovadoras aplicaciones multiáreas de imágenes de teledetección. Sin embargo, los sistemas de bases de datos existentes tienen dificultades para manejar de manera efectiva las consultas temporales y espaciales de los metadatos de millones de imágenes de teledetección, lo que dificulta satisfacer los requisitos de tiempo real de los sistemas de procesamiento en línea, y las consultas temporales y espaciales complejas a gran escala se han convertido en un cuello de botella en el análisis de imágenes de teledetección. En este artículo se propone un método eficiente para integrar la indexación espacial-temporal a partir de una rejilla bidimensional y tridimensional. Este método realiza primero una correspondencia de rango de consulta inicial en base a la división de la rejilla bidimensional, y luego, basándose en la condición temporal, convierte algunas celdas de la rejilla en celdas tridimensionales para mejorar la eficiencia de la ejecución de las consultas. La construcción recursiva de celdas de rejilla globales y el uso de codificación Z-order para mapear las celdas de rejilla en un índice entero de una dimensión permiten convertir la consulta espacial-temporal en una consulta de rango de codificación. Al mismo tiempo, se ha diseñado un mecanismo de división de consultas basado en la localidad espacial-temporal para soportar la ejecución paralela de las tareas de consulta. Este método se ha implementado en MongoDB y PostGIS y se ha probado en comparación con los índices nativos del sistema, este método puede reducir el tiempo de consulta en un 93,11% y 88,02% respectivamente. Actualmente, esta solución técnica está integrada en el sistema EarthDataMiner de la plataforma de megadatos sostenibles.

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