T-CESA《高性能计算 卫星遥感影像数据处理技术要求》

ICS35.020

CCSL70

团体标准

T/CESAXXXX—202X

高性能计算卫星遥感影像数据处理技术要求

Highperformancecomputing

-Technicalrequirementsforsatelliteremotesensingimagedataprocessing

征求意见稿

在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。

已授权的专利证明材料为专利证书复印件或扉页，已公开但尚未授权的专利申请

证明材料为专利公开通知书复印件或扉页，未公开的专利申请的证明材料为专利申请

号和申请日期。

202X-XX-XX发布202X-XX-XX实施

中国电子工业标准化技术协会发布

T/CESAXXXX—202X

目次

前言.............................................................................III

1范围...............................................................................1

2规范性引用文件.....................................................................1

3术语和定义.........................................................................1

4缩略语.............................................................................2

5高性能卫星遥感影像数据处理系统的总体架构...........................................3

5.1总体描述.......................................................................3

5.2功能层次.......................................................................3

6高性能基础设施层...................................................................3

6.1高性能计算资源.................................................................3

6.2高性能存储资源.................................................................4

6.3高性能网络资源.................................................................4

7高性能云服务平台层.................................................................4

7.1资源虚拟化.....................................................................4

7.2资源管理.......................................................................4

7.3服务管理.......................................................................5

7.4统一运维管理...................................................................5

8高性能卫星遥感影像数据处理层.......................................................5

8.1遥感影像数据服务...............................................................5

8.2遥感影像数据预处理.............................................................6

8.3遥感影像数据智能解译...........................................................7

参考文献.............................................................................9

II

T/CESAXXXX—202X

高性能计算卫星遥感影像数据处理技术要求

1范围

本文件规定了高性能计算中卫星遥感影像数据处理的技术要求，包括卫星遥感影像数据处理的高性

能基础设施技术要求、高性能云服务技术要求，以及高性能数据处理技术要求。

本文件适用于卫星遥感影像数据处理的高性能计算架构的设计、开发，为高性能卫星遥感影像数据

处理系统的建设提供技术参考。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T14950-2009摄影测量与遥感术语

3术语和定义

GB/T14950-2009规定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

高性能计算highperformancecomputing

将多台计算设备组合为计算集群、使用作业调度软件、组织多核多节点进行大规模并行计算的一种

计算技术。

3.2

高性能计算机highperformancecomputer

由处理器单元、加速处理器单元、存储单元，通过高速网络互联并行工作，组成的具有超强计算能

力的超级计算机。

注：广义上泛指解决大型复杂任务的计算工具。

[来源：T/CESA1162-2021，定义3.1.1]

3.3

遥感remotesensing

不接触物体本身，用传感器收集目标物的电磁波信息，经处理、分析后，识别目标物、揭示其几何、

物理特征和相互关系及其变化规律的现代科学技术。

[来源：GB/T14950-2009，定义3.1]

3.4

1

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卫星遥感satelliteremotesensing

以人造卫星为平台的遥感。

[来源：GB/T14950-2009，定义3.5]

3.5

影像数据预处理imagedatapreprocessing

对主要运算前的原始数据所进行的某些加工。

[来源：GB/T14950-2009，定义5.169]

3.6

影像数据智能解译imagedataintelligentinterpretation

运用自动化、智能化的技术结合专业知识从遥感影像上提取解译目标几何、属性、时间等特征信息

的过程。

3.7

数字正射影像图digitalorthophotomap

利用数字高程模型对扫描数字化的（或直接以数字方式获取的）航空像片（或航天影像），经数字

微分纠正、数字镶嵌，再根据图幅范围裁切生成的影像数据集。

[来源：DB42/T1546-2020，定义3.6]

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

CPU：中央处理器（CentralProcessingUnit）

CIFS：通用网络文件系统（CommonInternetFileSystem）

DevOps：开发和运营维护（DevelopmentOperations）

DFS：分布式文件系统（DistributedFileSystem）

FPGA：现场可编程逻辑门阵列（FieldProgrammableGateArray）

GPU：图形处理器（GraphicsProcessingUnit）

HDD：机械硬盘（HardDiskDrive）

ITIL：信息技术基础架构库（InformationTechnologyInfrastructureLibrary）

JSON：JavaScript对象表示法（JavaScriptObjectNotation）

MPI：信息传递接口（MessagePassingInterface）

NFS：网络文件系统（NetworkFileSystem）

NVMe：非易失性内存主机控制器接口规范（Non-VolatileMemoryExpress）

OGC：开放地理空间联盟（OpenGeospatialConsortium）

OpenMP：共享存储并行编程（OpenMulti-Processing）

POSIX：可移植操作系统接口（PortableOperatingSystemInterface）

RoCE：基于融合以太网的RDMA(RDMAoverConvergedEthernet)

SSD：固态硬盘（SolidStateDisk）

WMS：网络地图服务（WebMapService）

WMTS：网络地图瓦片服务（WebMapTileService）

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XML：可扩展标记语言（ExtensibleMarkupLanguage）

5高性能卫星遥感影像数据处理系统的总体架构

5.1总体描述

高性能计算卫星遥感影像数据处理系统的总体架构如图1所示。

高性能卫星遥感影像数据处理层

遥感影像数据服务遥感影像数据预处理遥感影像数据智能解译

存储能力调度影像服务存储能力调度元数据服务存储能力调度影像校正存储能力调度影像融合存储能力调度地物分类存储能力调度地物提取

影像质量检验数据组织管理影像增强镶嵌裁切目标识别变化检测

高性能计算要求高性能计算要求高性能计算要求

高性能云服务平台层

资源虚拟化资源管理服务管理统一运维管理

高性能基础设施层

高性能计算资源高性能存储资源高性能网络资源

图1高性能卫星遥感影像数据处理系统的总体架构

5.2功能层次

总体架构按照功能进行层次划分，自底向上依次为：高性能基础设施层、高性能云服务平台层、高

性能卫星遥感影像数据处理层，其中：

a）高性能基础设施层为高性能计算提供所需的算力、存储、网络等环境资源，主要包括高性能计

算资源、高性能存储资源和高性能网络资源；

b）高性能云服务平台层实现高性能计算资源的集中管理与统一调度，满足高性能计算任务的高效

运行，主要包括资源虚拟化、资源管理、服务管理、统一运维管理；

c）高性能卫星遥感影像数据处理层将高性能计算技术融入到卫星遥感影像数据处理技术中，实现

对大规模、复杂、多维度卫星数据的高效处理和分析，主要包括遥感影像数据服务、遥感影

像数据预处理、遥感影像数据智能解译。

6高性能基础设施层

6.1高性能计算资源

高性能计算资源应符合下列要求：

a）采用高性能、高核心数、支持多线程的CPU；

b）采用图形处理器，如GPU等；

3

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c）采用并行编程模型，如MPI、OpenMP等；

d）支持主流的深度学习平台，如TensorFlow、PyTorch、Keras及国产平台等；

e）采用资源管理与调度系统，如SLURM、Kubernetes等；

f）支持节点扩展；

g）支持软硬件升级。

6.2高性能存储资源

高性能存储资源应符合下列要求：

a）采用低延迟和高吞吐量的快速存储介质，如NVMeSSD等；

b）采用分布式存储系统，如DFS、开源并行文件系统、商业并行文件系统等；

c）采用缓存策略，如SSD缓存、内存缓存等；

d）采用高速互联技术，如InfiniBand无限宽带、RoCE等；

e）支持多种存储协议，如NFS、CIFS、POSIX等；

f）支持节点扩展；

g）支持软硬件升级。

6.3高性能网络资源

高性能网络资源应符合下列要求：

a）支持国际通用的网络、路由等协议标准；

b）支持网络间的平滑连接互通，以及未来网络的扩展；

c）支持冗余、负载调度、数据容错等技术；

d）支持网络故障的诊断与排除；

e）网络系统满足高带宽、低时延、高可用等要求；

f）支持千级用户并发访问；

g）支持多点接口通信机制，支撑分块任务之间的信息同步、通信和多机资源的充分利用。

7高性能云服务平台层

7.1资源虚拟化

资源虚拟化应符合下列要求：

a）支持容器技术；

b）支持虚拟化部署，提供不同粒度的虚拟机；

c）支持服务托管，支持对数据资源、服务资源的全局虚拟整合；

d）支持性能监控，如基于Web管理界面、客户端管理界面等进行性能监控；

e）支持不同级别的虚拟机I/O流量控制，如网络I/O和存储I/O的精细化划分等。

7.2资源管理

资源管理应符合下列要求：

a）支持计算设备、存储设备、网络设备等资源的动态调度与按需管理；

b）支持计算、存储、网络等资源的负载感知；

c）支持访问流量负载均衡控制；

d）支持故障节点的灵活快速恢复；

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e）支持跨节点的资源集合；

f）支持应用快速部署和启动。

7.3服务管理

服务管理应符合下列要求：

a）支持主流的服务管理技术，如ITIL、DevOps等；

b）支持批量服务调度；

c）支持服务全生命周期状态的查询，如服务的安装、运行和停止等状态；

d）支持服务之间互相隔离与灵活配置；

e）具备镜像服务管理，如镜像服务的上传、下载、更新和删除等；

f）支持服务权限管理。

7.4统一运维管理

统一运维管理应符合下列要求：

a）实时监控系统节点的性能指标与运行状态，如CPU利用率、内存利用率、存储利用率、磁盘

I/O流量和网络I/O流量等；

b）支持系统安全事件的应急处置，如制定应急预案、建立安全策略、加强身份验证、数据加密等；

c）自动化部署、自动化监控与故障自动报警；

d）支持云计算的故障恢复技术，如负载均衡、冗余备份等。

8高性能卫星遥感影像数据处理层

8.1遥感影像数据服务

8.1.1影像服务

影像服务符合下列要求：

a）应支持多种传感器类型（光学、多光谱、红外、微波等）的遥感数据；

b）应支持影像数据的定期更新，如全球范围每年更新、全国范围每半年更新；

c）应采用2000国家大地坐标系；

d）宜支持影像数据的实时分发；

e）宜采用数字正射影像图。

8.1.2元数据服务

元数据服务应符合下列要求：

a）支持影像数据文件的元数据信息，如数据源、空间参考系、数据质量、图幅接边等；

b）支持元数据的分布式存储和备份；

c）支持元数据的冷热存储和交换；

d）支持元数据的高并发访问和实时更新；

e）支持多种文件格式的元数据，如XML、JSON、文本、库表文件等。

8.1.3影像质量校验

影像质量校验应符合下列要求：

a）支持光学影像质量检测，如检测几何失真、辐射失真等；

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b）支持光学影像的质量检验，如检测云斑覆盖、影像噪音、信息丢失等；

c）支持多光谱影像地物覆盖率检验，如检验城市、农田、湖泊等地物的覆盖率；

d）支持多光谱影像的云量检验；

e）支持多光谱影像中不同波段数据的质量检验，如色彩、清晰度、信噪比等；

f）支持红外影像的埃利斑检验；

g）支持微波数据的失真率检测；

h）支持同一测区、同一等级产品的大批量影像质量检验与质量评估。

8.1.4数据组织与管理

数据组织与管理应符合下列要求：

a）支持影像数据的分布式组织与管理，如采用分布式数据库；

b）支持影像数据的分层存储，如基于SSD的热数据存储和基于HDD的冷数据存储；

c）支持数据的实时或准实时统计分析，如数据量、数据类型、数据使用情况等；

d）支持数据查询任务的分解和并行处理。

8.1.5高性能计算要求

高性能计算符合以下要求：

a）应支持影像数据瓦片化切割，支持多瓦片多任务并行计算；

b）应支持大规模影像数据的分布式缓存和集群自动化切片；

c）应支持影像数据金字塔模型的并行构建与存储；

d）应支持影像数据发布成OGC常用的服务标准，如WMS、WMTS服务；

e）应支持大批量影像数据的规模化生产与检验；

f）宜支持PB级遥感影像数据查询；

g）宜支持重点区域影像的每月更新。

8.2遥感影像数据预处理

8.2.1影像校正

影像校正符合下列要求：

a）辐射校正

1）支持辐射定标，如相对定标、绝对定标等；

2）支持大气校正，如相对大气校正、绝对大气校正。

b）几何校正

1）支持几何粗校正，如采用阵列移动的并行化校正方法；

2）支持几何精校正，如采用不同坐标系统中像元位置变换的数学模型；

3）宜支持对含有地理坐标信息的数字正射影像的二次纠正。

8.2.2影像融合

影像融合符合下列要求：

a）应支持校正后的遥感数据的融合；

b）应支持对融合影像进行融合效果评估；

c）宜支持多传感器影像的像元级并行融合；

d）宜支持多波段影像的特征级并行融合；

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e）宜支持大幅面影像的并行融合处理算法。

8.2.3影像增强

影像增强符合下列要求：

a）支持大批量遥感影像并行去薄云、去薄雾处理；

b）支持大批量遥感影像并行对比度增强；

c）支持大批量遥感影像并行锐化处理；

d）支持多光谱函数变换；

e）支持影像的灰度拉伸；

f）支持影像的噪声去除；

g）支持基于空间特征或频率变换的影像增强。

8.2.4影像镶嵌和裁切

影像镶嵌和裁切符合下列要求：

a）支持大批量遥感影像分条带镶嵌；

b）支持相邻影像之间拼接线的自动检测和生成；

c）宜支持大批量影像亚像素级无缝镶嵌，如采用多尺度镶嵌线并行羽化方法；

d）宜支持全球范围影像亚像素级自动镶嵌；

e）宜支持从PB级影像中裁切出感兴趣的区域。

8.2.5高性能计算要求

高性能计算符合以下要求：

a）应支持单景数据的实时处理，速度小于1分钟；

b）应支持多景数据的自动化并行处理；

c）应支持千景宽幅影像实时并行化处理，处理时间宜小于1小时；

d）应支持千景影像数据的批量正射纠正、匀光匀色等处理；

e）应支持PB级遥感数据分布式处理，处理效率优于“百景/天”；

f）应支持遥感数据流式处理，处理效率优于“景/分钟”；

g）应支持遥感影像特征的批量提取。

8.3遥感影像数据智能解译

8.3.1地物分类

地物分类应符合下列要求：

a）支持基于光谱信息的并行地物分类方法；

b）支持基于地物的形状、纹理、空间关系等特征的并行地物分类方法；

c）支持影像全区域范围解析及精准分割，获取不同位置的地表覆盖属性，包括但不限于耕地、林

地、草地、建筑、道路、构筑物、人工堆掘地、裸地、水域等；

d）宜支持面向对象的地物并行分类方法。

8.3.2地物提取

地物提取符合下列要求：

a）应支持基于像元代数方法的地物提取方法；

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b）应支持基于特征融合方法的地物提取方法；

c）宜支持面向对象的地物提取方法；

d）宜支持基于语义分割算法的地物提取方法，如采用多通道深度网络的语义分割算法；

e）宜支持影像全区域范围多种地物的分布式并行提取，如道路、水体、建筑、植被等并行提取。

8.3.3目标识别

目标识别符合下列要求：

a）应支持基于模版匹配方法的遥感影像目标识别；

b）应支持基于特征提取方法的遥感影像目标识别；

c）应支持基于多处理器并行的遥感影像目标识别；

d）宜支持基于深度网络的遥感影像目标识别；

e）宜支持影像全区域范围多尺度目标的并行自动识别，如机场、舰船、桥梁、油罐、建筑物、道

路等并行识别。

8.3.4变化检测

变化检测符合下列要求：

a）应支持基于多时相数据叠加分析的遥感影像变化检测；

b）应支持基于多时相数据分割提取的遥感影像变化检测；

c）宜支持基于地理语义信息的遥感影像变化检测；

d）宜支持基于对象分析方法的遥感影像变化检测；

e）宜支持基于深度学习方法的影像变化检测；

f）宜支持影像多地物分布式并行变化检测，如同时检测道路、水体、建筑、森林、农田、城市等

地物的变化情况。

8.3.5高性能计算要求

高性能计算符合以下要求：

a）应支持影像处理任务的自动化并行调度；

b）应支持大任务量并发执行；

c）应支持多节点的并行调度；

d）应支持分布式并行计算；

e）宜支持“CPU+GPU”的异构调度方式。

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参考文献

[1]GB/T35642-20171:250001:50000光学遥感测绘卫星影像产品

[2]GB/T42988-2023多源遥感影像网络协同解译

[3]DB42/T1546-2020卫星遥感影像制作数字正射影像图技术规程

[4]T/CESA1162-2021信息技术高性能计算系统管理监控平台技术要求

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中国电子工业标准化技术协会

团体标准《高性能计算卫星遥感影像数据处理技术要求》

（征求意见稿）编制说明

一、标准编制情况

1.工作简况

2023年11月27日，中国电子工业标准化技术协会下达了2023年第10批团体标

准制修订项目的通知（中电标通（2023）030号）。根据该通知，团体标准《高

性能计算卫星遥感影像数据处理技术要求》制订计划正式下达，项目计划号为

CESA-2023-104（以下简称“本标准”）。本标准由中国电子工业标准化技术协

会高性能计算机标准工作委员会归口，牵头编制单位为中科星图股份有限公司。

2.主要工作过程

（1）标准预研

为推动高性能计算在卫星遥感影像数据处理中的应用实践，规范卫星遥感影

像数据处理高性能计算架构的设计和开发，2023年5月中科星图股份有限公司对

利用高性能计算进行卫星遥感影像数据处理进行了研究和总结，初步确定了本标

准的框架结构和主要内容，组建了标准编制组。2023年6月至2023年10月，标准

编制组组织了3次线上评审会，定向邀请专家对本标准研制提出意见和建议。标

准编制组采纳专家建议，对本标准内容进行修改和完善。

（2）标准立项

2023年11月2日，中国电子工业标准化技术协会在北京组织召开本标准立项

论证会。经专家现场质询，标准编制组对本标准立项的必要性、可行性及拟解决

的问题、国内外情况、创新性、产业化情况、实施落地计划等进行了详细说明。

经专家审议，本次会议通过了对本标准进行立项的申请。

（3）标准编制

2024年2月5日，标准编制组在中科星图股份有限公司召开标准编制启动研讨

会，就标准的立项及编制研讨、标准落地实施推广方案等议程内容展开讨论，同

时面向本标准各成员单位征集意见，推进标准研制工作。

中国电子工业标准化技术协会

2024年3月13日，标准编制组在中科星图股份有限公司召开标准编制会议，

按照标准编制的格式要求，进行标准内容的梳理；调整高性能计算卫星遥感影像

数据处理系统的总体架构，对高性能基础设施层和高性能云服务平台层的技术内

容进行凝练、压缩，对高性能卫星遥感影像数据处理层的技术内容进行优化修改。

2024年5月10号，标准编制组在核工业北京地质研究院召开标准编制会议，

按照标准编制的格式要求，提炼术语；讨论并修改高性能基础设施层、高性能云

服务平台层和高性能卫星遥感影像数据处理层的主要内容，凝练技术要求。

2024年5月和6月，标准编制组建立微信工作群，在工作群多次采用线上共享

文档和在线交流的方式，共同对本标准进行编辑和修订，对标准相关内容和技术

要求进一步完善。

2024年7月，标准编制组召开线上标准编制会议，各参编单位提出修改意见

和建议并在线进行修改。会议最后对本标准的规范性以及标准编制组起草阶段的

处理意见进行确认。会后，标准编制组再次修改完善标准内容，形成征求意见稿。

3.主要起草人及其所做的工作

本标准牵头编制单位为中科星图股份有限公司，负责本标准的牵头组织和编

制。参编单位为核工业北京地质研究院、曙光信息产业股份有限公司、北京星球

时空科技有限公司、北斗伏羲信息技术有限公司、中科星图数字地球合肥有限公

司，负责提供本标准所涉及的技术内容材料，并参与本标准全部内容的讨论。

二、标准编制原则和确定主要内容的论据及解决的主要问题

1.编制原则

在标准编制过程中，遵循以下原则：

目标导向。本标准的制定，依据明确的目标和具体的技术要求，以解决实际

问题和需求。

规范性。本标准的制定，遵守国家法律、法规的相关规定，制定过程遵守标

准制定相关程序。

中立性。本标准制定过程中，标准编制组对本标准的内容进行了充分的讨论

和研究，达成一致意见。

可行性。本标准的制定，通过采纳算力供应商的意见并进行验证，确保本标

准后续实施的可行性。

中国电子工业标准化技术协会

2.确定主要内容的依据

伴随着我国大数据、人工智能等新兴产业的蓬勃发展，融合了高性能技术的

遥感影像数据产品逐渐渗透到国民经济的各行各业。遥感影像数据产品的处理和

应用作为空天信息产业链上下游的关键节点，联结上游卫星与火箭设计及制造、

卫星发射、地面设备、卫星运营，以及下游国家安全、经济建设和社会民生应用，

具有多学科交叉、多技术融合、多领域协同等特点。

但是卫星遥感影像数据具备多源异构、处理任务多样、计算过程繁杂、解译

方式差异大等难题，使得政府、院校、科研机构和企业在利用高性能技术进行卫

星遥感影像数据处理与服务时缺乏可以得到一致性结果的技术标准。

本标准就从不同来源获取的遥感影像数据在处理过程中如何达到一致的质

量水平进行了规范，这对于科学研究和行业应用都非常重要。本标准就在高性能

计算环境下如何通过标准化的数据处理流程和技术要求进行遥感数据处理和信

息提取进行了规范，统一的流程和技术规范有助于提高海量遥感数据处理的速度

和效率。同时，统一的流程和规范还可以降低数据处理的成本，因为遵循同一套

标准的软件和硬件通常更容易开发、维护和使用。本标准就高性能遥感处理的技

术要求进行了规范，对于推动技术创新和发展，鼓励新技术的研发和应用具有重

要的意义。

本标准的主要内容包括高性能基础设施层、高性能云服务平台层和高性能卫

星遥感影像数据处理层，适用于卫星遥感影像数据处理的高性能计算架构的设

计、开发，为高性能卫星遥感影像数据处理引擎、处理系统和处理平台的建设提

供技术参考，有助于解决卫星遥感影像数据多源异构、处理任务多样、计算过程

繁杂、解译方式差异大的难题，推动卫星遥感影像数据的高性能获取、共享、处

理、解译、可视化、以及应用。

3.编制过程中解决的主要问题

由于当前国内外卫星遥感影像数据处理相关标准，主要集中在对原始卫星数

据的基本格式规定以及对数据库的规范方面，尚缺乏高性能计算方面的相关标

准，亟需加大对高性能卫星遥感影像数据处理的实践探索创新。

为此，标准研制组针对高性能的卫星遥感影像数据处理展开研究，充分吸收

了高性能计算和卫星遥感影像数据