近年来，基于互联网的地表覆盖信息服务研发方兴未艾。奥地利国际系统研究所(IIASA)研发了Geo-Wiki系统，提供地表覆盖信息的在线标报与验证功能^[1]；美国农业部CropScape系统提供了全美范围的作物面积在线统计服务^[2]；欧空局气候变化地表覆盖开放数据项目提供了归一化植被指数和受害森林面积等的在线实时计算^[3]，欧盟有关机构正在研发在线影像处理服务^[4]等。但就总体而言，目前国内外提供的地表覆盖信息服务功能极为单一、普适性不强，远不能满足广大用户的需求。当前的一个重要发展趋势是，将地表覆盖信息处理与计算机服务计算(service computing)相结合，研发面向地表覆盖领域的服务计算平台，支持个性化式定制、智能化提取、网络化协同和知识化服务等^[5-6]。

GlobeLand 30是我国自主研发的世界上首套30 m分辨率全球地表覆盖信息产品，也是中国向国际社会提供的首个全球性地理信息高技术产品^[6-7]，已有来自世界五大洲120多个国家和联合国多个机构的7000多用户，主要用于全球变化研究、生态环境监测、可持续发展规划等方面^[8-11]。随着推广范围的扩大，用户对GlobeLand 30产品更新完善和在线服务计算提出了新的更高的需求。前者是指对GlobeLand 30进行持续更新和类型细化，提供更多年份、更高空间分辨率、更高精度的信息产品；后者是指提供基于互联网的地表覆盖领域服务计算，支持数据验证、统计分析、在线搜索以及变化检测等专门化的领域信息服务^[12]。

全球地表覆盖信息处理涉及面广，技术复杂，有着特定的数据要求和专门的处理模型和算法，领域特点十分鲜明^[13]。而服务计算是指将数据和处理(包括模型与算法)封装成基本服务，通过调用、组合、协作等，完成大规模、复杂计算或信息处理^[14-15]。发展全球地表覆盖的领域服务计算，需要将地表覆盖信息处理与服务计算相结合，构建领域服务模型，研发在线服务方法和动态服务技术。本文以GlobeLand 30为例，介绍了全球地表覆盖领域服务计算的主要研究进展。首先分析了全球地表覆盖信息服务的领域需求，介绍了研究设计的领域服务模型；再下来分别介绍了支撑地表覆盖领域服务模型的在线服务计算方法与动态服务技术；最后以GlobeLand 30信息服务平台为例，介绍了研发的数据成果浏览下载、服务搜索、数据验证、统计分析等全球地表覆盖领域信息服务。

1 地表覆盖领域服务模型

全球地表覆盖服务计算研究的首要任务是定义地表覆盖的基本信息服务(或称原子服务)、主要用户以及交互关系，建立由用户、服务和交互组成的领域服务模型。其中用户是领域服务模型的需求来源，服务是满足用户需求的基本单元，交互是用户与服务、服务与服务之间协作的重要途径^[16]。对于GlobeLand 30和其他全球地表覆盖信息来说，数据生产、质量检核、精度检验、应用分析到更新完善等环节组成了其基本生命周期。因此，需要围绕这一生命周期，分析地表覆盖领域不同用户群体及其共性的信息服务需求，归纳出共性原子服务，凝练用户与服务之间的依赖与配置约束关系，构建能够兼顾当前需求与变化的领域服务模型^[17-20]。与传统通用地理信息服务模型相比，这种领域服务模型对原子服务的交互性、可复用性和动态性提出了更高要求。

(1) 用户分析。全球地表覆盖领域信息服务的用户主要包括服务提供者、服务使用者和服务管理者。其中服务提供者既包括信息产品的研制和更新者，也包括地表覆盖算法、模型的研究人员。服务使用者既包括数据验证、分析等各类专业技术人员、应用分析专家，也有社会公众。专业技术人员可能使用在线标报、更新功能，对全球地表覆盖信息服务系统进行更新维护或检核，应用分析专家则可利用在线处理、分析和统计功能，计算所需的各种衍生指标，如面积、变化、景观指数等；社会公众既能查看兴趣区域的地表覆盖数据，统计、对比多期地表覆盖的变化，也可作为志愿者参与地表覆盖数据成果检核。值得指出的是，在互联网+时代，尤其是众源数据收集概念的广泛应用下，全球地表覆盖信息服务的领域用户既可能是服务的提供者，也可能是服务的使用者。

(2) 服务凝练。全球地表覆盖信息服务既包括数据服务(如影像服务、分类成果服务、在线地图服务等)和管理服务(如注册服务、目录服务、权限验证服务等)等通用服务^[20]，也涉及其生命周期各环节所需的诸多专用服务。进一步分析可凝练出地表覆盖数据浏览、下载、统计、搜索、验证、标报、更新等共性服务，如图 1所示。其中，浏览和搜索服务贯穿于前述的整个生命周期，应用分析和更新完善阶段则需要大多数领域服务的支持。

(3) 交互关系定义。交互主要是指用户在线访问服务时提交服务请求，服务则根据用户请求提供功能操作的过程。对于全球地表覆盖领域信息服务而言，浏览、下载、统计、搜索等部分服务可通过单个操作获得结果，而标报、验证、更新、应用分析等服务则需要组合多个操作，方可产生最终结果。在交互过程中，不同的操作可能使用到同一类型的数据。为提高全球地表覆盖领域信息服务的交互性、可复用性和可扩展性，需定义消息结构和数据体，以支持交互过程中的请求和操作。

表 1以GlobeLand 30为例，列出了全球地表覆盖领域服务模型主要服务内容、参与对象和交互方式。

2 在线计算方法

为提高基于“互联网+”的服务计算性能，既要充分利用宽带、泛在新一代网络基础设施的同时，也要研发适于在线服务的领域计算方法^[21]。其基本思路是，将数据资源和算法、模型发布成可通过网络调用的Web服务，借助于高性能计算设施，实现在线服务组合，满足地表覆盖共性服务需求，如图 2所示。目前，国内外对地表覆盖信息提取、变化检测等计算方法进行了深入研究，但对其在线计算方法的研究还刚刚起步。与传统算法相比，在线计算对算法的自动化程度、适应性和计算效率提出了更高的要求。笔者针对GlobeLand 30领域服务计算的要求，曾研发了以下服务搜索、验证、统计和更新等在线计算方法。

(1) 基于三级匹配的深层网络地表覆盖服务搜索。全球地理景观复杂，全野外调查困难，收集和整合来自泛在网络的多源辅助数据和参考知识，是GlobeLand 30及其他全球地表覆盖信息产品研制和更新完善的重要途径。近年来，越来越多的研究机构以WMS的形式发布所研发的地表覆盖数据产品，形成了较为丰富的地表覆盖服务资源。其中部分服务存储在表层网络的静态页面中，可以直接搜索并获取，但大部分服务资源存储在注册中心(如网络目录服务中)或数据库中，属于深层网络资源，难以通过传统搜索引擎获得。针对深层网络地表覆盖服务搜索的需要，Hou等研究提出了一种基于三级匹配的深层网络地表覆盖服务搜索方法^[22-23]，通过总结常用脚本库的名字构建判断条件，利用名字匹配判断潜在包含地表覆盖WMS服务的脚本，并利用规则匹配从脚本内容中抽取出候选的WMS，最后通过地表覆盖关键词匹配筛选出地表覆盖WMS服务。

(2) 顾及三级景观形状指数的自适应样本布设。由于大范围地表覆盖具有很强的空间异质性，传统方法用于在线地表覆盖验证时往往难以保证区域样本量的合理性, 无法实现类间样本量的均衡分配, 也不能确保样本的空间分布能顾及地表覆盖景观的空间异质性。针对这一问题，Chen等利用景观形状指数(LSI)作为空间异质性的度量指标，分别计算区域、地类、格网的三级LSI，提出了顾及三级景观形状指数的自适应抽样方法^[24]，实现了顾及异质性强度的区域样本量在线自适应计算，提高了稀少类的抽样比例，并实现了样点在地理空间上的均衡分布。

(3) 基于迭代投影差微分改正和动态分块矩阵掩膜的在线统计。对全球地表覆盖数据进行空间分布与变化统计，计算各地类在空间格局(景观)上的表征、测度、指标等因子，并顾及投影转换对大范围地表覆盖统计造成的误差影响。Li等针对GlobeLand 30在线统计需求提出了基于迭代投影差微分改正和动态分块矩阵掩膜方法，通过“弧段微分、以直代曲”的方式，避免统计范围投影转换带来的误差，确保了投影变换后边界的相对“连续”性，并通过等积投影和等角投影下的面积差改正，最大限度降低投影转换造成的统计误差^[25]。

(4) 基于服务关系的变化检测处理构建。近年来，国内外研究学者提出了为数众多的变化检测算法或模型。每一种算法、模型各有优点和局限性，难以适用于所有的影像数据、地表覆盖数据类型和地理区域特点^[26-27]。事实上，这些算法与数据之间、数据与数据之间、算法与算法之间存在着竞争、协作、约束等众多关系，而这些算法和数据封装成Web服务，产生了新的服务关系。针对影像变化检测的服务关系建模、表达与推理的有关问题，Xing等提出了基于服务关系的变化检测处理链动态生成方法(见图 3)，为地表覆盖大范围变化监测与更新提供了在线处理手段^[28]。

3 动态服务技术

有效地集成异质数据与异构服务，实时构建处理服务，及时传递处理结果或中间消息，是地表覆盖领域服务计算的重要实施条件。这在本质上是要求动态地开展服务计算，但传统的服务计算在本质上是静态的，表现为所集成的资料类型是既定的，不能动态增加；处理流程为固定编排，不能动态调整；信息传递是非实时、非连续，不能动态推送^[5]。为解决这一问题，需要以服务计算中心取代服务注册中心，从单个Web服务的调用提升为面向领域的多个Web服务协同计算，如图 4所示。

在此基础上，以服务动态集成、处理动态构建、变化动态推送为主线，提出了针对地表覆盖信息数据流和业务流的动态服务计算技术，如图 5所示。

(1) 服务动态集成。用于解决服务提供者与服务计算中心的动态性问题。其主要任务是通过基于时间、空间以及地表覆盖分类等多语义建模的动态集成方法，通过结构转换和服务封装，将原始影像、已有地表覆盖分类数据、参考文献、样本数据以及其他基础地理信息等异质数据，发布为标准的Web服务，同时通过语义提取和语义映射实现服务接口的自动适配，实时调用包括Google Map、天地图、Bing Map、泛在地表覆盖WMS服务在内的异构服务，为实现GlobeLand 30等全球地表覆盖信息产品的研制和共享服务提供统一的服务环境。这不仅可以减少数据频繁读取和切换带来的耗时，而且可以避免单机环境下因系统宕机造成的信息丢失^[29]。图 6给出了基于多语义建模的服务动态集成原理。

(2) 处理动态构建。主要解决服务计算中心内部的动态性问题，包括语用Web服务匹配^[29]、服务关系计算^[30]、基于消息队列的服务协同^[31-32]等方法。其中，语用Web服务通过语用预设，将服务适用性和上下文信息添加到服务描述中；服务关系计算是根据服务适用性和上下文信息，计算出多个服务之间的组合关系，进而动态地构建服务链；基于消息队列的服务协同是在服务组合过程中控制服务执行消息的有序传递。在此基础上，可以提高全球地表覆盖信息服务计算的动态性和精确性，为地表覆盖样本采集、精度验证等提供动态协同手段。

(3) 信息动态推送。主要解决服务请求者与服务计算中心的动态性问题。对于动态构建的处理流程，服务计算中心可以自动保存在组合模板中，一方面在其他用户提出类似服务请求时，可直接调用组合流程提高组合效率；另一方面，可以支持用户通过时空发布订阅动态获取所需的地表覆盖信息。例如：GlobeLand 30的质量检核过程涉及管理人员、领域专家、检查人员与生产人员4种不同角色类型的众多业务人员，各种不同类型的人员之间基于发布/订阅(Publish/Subscribe)实现地表覆盖的协同检核，即用户根据其角色和职责订阅任务，接收流程更新和任务。当任务条件满足后，任务被推送给订阅任务的用户^[33]。

4 基于领域服务计算的GlobeLand 30信息服务平台构建

传统自下而上服务模型主要用于满足用户对资源共享与服务调用的需求，在满足领域用户的专业需求方面缺乏足够的针对性^[14]；自上而下服务模型则主要是针对独立的应用功能，无法充分发挥Web服务的复用性，在服务协同计算方面缺乏足够的动态性^[34]。本文所述的领域服务计算模型、方法和技术，为研制全球地表覆盖信息服务平台提供了新思路、新方法，可同时实现多源异质异构参考资料的服务集成和面向地表覆盖领域的跨区域协同处理，为产品研制和成果服务提供支撑。图 7给出了基于服务计算的全球地表覆盖信息服务平台构建流程。

笔者以GlobeLand 30为例，设计研发了其信息服务平台(www.GlobeLand30.org)，基于统一的数据和处理服务计算环境，提供了在线浏览、下载、验证、统计、标报、搜索等多种领域服务，为GlobeLand 30数据的共享、分析应用、产品检核与更新提供高效服务手段。其主要功能介绍及服务应用情况见表 2。图 8给出了其在线统计的系统界面。

5 结束语

本文以GlobeLand 30为例，分析研究了地表覆盖领域服务计算的有关概念，探讨了全球地表覆盖的领域服务模型、在线计算方法和动态服务计算技术，为全球地表覆盖信息服务平台建设提供了新思路、新方法。今后需进一步加强对全球地表覆盖领域服务计算的研究，重点是推动协同服务，增强服务功能，发展知识化服务。

(1) 推动协同化服务。目前国内外各种地表覆盖服务平台互不联通，“信息孤岛”现象突出。应通过制定技术标准和推动合作，将分散在世界各地的全球、区域、国家地表覆盖信息服务系统连接起来，构建资源共享、功能协同的全球地表覆盖协同信息服务平台(CoGland)，实现资源互联互通、服务模型集成共享，并提供面向不同用户群体的领域服务^[35]。

(2) 研发更多在线服务。研究基于云存储和高性能计算设施的地表覆盖信息自动化、高精度提取方法，发展基于模型与处理服务的地表覆盖智能化处理技术，研发基于在线空间多媒体数据(如社交媒体数据、图像、地理标记的文本等)的自动化辅助验证手段等，提高应需信息提取与在线更新能力。

(3) 发展知识化服务。除了掌握地表覆盖分布及变化信息之外，不少用户还希望了解其地域规律和归因等。为此，需进一步从地表覆盖数据中挖掘时空知识，实现与跨平台、跨媒体社会经济和环境资源信息的空间化关联，构建地表覆盖空间化知识地图，支持个性化知识导航、跨媒体深度搜索，从地表覆盖数据信息服务走向知识化服务。