在使用Google Earth的时候，感觉很神奇，因为这个服务让我们拥有了“千里眼”，可以洞察万物。Google Earth诞生之后，产生了很大的影响。从此，地图服务成为了互联网的基础服务之一。
在看BigTable的论文时，里面谈到Google Earth中的地图数据存储其中。Google Earth也算是典型的大数据应用了。
本身学习了GIS，后来工作涉及了数据仓库，就在想，如果想要实现Google Earth，大概的流程是怎样的呢？

数据源

Google Earth的数据来源有一些遥感卫星和高分辨率卫星。
遥感卫星有美国的Landsta，比如Landsta7，其覆盖周期为16天，不同的传感器分辨率有些差别，普遍在30m以上，会采集一些不可见光的遥测图像，红外波段等。中国也有类似的卫星，2015年11月27日发射了遥感卫星二十九号。
高分辨率卫星来自于DigitalGlobe，该公司旗下有QuickBird、WorldView等系列的卫星。WorldView4，其覆盖周期为3天，最高分辨率可以达到0.31m。中国在2016年08月10日发射了高分三号卫星。

收集

这些卫星，会将收集的遥测数据发送到地面站，由地面站传输到不同的地方。可以根据需要，从不同的公司或者机构获取数据。

ODS层

数据可以考虑存放在 hbase中，因为图片一般挺大的，hbase的value最大值能有多大，这个需要调整。

DM层

有了基础的数据之后，就可以做一些应用。比如，统计城市的扩张速度、农田的侵占情况等。

总结

有了地理数据之后，可以做的事情就比较多了。

比如，可以将全球史以Google Earth的形式展现，这样，对国内历史的认识会更加容易和深刻。

比如，在地理数据之上，附加各个城市的统计数据，这样就能直观展现不同城市的权力到底有多大。