Data Cube Explorer

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!Explorer截图

概述

Data Cube Explorer是Open Data Cube的Web可视化工具，提供直观界面用于浏览、搜索和分析数据立方体中的地理空间产品与数据集。它支持自动生成数据摘要、本地快速部署及灵活的自定义配置，适用于数据立方体管理员、分析师和开发人员。

核心功能与特性

• 与Open Data Cube集成：直接使用现有数据立方体配置与数据
• 数据摘要生成：自动创建产品与数据集的统计摘要
• Web界面浏览：直观展示数据覆盖范围、时间序列及元信息
• 灵活部署：支持本地运行、WSGI服务器部署及Docker容器化
• 自定义配置：支持时区设置、页面脚本注入、环境特定模板
• STAC API扩展：实现filter、fields和sort扩展，支持高级搜索

使用场景

• 数据立方体管理员监控数据产品状态与覆盖范围
• 分析师探索可用数据集，评估数据适用性
• 开发人员构建基于数据立方体的应用原型
• 团队共享数据立方体资源，提供可视化访问入口

使用方法

快速启动

假设已存在Open Data Cube实例，Explorer将使用其现有设置。

安装Explorer：

pip install datacube-explorer

为所有产品生成摘要：

cubedash-gen --init --all

本地运行Explorer：

cubedash-run

访问地址：http://localhost:8090

开发环境设置

以下步骤适用于本地开发运行，可通过标准Python WSGI服务器部署。

前置要求

首先安装Open Data Cube，建议使用Data Cube conda环境，可能需要额外安装：

conda install -c conda-forge postgis

测试数据立方体连接：

datacube system check

依赖安装

安装Explorer依赖：

# 若使用conda，优先通过conda安装以下包
conda install fiona shapely

pip install -e .

摘要生成

初始化并创建产品摘要：

cubedash-gen --init --all

（首次运行时间取决于数据立方体大小，可能较长）

查看更多选项：

cubedash-gen --help

运行服务

本地运行命令：

cubedash-run

服务地址：http://localhost:8080

使用WSGI服务器（如gunicorn）：

pip install gunicorn
gunicorn -b '127.0.0.1:8080' -w 4 cubedash:create_app()

常见问题（FAQ）

如何使用不同的datacube环境？

运行前设置ODC环境变量：

export ODC_ENVIRONMENT=staging

通过datacube system check验证连接的实例。详见ODC文档数据立方体配置与环境。

如何设置不同的时区？

默认时区为Australia/Darwin，修改需配置：

• 通过环境变量CUBEDASH_SETTINGS指向.env.py文件，设置CUBEDASH_DEFAULT_TIMEZONE变量

如何添加自定义脚本或文本到页面？

创建以下*.env.html文件：

• 全局脚本：在所有页面底部添加内容（如分析脚本）

  cubedash/templates/include-global.env.html
  

• 页脚文本：添加版权声明等信息

  echo "服务器 <strong>staging-1.test</strong>" > cubedash/templates/include-footer.env.html
  

（*.env.html文件会被Git忽略，用于环境特定定制）

如何修改CSS/Javascript？

CSS从Sass编译，JavaScript从TypeScript编译：

npm install -g sass typescript

重建静态文件：

make static  # 重建所有静态文件
make style   # 仅重建CSS
make js      # 仅重建JavaScript

生产部署角色

cubedash/summary/roles目录包含Postgres角色SQL文件，为Explorer任务分配最小权限：

• explorer-viewer：只读用户，适用于Web界面和cubedash-view命令
• explorer-generator：用于生成和更新摘要（运行cubedash-gen）
• explorer-owner：用于创建和更新模式（运行cubedash-gen --init）

这些角色依赖数据立方体内置角色agdc_user（Postgres）或odc_user（PostGIS）。若数据立方体未配置权限，同一目录提供了角色创建前置脚本。

Docker开发与测试

需安装Docker和Docker Compose。

环境创建

make up          # 或 docker-compose up

数据库初始化

创建ODC数据库：

make initdb      # 或 docker-compose exec explorer datacube system init

（需进一步添加产品和索引数据集）

生成Explorer索引

make index       # 当ODC数据已索引后执行

访问应用

地址：http://localhost:5000

运行测试

make test-docker  # 运行所有测试

# 运行单个测试
docker-compose --file docker-compose.yml run explorer pytest integration_tests/test_dataset_listing.py

Docker Compose配置测试

编辑.docker/settings_docker.py配置应用，然后启动：

docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml up

STAC API扩展

STAC端点实现以下扩展（绑定到/search端点）：

• filter：支持cql2-text和cql2-json语法，使用pygeofilter解析为SQL表达式
• fields：控制返回字段，强制包含核心STAC字段（id、type、geometry等）
• sort：支持多字段排序，忽略不存在的属性

属性字段需使用properties.前缀（如properties.dea:dataset_maturity）。filter-crs仅支持[***]。