第三部分 海量遥感数据云计算技术

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1、第三部分海量遥感数据云计算技术目录第1章绪论11.1背景与意义21.2国内外研究现状分析51.2.1高性能遥感计算发展现状分析51.2.2遥感数据组织模型发展现状分析61.2.3大数据技术发展现状分析61.3面向大数据的分布式计算技术61.3.1分布式计算模式61.3.2分布式计算框架61.4面向数据的架构61.4.1总体架构61.4.2单点式数据注册中心61.4.3大数据系统中的元数据管理61.5基础设施与数据资源的统一描述方法61.5.1提出背景61.5.2“广义数据”的概念与内涵6第2章海量遥感数据的分布式计算62.1遥感数据的分布式计算需求62

2、.2分布式计算中的遥感数据组织模型62.2.1弹性影像金字塔模型62.2.2弹性影像金字塔的构建62.2.3弹性影像金字塔的存储62.2.4面向影像区块的遥感数据封装62.3适用于遥感数据的分布式计算模型62.3.1遥感数据的分布式计算流程划分62.3.2遥感数据的分布式计算模式62.3.3遥感数据的分布式计算结果归并处理62.4面向“广义数据”的DOA架构62.4.1总体架构62.4.2数据流程62.4.3架构特点62.5基于内存共享的分布式元数据管理62.5.1运行-备份数据集62.5.2自适应主从模型62.5.3性能仿真62.6扁平化的分布式数据

3、注册中心架构62.6.1总体架构62.6.2工作机制62.7基于DOA的遥感数据分布式混合计算框架62.7.1总体架构设计62.7.2物理设备层设计与实现62.7.3基础支撑层设计与实现62.7.4资源聚化层设计与实现62.7.5数据注册层设计与实现62.7.6应用接口层设计与实现62.8Chaos计算框架在月球遥感影像处理中的应用62.8.1遥感数据分布式计算的实现62.8.2Chaos计算框架应用实例展示6第3章双态云支持下髙分辨率遥感存算一体化技术63.1背景及意义63.1.1高分辨率遥感应用的计算密集性63.1.2高分辨率遥感应用的数据密集性6

4、3.1.3高分辨率遥感的存算一体化需求63.1.4计算机领域软硬件有了新的进展63.2国内外研究现状63.2.1遥感地学领域云计算技术研究进展63.2.2遥感地学领域GPU并行计算研究63.3面向高分辨率遥感的双态云存储新模式R-DCloud63.3.1主流云计算技术63.3.2内存云技术63.3.3面向高分辨率遥感的双态云存储架构63.4双态云支持下髙分辨率遥感存算一体化技术63.4.1双态云下髙分辨率遥感存算一体化策略63.4.2高分辨率遥感存算一体化数据组织与存储机制63.4.3可扩展高分辨率遥感元数据信息内存云管理机制63.4.4面向高分辨率遥

5、感处理的双态云GPU众核计算模型63.4.5高分辨率遥感双态云多节点并发任务调度机制63.5原型系统设计与实现63.5.1系统总体架构63.5.2系统运行环境63.5.3系统功能实现63.5.4系统性能测试6第四章云计算环境下海量小文件处理模型C-MSFPM及其数据处理64.1引言64.1.1问题描述64.1.2研究内容64.2云平台体系结构64.2.1基本体系结构64.2.2主流云计算平台64.3C-MSFPM模型64.3.1云环境下小文件类别划分及预处理策略64.3.2海量小文件索引结构64.3.3基于就近原则及权值相似度的文件合并算法64.4基于

6、XML和多Value的改进MapReduce处理架构64.4.1MapReduce编程模型64.4.2XML的数据模型64.4.3改进的MapReduce架构算法64.5基于内容依賴的数据査询处理64.5.1PDF格式文档64.5.2复杂任务查询处理64.5.3实验分析64.6基于云平台的车载信息数据处理系统64.6.1处理架构64.6.2数据传输协议64.6.3数据传输分层模型64.6.4实验结果及讨论6第1章绪论遥感数据是地球信息科学及其相关领域科学研究和生产工作中最重要的基础性资源，其应用已覆盖了地球信息科学相关的各个领域。基于遥感数据（特别是高

7、分辨率遥感影像数据）的信息提取，是遥感数据的主要应用方式，是智能城市、环境监测、地质灾害预警、土地利用监测、植被监测、水体和海洋遥感、农业遥感和大气研究等行业进行科研和生产工作的常用技术手段。而如何对遥感数据进行有效的组织、管理、处理、计算与分析，是进行遥感数据信息提取的前提。随着3S技术和信息技术的不断发展，多源、多时空分辨率的遥感数据呈现出海量化趋势，累计数据量往往达到TB甚至PB级。以嫦娥二号月球影像数据为例，原始条带影像的数据量已达到3TB，处理完成后的产品数据也高达800GB，这样庞大的数据量，已远远超出一般图形工作站的处理能力，对遥感数据的

8、存储、管理和计算都提出了新的要求。以发生于2014年3月初发生的马来西亚航空公司MH370客机