数据密集型遥感图像并行处理平台关键技术研究

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1、国密级：l监蜜趋童焦兰蜜缝：垒五量窑丕熊兰2博士学位论文数据蜜塞型受盛图像差在处理垩台羞整拉苤班豇作者姓名：呈艳指导教师：割定生研究虽主国科堂院受盛量熬圣地墼压学位类别：王堂监±学科专业：信呈曼值显处堡研究所：生国疆堂院暇王生班嚣匮生国科堂院置盛皇数芏垃墼压2013年4月ByY_anMaADissertatioll／ThesisSubmittedtoTheUniVersi锣ofChineseAcademyofSciencesInpartiaIfumllmentoftherequirementFOr

2、thedegreeOfDoctor／MasterofEngineeringInstituteofElectrOnicsChineseAcademyofScencesAprn，2013研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院电子学研究所或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学

3、位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。学位论文作者签名：—j牝劢彦年占月f日关于学位论文使用权的说明本人完全了解中国科学院电子学研究所有关保留、使用学位论文的规定，其中包括：①电子所有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②电子所可以采用影印、缩印或其他复制手段复制并保存学位论文；⑧电子所可允许学位论文被查阅或借阅；④电子所可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤电子所可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：与牙劈日期：沙f多．莎、3．fI

4、’剔磴符劣饮芝嗍：邵够y摘要遥感技术、通讯技术及计算机技术的快速发展，尤其随着高分辨率对地观测时代的到来，带来了对地观测数据的爆炸性增长和广泛应用。通过机载和星载传感器等不同途径获取的遥感数据正以每日TB级的速度增长。海量的遥感数据有待及时、有效的快速处理。与此同时，全球变化等复杂遥感应用则更多地结合大区域甚至覆盖全球的多时相、多平台、多波段、多空间分辨率的遥感图像进行处理。而且突发性应急遥感应用通常具有很高的处理时效性要求，需在几小时甚至几十分钟内完成大量的高精度遥感图像处理运算。因此，如何快速

5、、自动地在短时间内进行高度密集的数据处理，是遥感图像处理及对地观测应用领域进一步发展面临的一个重要课题。面向计算密集的高性能集群平台的各个系统层次都显然已经不能适应遥感数据处理中高度密集的数据吞吐压力，遥感图像处理在算法并行编程、处理速度和处理规模等多个方面均面I临着挑战。为此，本文的研究将针对数据密集型遥感图像并行处理平台构建中面临的上述难题，开展数据密集型遥感图像处理并行编程模型、分布式遥感图像数据高速缓存管理模型、面向大规模遥感图像处理的遥感并行文件系统及任务树调度机制等关键技术研究，并试图

6、建立高效、灵活的针对遥感数据处理算法的并行编程模型及相应的数据密集型遥感图像并行处理平台。论文主要贡献和创新点如下：1．提出了遥感数据处理中”数据密集型计算”问题的量化评价模型。在该量化指标模型中，采用遥感数据密集计算指数DIRs对遥感图像处理中的“数据密集型计算"问题进行量化表示与评价，即表示其数据密集程度。目前，对于遥感图像处理中的数据密集计算问题尚没有明确的定义和分析方法。而在本文中的遥感数据密集指数模型的提出，将为遥感数据处理应用的数据密集处理问题提供量化的指标表示与评价方法。2。构建了面

7、向数据密集的骨架式遥感并行编程模型。针对遥感数据并行处理中程序开发的难题，本文拟将骨架式并行编程和泛型编程引入遥感数据处理算法的并行开发中，提出一种面向数据密集型遥感图像处理的骨架式并行编程模型。该并行编程模型，通过提高并行编程的抽象层次，为同类遥感应用算法的并行求解提供了并行算法框架skeleton及并行编程范式支持，只需简单的数据块操作定义和泛型编程模板参数实例化，便可隐式地实现算法并行化而无需关心系统相关并行实现细节，从而解决并行编程困难问题。借助数据预取、计算与I／O重叠等优化技术，以提高

8、并行算法的数据吞吐性能及扩展能力。ABSTRACTABSTRACTY-anMaDirectedbyProf．essorDingshengLiuRapiddevelopmentsinbothremotesensingandcomputertechnology，especiallythe删valofthehighresol埘onerahausbroughtinexplosiVe舀‘o、Ⅳthandwide叩plicationofearthobservationda协．Recently，