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《兰州交通大学》 2012年
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基于MapReduce模型的生态遥感参数反演并行化方法与实现

付天新  
【摘要】:随着遥感技术的不断发展,遥感数据获取呈现三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率)的发展趋势。遥感数据的剧增、传统遥感图像处理软件数据处理能力有限,使得遥感图像的处理速度成为遥感技术在不同领域应用和发展的瓶颈。为了提高遥感图像处理速度,解决生态环境监测、灾害预测等实时或近实时的遥感应用需求,本文探讨将云计算技术和并行计算技术应用于遥感数据处理中,应用开源云计算平台Hadoop中的MapReduce模型,利用长时间序列MODIS数据对三江源区生态环境参数进行并行化反演,得到较好的效果。本文的主要研究内容体现在如下几点: 1)云计算平台及MapReduce并行模型执行机理。深入研究云计算平台及MapReduce并行编程模型,搭建基于云计算平台的集群系统,组建基于MapReduce模型的并行框架,详细分析云计算的基本思想和云计算平台的体系结构;深入剖析基于MapReduce模型的并行框架的执行机理与运转方式; 2)面向遥感数据并行处理的数据分块方法。总结已有的遥感数据并行处理数据分块方法,深入研究并行计算中不同遥感图像处理方法对遥感数据分块的需求。并根据本文所选研究区域、数据源以及拟反演的生态环境参数和所采用的遥感影像反演方法的特点和实际需求,针对MapReduce并行框架不同的处理过程和阶段,设计与其相适应的遥感数据分块方法,以保证研究区域所选生态环境参数高效、可靠的并行反演; 3)基于MapReduce模型的并行框架组合应用。以串行遥感影像数据批处理过程为基础,深入分析遥感影像在不同处理过程或阶段的应用需求,研究并设计了不同生态遥感参数在进行并行化反演时应采用的并行框架的组合方式。研究框架组合方法,形成一次框架组合应用、独立式框架组合应用和关联式框架组合应用三种框架组合应用方式,以完成各种生态环境因子并行化的反演; 4)基于MapReduce模型的遥感影像并行处理方法。结合MapReduce模型和生态遥感参数反演的模型与算法,将生态遥感参数的反演方法集成到基于MapReduce模型并行框架中,实现不同生态遥感参数反演算法与MapReduce并行框架的有机结合,研究应用MapReduce并行模型进行不同生态遥感参数反演的实现方法;
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP751;P237

【参考文献】
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【相似文献】
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