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基于云计算的GIS研究 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了基于云计算的GIS的概念,对WebGIS、网格GIS和基于云计算的GIS进行了对比分析,并探讨了基于云计算的GIS进一步发展所需要的关键技术。 相似文献
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高分卫星地面处理系统是高分辨率对地观测系统重大专项的重要组成部分,实现高分一号到高分七号卫星各载荷数据录入、各级标准产品生产、存档、仿真、评价、分发服务、定标检校以及有效载荷管理等。地面处理系统采用了基于HADOOP平台的计算与存储统一的云计算地面处理架构,通过HDFS分布式文件系统将节点内部存储聚合为海量数据存储系统,通过YARN资源管理系统实现海量数据的统一调度和大规模并行处理,结合多光谱、高光谱、红外、微波、激光雷达和大气探测等多种卫星遥感数据高精度处理算法,构建多星通用大数据综合处理平台,大幅提升数据综合处理、数据存储与管理、分发服务等能力,为各类用户提供高精度、高质量的标准数据产品。 相似文献
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介绍了智慧城市时空大数据平台的基本构成,重点介绍了时空大数据平台建设中的云计算框架的基本原理、业务流程、主要功能,并结合目前市场成熟的技术进行了设计实现,在此云计算框架的基础上,设计实现了3种典型云计算应用服务,可为其他城市提升时空大数据平台的云计算服务能力提供参考和借鉴。 相似文献
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基于多年从事遥感数据处理的相关工作经验,以面向海量数据的快速处理模型设计为研究对象,首先分析了云计算模型构建的需求,其次进行了云计算模型的架构,在此基础上,探讨了云计算处理模型的运行机制和具体的模型实现。 相似文献
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龚强 《测绘与空间地理信息》2015,(4):17-20
分布式计算源于并行计算。并行计算是同时使用多种计算资源,执行多个指令,协同解决大规模计算问题的过程。分布式计算是把一个需要巨大计算能力才能解决的问题分解成许多小的部分,然后,将其分配给许多计算机去处理,最后,把这些计算结果综合起来以服务用户。采用分布式计算的工作方式,其可用性和系统容错能力明显提高。在地理国情普查中,对地表覆盖影像分割时,利用分布式计算技术,既可提高分割的正确率,又可提高分割速度。利用分布式计算方法,还可以更好地解决地理国情大数据存储和文件处理,以及动态调整、协议和应用接口访问等诸多服务问题。 相似文献
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地理数据的增强现实（AR）技术,是地理信息可视化的重要发展方向之一。受限于头戴式AR设备有限的计算能力,已有的地理信息AR研究多集中于地理信息的可视化,并未提供复杂的空间分析计算功能。本文提出了一套基于边缘计算与云计算协同的AR空间分析计算框架。AR端完成空间数据的可视化、人机交互、数据预处理等;云端则完成复杂的空间分析计算任务以及空间数据的持久化存储;边云二元存储方法和三维可视化模型-三维地理模型间的坐标转换模块完成AR端和云端间的高效链接;从而达到高效率的、端对端的协同计算。基于该框架,本文利用头戴式AR设备Hololens,并基于武汉市的建筑物三维数据和天空可视因子算法,实现了在AR可视化的同时进行复杂的空间计算。结果表明,在保证空间分析计算效率和精度的同时,Hololens性能表现稳定,三维空间可视化的体验良好（FPS约35）,证明了边云协同框架下的AR在空间分析计算具有广阔前景。 相似文献