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GIS系统因其与生俱来的空间属性,正面临着数据密集、计算密集、高并发、海量时空数据运算等挑战.云计算具有资源池化、弹性伸缩、按需使用等优势,可实现更高性能、更高并发的应用,从而协助解决GIS面临的问题.本文提出了基于云端一体化技术体系的GIS系统架构,包括集约化的GIS云、多样化的GIS端,以及云端互联的GIS系统三个部分.集约化的GIS云平台集成了高性能跨平台、智能集群、并行切图、并行空间分析等技术,可集约利用云计算资源,并提供高效的GIS服务.多样化的GIS端集成桌面、Web移动端技术,可构建跨多端设备的GIS应用.云端互联的一体化系统通过云端一体化、云端协同技术,实现云端之间高效互联、协同工作的GIS应用模式.云端一体化GIS系统致力于让GIS充分利用云计算的优势,应对大数据时代的数据密级、计算密集等挑战. 相似文献
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《资源导刊(河南)》2020,(8):5-5
首套中国土地覆盖和利用制图完成近日,清华大学研究人员发布了全球首套中国30米分辨率逐季节土地覆盖和逐年土地利用图,以及首套中国30米逐日无缝遥感观测数据集。新成果基于AWS集中存储的公共数据集,借助AWS基于云计算架构大规模的算力,结合机器学习计算框架,将几百万张高分辨率卫星图像拼接在一起,并构建了多维的时空数据立方体。此外,通过使用时空数据融合重建技术,完成的图像没有异常值和缺失值,并重现了无缝的高时空分辨率遥感图像。 相似文献
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云计算是一种新型的分布式计算模式,也是当前IT界研究热点。云GIS平台提供了一种稳定、高效、低成本、环保的支撑应用架构,可以构建各种基于Web的弹性的、按需的地理信息服务,必将成为下一代GIS服务平台。本文在分析了国内外云GIS平台发展现状的基础上,研究了涉及云GIS平台构建的基础设施虚拟化、地理数据云存储、GIS自动化部署等关键技术,从而为相关云GIS平台建设提供一定的指导与借鉴。 相似文献
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云计算下采用三点阵次声源定位方法,在自动识别震前震源次声波过程中不能自动筛选识别大量的异常次声波数据,导致震前监测准确度不高且效率低下。因此提出一种云计算环境下震前震源异常次声波自动识别方法,构建JNS异常次声波数据采集筛查模组,全天候实时扫描访问端口,快速反馈异常次声波数据,采用NDS异常次声波数据序列异常检测算法快速识别错误序阵,准确回查、定位和锁定异常次声波数据;利用震前震源异常次声波自动识别方法分类识别异常次声波信号,判断该信号是否是地震可疑信号。实验结果表明,所提方法可有效自动识别震前震源异常次声波信号类型,信号分类准确率最大值达到99.99%;多次识别耗时最大均值仅为1.3min,具有准确率高和效率快的优势。 相似文献