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李振举 《测绘与空间地理信息》2018,(1):1-5
针对现有的云计算平台成本和系统复杂度高、不适于在普通台式电脑进行部署的问题,结合系统设计思想和云计算相关理论,构建了遥感影像云计算平台原型系统。该系统框架结构划分为系统依赖库、物理资源层、系统实体层、应用支持层、遥感应用层和用户界面层,包括云存储、云计算和数据可视化等三个子系统。实验结果表明:该系统可以在普通桌面电脑上进行部署,并且支持遥感影像的存储和处理,验证了基于云计算的海量遥感影像存储和处理关键技术,为遥感影像高效存储与快速处理提供了必要的现实支撑和理论参考。 相似文献
2.
MapReduce在云计算及其相关应用中发挥着重要作用,将其应用到图像处理中可以提高计算效率。然而,该模型设计的初衷是处理文本数据,对图像等二进制文件的处理支持能力相对不足。在充分调研国内外文献基础上,作者从MapReduce概述、图像数据格式设计和图像处理算法研究和在遥感图像处理中的典型应用等方面进行了综述,最后探讨了MapReduce在图像处理研究中的发展趋势。第一次比较全面地对MapReduce在图像处理中的应用进行了论述,对扩展MapReduce的应用范围和提高图像处理速度具有参考价值。 相似文献
3.
李振举 《测绘与空间地理信息》2019,42(3)
针对云计算技术在遥感影像处理中的应用问题,对于其任务特征以及调度问题进行了研究。首先定义了遥感影像处理工作流,并在特征分析的基础上对任务类型进行了划分,将任务划分为数据密集型和计算密集型两种。针对数据密集型任务调度问题,通过建立流程间的数据依赖度矩阵和数据集划分制定调度策略,设计了以减少数据传输次数为目标的调度算法。实验结果表明,该算法与随机算法相比,可以有效减少数据集、数据服务器数量和不同比例的固定数据集等多种情况下的数据传输次数,该算法能够满足常用数据密集型任务的调度需求,如计算航段信息、计算缩略图同名像点等。 相似文献
4.
空间数据索引对于空间数据管理和分析具有重要作用,与数据处理速度和效率密切相关。随着人类社会进入大数据时代,遥感矢量数据具备了大数据的特点,传统的空间索引构建方法无法有效满足矢量大数据处理的需求,为此引入云计算环境来进行空间索引构建,目的是提高空间索引构建速度。首先,对常见的空间索引及现阶段云计算环境下基于MapReduce模型的空间数据管理进行了综述;然后以云计算环境下R树索引构建为例,对云计算环境下空间索引的构建进行了研究;最后,通过实验验证,证明了云计算环境下空间索引构建的速度与单机索引构建相比,加速比为28~40倍;在相同云环境下,网格索引构建速度最快,R+索引构建速度相对较慢。 相似文献
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