海量遥感数据并行处理技术研究与应用PDF电子书下载

第1章 高性能遥感数据处理现状与发展趋势 1

1.1 高性能计算发展状况 1

1.1.1 高性能计算概述 1

1.1.2 高性能计算机体系结构 3

1.1.3 高性能计算机发展趋势 6

1.2 高性能遥感数据处理应用需求 9

1.2.1 国家对地观测技术发展规划的要求 9

1.2.2 对地观测领域进入大数据时代的需求 11

1.2.3 海量遥感数据快速加工处理与存储的需求 13

1.2.4 遥感大数据挖掘分析服务社会的需要 14

1.3 高性能遥感数据处理技术发展现状 14

1.4 高性能遥感数据处理平台发展现状 16

1.4.1 集群计算平台 16

1.4.2 网格计算平台 17

1.4.3 云计算平台 17

1.5 高性能遥感数据处理面临挑战与发展趋势 18

1.5.1 面临挑战 18

1.5.2 发展趋势 20

1.6 小结 21

参考文献 21

第2章 高性能遥感数据集群处理技术 28

2.1 高性能计算硬件架构支撑 28

2.1.1 高性能计算硬件架构概述 28

2.1.2 常用的高性能计算硬件架构 28

2.1.3 高性能计算硬件架构对比分析 34

2.2 高性能计算并行编程环境 35

2.2.1 高性能计算并行编程环境概述 35

2.2.2 常用的高性能计算软件开发环境 35

2.2.3 高性能软件开发环境对比分析 38

2.3 高性能计算文件系统 38

2.3.1 分布式文件系统概述 38

2.3.2 典型分布式文件系统 39

2.3.3 分布式文件系统对比分析 46

2.4 高性能集群处理作业调度管理技术 47

2.4.1 集群作业调度管理概述 47

2.4.2 集群作业调度策略 47

2.4.3 集群作业调度系统 48

2.4.4 集群作业系统对比分析 50

2.5 高性能计算并行处理算法设计 52

2.5.1 并行算法设计概述 52

2.5.2 常用的并行算法设计模式 52

2.6 小结 57

参考文献 57

第3章 高性能遥感数据集群处理平台设计 61

3.1 高性能遥感数据集群处理平台架构设计 61

3.2 高性能遥感数据集群处理平台硬件拓扑设计 62

3.2.1 硬件网络拓扑结构 63

3.2.2 相关服务及优势 63

3.2.3 硬件性能测试 65

3.3 高性能遥感数据集群处理平台软件设计 66

3.3.1 单一系统映像 67

3.3.2 基础软件支持 68

3.3.3 软件架构设计 70

3.4 高性能遥感数据集群处理并行算法设计 75

3.4.1 遥感数据处理并行度分析 75

3.4.2 遥感数据并行处理通用策略 79

3.5 高性能遥感数据集群处理调度管理设计 82

3.5.1 遥感数据集群处理作业调度管理系统功能需求 82

3.5.2 遥感数据集群处理作业调度管理系统总体设计 83

3.5.3 基于最优资源自动分配的调度策略 85

3.6 小结 87

参考文献 87

第4章 高性能遥感数据集群处理平台实现 89

4.1 高性能遥感数据集群处理平台硬件构建 89

4.1.1 硬件设备及性能 89

4.1.2 节点类型及功能 91

4.2 高性能遥感数据集群处理平台软件实现 91

4.2.1 跨平台技术访问操作接口 91

4.2.2 自动化一体化遥感数据处理功能链 95

4.2.3 遥感处理可视化流程定制 95

4.3 遥感数据集群处理并行算法实现 97

4.3.1 产品驱动 98

4.3.2 数据分块驱动 98

4.3.3 域驱动 100

4.3.4 影像处理链驱动 100

4.4 遥感数据集群处理系统应用流程 101

4.4.1 集群业务化运行流程 101

4.4.2 集群作业调度管理界面 102

4.5 性能测试与分析 104

4.5.1 性能评价指标 104

4.5.2 性能测试 105

4.5.3 性能分析 111

4.6 小结 112

参考文献 113

第5章 遥感数据并行处理服务 114

5.1 遥感数据并行大气校正 114

5.1.1 研究背景与意义 114

5.1.2 国内外研究现状 115

5.1.3 6S模型大气校正原理 117

5.1.4 大气校正算法原理 119

5.1.5 并行实现 121

5.1.6 实验及分析 121

5.1.7 小结 127

5.2 遥感数据并行配准 128

5.2.1 研究背景及意义 128

5.2.2 遥感影像自动配准原理 128

5.2.3 图像配准对并行处理的需求 129

5.2.4 国内外研究现状 130

5.2.5 SIFT基本原理 134

5.2.6 SIFT特征配准算法并行性分析 138

5.2.7 并行实现 138

5.2.8 试验及分析 140

5.2.9 小结 144

5.3 遥感数据并行镶嵌 144

5.3.1 研究背景与意义 144

5.3.2 国内外研究现状 146

5.3.3 色彩均衡方法 148

5.3.4 接边线方法 160

5.3.5 并行流程设计 165

5.3.6 并行实现 166

5.3.7 实验及分析 167

5.3.8 小结 170

5.4 遥感数据并行分类 170

5.4.1 研究背景和意义 170

5.4.2 国内外研究现状 172

5.4.3 算法原理 174

5.4.4 并行原理 180

5.4.5 并行性分析 181

5.4.6 并行流程设计 183

5.4.7 实验及分析 186

5.4.8 小结 187

5.5 遥感数据并行融合 188

5.5.1 研究背景和意义 188

5.5.2 国内外研究现状 189

5.5.3 算法原理 191

5.5.4 并行实现 194

5.5.5 并行性能测试 197

5.5.6 小结 200

5.6 遥感数据并行分割 200

5.6.1 研究背景和意义 200

5.6.2 国内外研究现状 201

5.6.3 算法原理 203

5.6.4 并行原理 205

5.6.5 并行性分析 206

5.6.6 并行流程设计 206

5.6.7 并行实现 208

5.6.8 实验及分析 210

5.6.9 小结 212

参考文献 213

第6章 高性能遥感数据集群处理平台应用 225

6.1 卫星环境遥感监测业务化应用 225

6.1.1 应用背景 225

6.1.2 运行环境 227

6.1.3 实验区介绍 228

6.1.4 实验流程 229

6.1.5 结果分析 231

6.2 地理国情监测地表覆盖产品快速生产 232

6.2.1 应用背景 232

6.2.2 实验区介绍 233

6.2.3 实验流程 234

6.2.4 结果分析 234

6.2.5 结论 238

6.3 全球地表覆盖产品生产示范应用 239

6.3.1 应用背景 239

6.3.2 实验数据情况 240

6.3.3 已有资料情况 240

6.3.4 技术路线 240

6.3.5 实验分析 245

6.3.6 结论 247

参考文献 248