基于云的校园地理信息SPI服务与双密集型计算任务研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-25页 |
| ·选题背景 | 第9-13页 |
| ·地理信息、地理信息系统与科学 | 第9-10页 |
| ·新兴计算技术下的地理信息系统 | 第10-11页 |
| ·从地理信息系统到服务的转变 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-22页 |
| ·面向机构的地理信息服务 | 第13-16页 |
| ·校园地理信息服务现状 | 第16-19页 |
| ·密集型地理计算任务的解决方法 | 第19-22页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第22-25页 |
| 第2章 云计算与云GIS | 第25-35页 |
| ·云计算的历史起源与概述 | 第25-27页 |
| ·云计算的模式和主要特点 | 第27-30页 |
| ·基于云计算的SPI服务模型 | 第30-32页 |
| ·基于云计算的GIS（云GIS） | 第32-33页 |
| ·基于云计算的地理计算 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 校园地理云建设：选型分析 | 第35-44页 |
| ·云地理信息服务的模式分类 | 第35页 |
| ·公/私模式对比：主要特点与建设场景 | 第35-38页 |
| ·公/私模式对比：建设策略与安全措施 | 第38-40页 |
| ·公/私模式对比：技术难点与费用支出 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 校园地理云建设：校园SPI服务设计 | 第44-64页 |
| ·校园地理信息服务需求分析 | 第44-47页 |
| ·面向校园服务的云计算选型 | 第47-48页 |
| ·基于高性能服务器的云平台 | 第48-50页 |
| ·基于普通PC的廉价云架构 | 第50-52页 |
| ·校园地理信息I服务设计 | 第52-57页 |
| ·校园地理信息P服务设计 | 第57-60页 |
| ·校园地理信息S服务设计 | 第60-61页 |
| ·基于SPI服务的扩展应用 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 校园地理云建设：关键技术及其实现 | 第64-76页 |
| ·硬件准备与使用规划 | 第64-65页 |
| ·物理设施虚拟化 | 第65-67页 |
| ·虚拟化技术及其分类 | 第65-66页 |
| ·物理设施虚拟化方案 | 第66-67页 |
| ·虚拟机的快速部署 | 第67-69页 |
| ·服务器群集的部署 | 第69-72页 |
| ·虚拟环境的远程操控 | 第72-75页 |
| ·置备VPN虚拟机 | 第73-74页 |
| ·使用VPN网络 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 基于云计算的双密集型地理计算任务研究 | 第76-99页 |
| ·双密集型地理计算任务概述 | 第76-77页 |
| ·任务概述与解法 | 第76-77页 |
| ·与SPI服务的关系 | 第77页 |
| ·典型双密集型地理计算任务研究 | 第77-81页 |
| ·大数据背景下的空间数据简化 | 第77-78页 |
| ·多尺度视觉曲率算法原理 | 第78-80页 |
| ·多尺度视觉曲率算法特点 | 第80-81页 |
| ·基于云的多尺度视觉曲率算法优化 | 第81-86页 |
| ·降低计算的密集程度 | 第81-84页 |
| ·提高数据的并行程度 | 第84-86页 |
| ·大数据处理实验与算法评估 | 第86-97页 |
| ·数据来源与预处理 | 第86-87页 |
| ·实验设计与算法测试 | 第87-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第7章 总结与展望 | 第99-101页 |
| ·主要工作总结 | 第99页 |
| ·未来工作展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第115-116页 |
