| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容与工作 | 第12-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 MapReduce并行编程模型及相关技术 | 第16-30页 |
| ·并行计算概述 | 第16-18页 |
| ·并行计算的研究目标与内容 | 第16页 |
| ·并行计算基本体系结构 | 第16页 |
| ·常规并行计算编程环境 | 第16-18页 |
| ·云计算概述 | 第18-19页 |
| ·云计算基本思想与特征 | 第18页 |
| ·云计算模式与体系结构 | 第18-19页 |
| ·Hadoop开源云计算平台 | 第19-20页 |
| ·HDFS分布式文件系统 | 第20-21页 |
| ·MapReduce并行编程模型 | 第21-29页 |
| ·MapReduce并行模型基本思想 | 第22-23页 |
| ·MapReduce并行模型执行过程 | 第23-26页 |
| ·MapReduce并行模型执行机理 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于MapReduce模型的遥感影像并行化反演方法 | 第30-46页 |
| ·数据块划分策略 | 第30-35页 |
| ·遥感影像均匀分块方法 | 第30-32页 |
| ·遥感影像不均匀分块方法 | 第32-33页 |
| ·遥感影像叠置分块方法 | 第33-34页 |
| ·分块数据元数据设计 | 第34-35页 |
| ·文件存储系统结构设计 | 第35-36页 |
| ·MapReduce并行框架组合应用 | 第36-40页 |
| ·一次MapReduce并行框架应用 | 第36-38页 |
| ·MapReduce并行框架迭代组合应用 | 第38-40页 |
| ·key/Value键值对设计 | 第40-41页 |
| ·生态遥感参数反演方法与模型 | 第41-45页 |
| ·遥感影像预处理方法 | 第41-42页 |
| ·植被覆盖度模型与反演方法 | 第42-43页 |
| ·生物量与载畜量模型与反演方法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 实验与结果分析 | 第46-66页 |
| ·研究区域与数据源 | 第46页 |
| ·实验环境 | 第46-47页 |
| ·实验一 遥感影像并行预处理 | 第47-48页 |
| ·实验二 植被覆盖度并行反演 | 第48页 |
| ·实验三 生物量与载畜量并行反演 | 第48-51页 |
| ·实验结果评价与分析 | 第51-65页 |
| ·可信度分析 | 第51-53页 |
| ·并行程序性能评价 | 第53-54页 |
| ·并行化预处理效率分析 | 第54页 |
| ·植被覆盖度并行反演效率分析 | 第54-58页 |
| ·生物量并行反演效率分析 | 第58-61页 |
| ·载蓄量并行反演效率分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第72页 |