摘要 | 第4-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第12-25页 |
1.1 引言 | 第12-13页 |
1.2 研究背景与意义 | 第13-15页 |
1.3 国内外研究现状分析 | 第15-20页 |
1.3.1 高性能遥感计算发展现状分析 | 第15-17页 |
1.3.2 遥感数据组织模型发展现状分析 | 第17-18页 |
1.3.3 大数据技术发展现状分析 | 第18-20页 |
1.4 课题来源 | 第20页 |
1.5 研究内容及技术路线 | 第20-23页 |
1.5.1 研究内容 | 第20-21页 |
1.5.2 技术路线 | 第21-23页 |
1.6 创新点与研究成果 | 第23-25页 |
1.6.1 论文创新点 | 第23页 |
1.6.2 主要研究成果 | 第23-25页 |
第2章 相关背景工作 | 第25-35页 |
2.1 面向大数据的分布式计算技术 | 第25-31页 |
2.1.1 分布式计算模式 | 第25-29页 |
2.1.2 分布式计算框架 | 第29-31页 |
2.2 面向数据的架构 | 第31-35页 |
2.2.1 总体架构 | 第31-33页 |
2.2.2 单点式数据注册中心 | 第33页 |
2.2.3 大数据系统中的元数据管理 | 第33-35页 |
第3章 基础设施与数据资源的统一描述方法 | 第35-45页 |
3.1 提出背景 | 第35-39页 |
3.1.1 计算机信息系统的发展历程分析 | 第35-37页 |
3.1.2 大数据概述 | 第37-39页 |
3.2 “广义数据”的概念与内涵 | 第39-44页 |
3.2.1 “广义数据”的分类体系 | 第40-42页 |
3.2.2 “广义数据”的描述方法 | 第42-44页 |
3.3 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 海量遥感数据的分布式计算方法 | 第45-57页 |
4.1 遥感数据的分布式计算需求 | 第45-46页 |
4.2 分布式计算中的遥感数据组织模型 | 第46-52页 |
4.2.1 弹性影像金字塔模型 | 第46-47页 |
4.2.2 弹性影像金字塔的构建 | 第47-51页 |
4.2.3 弹性影像金字塔的存储 | 第51页 |
4.2.4 面向影像区块的遥感数据封装 | 第51-52页 |
4.3 适用于遥感数据的分布式计算模型 | 第52-56页 |
4.3.1 遥感数据的分布式计算流程划分 | 第52-53页 |
4.3.2 遥感数据的分布式计算模式 | 第53-54页 |
4.3.3 遥感数据的分布式计算结果归并处理 | 第54-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-57页 |
第5章 面向“广义数据”的系统构建技术 | 第57-75页 |
5.1 面向“广义数据”的 DOA 架构 | 第57-59页 |
5.1.1 总体架构 | 第57-58页 |
5.1.2 数据流程 | 第58-59页 |
5.1.3 架构特点 | 第59页 |
5.2 基于内存共享的分布式元数据管理 | 第59-71页 |
5.2.1 运行-备份数据集 | 第60-64页 |
5.2.2 自适应主从模型 | 第64-68页 |
5.2.3 性能仿真 | 第68-71页 |
5.3 扁平化的分布式数据注册中心架构 | 第71-74页 |
5.3.1 总体架构 | 第71-73页 |
5.3.2 工作机制 | 第73-74页 |
5.4 本章小结 | 第74-75页 |
第6章 遥感数据的分布式混合计算框架 | 第75-95页 |
6.1 基于 DOA 的遥感数据分布式混合计算框架 | 第75-88页 |
6.1.1 总体架构设计 | 第75页 |
6.1.2 物理设备层设计与实现 | 第75-76页 |
6.1.3 基础支撑层设计与实现 | 第76-78页 |
6.1.4 资源聚化层设计与实现 | 第78-84页 |
6.1.5 数据注册层设计与实现 | 第84-87页 |
6.1.6 应用接口层设计与实现 | 第87-88页 |
6.2 Chaos 计算框架在月球遥感影像处理中的应用 | 第88-94页 |
6.2.1 遥感数据分布式计算的实现 | 第88-90页 |
6.2.2 Chaos 计算框架应用实例展示 | 第90-94页 |
6.3 本章小结 | 第94-95页 |
结论 | 第95-98页 |
致谢 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-110页 |
攻读学位期间取得学术成果 | 第110页 |