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面向海量遥感数据的分布式混合计算技术研究

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

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