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Spark下遥感影像分类加速研究

摘要第2-4页
abstract第4-6页
第一章 引言第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 遥感数据特征提取第9-10页
        1.2.2 遥感数据分类的研究现状第10-11页
        1.2.3 Spark分布式计算研究现状第11-12页
        1.2.4 存在的问题第12页
    1.3 本文的研究内容第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第二章 相关技术概述第15-20页
    2.1 分布式框架第15-17页
        2.1.1 Hadoop平台第15-16页
        2.1.2 Spark分布式计算平台第16-17页
    2.2 Landsat8遥感影像第17页
    2.3 遥感影像预处理第17-19页
        2.3.1 大气辐射校正第17-18页
        2.3.2 遥感影像的几何校正第18页
        2.3.3 镶嵌和裁剪第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 Spark平台下面向遥感数据特征提取加速研究第20-26页
    3.1 Spark原理及运行模式介绍第20-22页
        3.1.1 Spark分布式计算平台第20页
        3.1.2 Spark-standalone模式资源调度第20-21页
        3.1.3 基于yarn下Spark资源调度第21页
        3.1.4 遥感图像的栅格切分第21-22页
        3.1.5 特征提取第22页
    3.2 数据源及实验环境第22-23页
        3.2.1 数据源第22页
        3.2.2 实验环境第22-23页
    3.3 实验方案第23页
    3.4 实验结果及分析第23-25页
    3.5 本章小结第25-26页
第四章 基于深度信念网络对草地判别研究第26-33页
    4.1 深度信念网络第26-28页
    4.2 基于DBN的遥感影像草地分类模型第28-29页
        4.2.1 DBN的工作流程第28页
        4.2.2 DBN算法设计第28-29页
    4.3 实验数据源第29-30页
    4.4 实验结果与分析第30-32页
    4.5 本章小结第32-33页
第五章 Spark下分布式DBN并行加速研究第33-43页
    5.1 相关模型及概念第33-34页
        5.1.1 Spark任务执行框架第33页
        5.1.2 模型定义第33-34页
    5.2 基于分布式DBN的数据并行加速策略第34-40页
        5.2.1 基于Spark下DDBN的并行加速策略第34-35页
        5.2.2 分布式DBN算法实现第35-37页
        5.2.3 基于标签集的范围分区算法第37-38页
        5.2.4 基于权重的缓存替换算法第38-40页
    5.3 实验数据和实验环境第40-41页
        5.3.1 实验数据集第40页
        5.3.2 实验环境第40-41页
    5.4 实验方案第41页
    5.5 结果与分析第41-42页
    5.6 本章小结第42-43页
第六章 结语与展望第43-45页
    6.1 总结第43-44页
    6.2 展望第44-45页
参考文献第45-49页
在校期间发表论文情况第49-50页
致谢第50-51页

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