| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景、目标及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 问题分析和主要贡献 | 第11-13页 |
| 1.2.1 本文的研究问题 | 第11-12页 |
| 1.2.2 本文的主要创新点 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文组织安排 | 第13-16页 |
| 第二章 国内外研究进展 | 第16-23页 |
| 2.1 多源异构遥感数据的管理现状 | 第16-18页 |
| 2.1.1 遥感数据的存储与组织 | 第16-17页 |
| 2.1.2 多源异构遥感元数据的集成方法 | 第17-18页 |
| 2.2 遥感时空数据的组织与共享现状 | 第18-19页 |
| 2.3 多维遥感时空序列数据分析研究现状 | 第19-22页 |
| 2.3.1 多维遥感时空序列分析应用现状 | 第19-20页 |
| 2.3.2 遥感多维数据立方体系统研究现状 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于元数据模板映射的多源遥感数据统一组织 | 第23-35页 |
| 3.1 多源遥感元数据的统一检索 | 第23-31页 |
| 3.1.1 多源遥感元数据格式转化 | 第23-26页 |
| 3.1.2 遥感元数据的存储与管理 | 第26-31页 |
| 3.2 遥感影像数据组织 | 第31-33页 |
| 3.2.1 遥感影像数据的存储 | 第31页 |
| 3.2.2 基于格网切分的时空数据集 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于云存储的时空数据集订阅与共享服务 | 第35-43页 |
| 4.1 遥感云存储的设计 | 第35-39页 |
| 4.1.1 OpenstackSwift对象存储介绍 | 第35-36页 |
| 4.1.2 面向用户空间的虚拟目录设计 | 第36-39页 |
| 4.2 遥感时空数据集订阅与数据共享 | 第39-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于云平台的数据立方体分析环境构建 | 第43-49页 |
| 5.1 基于多维数组模型的时空谱数据立方体 | 第43-46页 |
| 5.1.1 OpenDataCube数据立方体模型介绍 | 第43-45页 |
| 5.1.2 基于格网切分时空数据集构建数据立方体 | 第45-46页 |
| 5.2 基于时空数据立方体的长时间序列分析 | 第46-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 测试与验证 | 第49-62页 |
| 6.1 遥感云平台环境说明 | 第49-51页 |
| 6.2 遥感云存储服务测试 | 第51-57页 |
| 6.2.1 时空数据集订阅服务测试 | 第51-54页 |
| 6.2.2 数据管理服务测试 | 第54-56页 |
| 6.2.3 数据共享服务测试 | 第56-57页 |
| 6.3 基于数据立方体的时序数据分析示例 | 第57-61页 |
| 6.3.1 实验目标区域以及实验数据说明 | 第58页 |
| 6.3.2 计算系统环境概述及结果分析 | 第58-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 研究总结 | 第62-63页 |
| 7.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简历及攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |