基于云计算的森林固碳释氧与涵养水源价值评估
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 生态系统服务功能的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.3 森林生态系统服务功能研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 相关技术概述 | 第16-25页 |
| 2.1 Hadoop云计算平台 | 第16-17页 |
| 2.2 分布式存储 | 第17-21页 |
| 2.2.1 HDFS | 第17-19页 |
| 2.2.2 Hbase数据库 | 第19-21页 |
| 2.3 MapReduce并行计算模型 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 研究区数据准备与遥感反演 | 第25-37页 |
| 3.1 研究区数据 | 第25-28页 |
| 3.2 数据存储 | 第28-31页 |
| 3.2.1 遥感图像分布式存储 | 第28-30页 |
| 3.2.2 元数据分布式存储 | 第30-31页 |
| 3.3 遥感反演 | 第31-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 生态功能评估模型 | 第37-47页 |
| 4.1 固碳释氧遥感评估模型 | 第37-43页 |
| 4.1.1 CASA模型 | 第37-39页 |
| 4.1.2 Cloud-ICASA | 第39-42页 |
| 4.1.3 固碳释氧计算 | 第42-43页 |
| 4.2 涵养水源遥感评估模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 SEBAL模型 | 第44页 |
| 4.2.2 Cloud-ISEBAL模型 | 第44-46页 |
| 4.2.3 涵养水源计算 | 第46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-56页 |
| 5.1 集群环境搭建 | 第47-48页 |
| 5.2 遥感反演并行效率分析 | 第48-52页 |
| 5.3 森林生态系统服务功能评估 | 第52-55页 |
| 5.3.1 固碳释氧功能评估 | 第52-53页 |
| 5.3.2 涵养水源功能评估 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
