基于八叉树的地形因子提取方法及其分布式计算研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 地形因子提取算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 大数据框架的应用 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究现状分析 | 第13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数据来源及相关理论 | 第16-25页 |
| 2.1 数据基础 | 第16-18页 |
| 2.1.1 数字高程模型(DEM) | 第16页 |
| 2.1.3 研究区域 | 第16-18页 |
| 2.2 传统地形因子提取方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 流向计算 | 第18页 |
| 2.2.2 平地区域处理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 汇水面积和累计坡长计算 | 第19-20页 |
| 2.2.4 地形因子计算 | 第20页 |
| 2.3 八叉树结构 | 第20-21页 |
| 2.4 Hadoop项目介绍 | 第21-24页 |
| 2.4.1 HDFS简介 | 第21-22页 |
| 2.4.2 MapReduce简介 | 第22-23页 |
| 2.4.3 Yarn简介 | 第23-24页 |
| 2.5 Spark介绍 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于八叉树的地形因子提取方法 | 第25-39页 |
| 3.1 方案设计 | 第25-26页 |
| 3.2 流向八叉树结构建立 | 第26-30页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 D8算法建立八叉树 | 第27-30页 |
| 3.3 八叉树结构计算汇水和累计坡长 | 第30-33页 |
| 3.3.1 计算汇水面积 | 第30-31页 |
| 3.3.2 计算累计坡长 | 第31-33页 |
| 3.4 RUSLE公式计算地形因子 | 第33页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 3.5.1 时间对比 | 第34-36页 |
| 3.5.2 精度分析 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 地形因子的分布式提取方法 | 第39-53页 |
| 4.1 方案设计 | 第39-40页 |
| 4.2 D8算法及HDFS存储 | 第40-41页 |
| 4.3 MapReduce模型计算汇水和累计坡长 | 第41-45页 |
| 4.3.1 计算汇水面积 | 第41-43页 |
| 4.3.2 计算累计坡长 | 第43-45页 |
| 4.4 地形因子计算 | 第45页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第45-51页 |
| 4.5.1 集群部署及负载均衡 | 第45-47页 |
| 4.5.2 时间对比 | 第47-49页 |
| 4.5.3 精度分析 | 第49-50页 |
| 4.5.4 全国SRTM分析 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
