高性能影像数据瓦片化关键技术研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 本文的选题背景和研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 影像数据瓦片化技术研究现状分析 | 第13-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 文章研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 文章组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 瓦片金字塔模型 | 第20-25页 |
| 2.1 瓦片金字塔概念 | 第20-21页 |
| 2.2 瓦片坐标系 | 第21页 |
| 2.3 瓦片投影坐标系 | 第21-22页 |
| 2.4 瓦片金字塔模型意义 | 第22-23页 |
| 2.5 瓦片金字塔构建方法 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 单幅大影像快速瓦片化方法 | 第25-56页 |
| 3.1 并行构建影像金字塔 | 第25-40页 |
| 3.1.1 影像金字塔文件数据组织 | 第27-29页 |
| 3.1.2 金字塔并行构建任务划分 | 第29-30页 |
| 3.1.3 并行重采样方法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 重采样数据并行写入方法 | 第31-33页 |
| 3.1.5 算法执行步骤 | 第33-35页 |
| 3.1.6 实验与分析 | 第35-40页 |
| 3.2 影像数据快速切片算法 | 第40-55页 |
| 3.2.1 瓦片并行切片原理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 瓦片并行切分任务划分 | 第42-44页 |
| 3.2.3 各进程切片方法 | 第44-46页 |
| 3.2.4 低层级瓦片合成 | 第46-49页 |
| 3.2.5 算法执行步骤 | 第49-52页 |
| 3.2.6 实验与分析 | 第52-55页 |
| 3.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 分幅影像数据集的快速瓦片化 | 第56-75页 |
| 4.1 影像数据并行分幅输出算法 | 第57-62页 |
| 4.1.1 分幅算法描述 | 第57-58页 |
| 4.1.2 并行分幅算法执行步骤 | 第58-60页 |
| 4.1.3 实验与分析 | 第60-62页 |
| 4.2 基于MPI的分幅影像快速瓦片化技术 | 第62-67页 |
| 4.2.1 影像数据并行镶嵌 | 第62-66页 |
| 4.2.2 瓦片并行融合 | 第66-67页 |
| 4.3 基于分布式的分幅影像快速瓦片化技术 | 第67-73页 |
| 4.3.1 大数据计算平台Spark | 第68-70页 |
| 4.3.2 Geotrellis描述 | 第70-71页 |
| 4.3.3 算法流程步骤 | 第71-72页 |
| 4.3.4 实验与分析 | 第72-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 5.1 主要研究成果 | 第75-77页 |
| 5.2 下一步研究工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第88-89页 |
| 作者在学期间参加的与本课题相关的科研项目 | 第89页 |
