| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于Hadoop的数字图像处理 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基于Hadoop的空间数据开源库 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 Hadoop简介 | 第19-37页 |
| 2.1 Hadoop概况 | 第19-21页 |
| 2.2 HDFS简介 | 第21-27页 |
| 2.2.1 HDFS特点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 HDFS架构 | 第22-27页 |
| 2.3 MapReduce简介 | 第27-37页 |
| 2.3.1 MapReduce编程模型 | 第27-34页 |
| 2.3.2 MapReduce作业流程 | 第34-37页 |
| 第三章 GDAL概述 | 第37-47页 |
| 3.1 GDAL介绍 | 第37-38页 |
| 3.2 GDAL数据模型 | 第38-41页 |
| 3.2.1 数据集(Dataset) | 第38-39页 |
| 3.2.2 坐标系统(Coordinate System) | 第39页 |
| 3.2.3 仿射地理坐标转换(Affine GeoTransform) | 第39-40页 |
| 3.2.4 子数据集域(Subdatasets Domain) | 第40-41页 |
| 3.2.5 栅格波段(Raster Band) | 第41页 |
| 3.3 GDAL类结构 | 第41-45页 |
| 3.3.1 gdal | 第42-43页 |
| 3.3.2 Dataset | 第43页 |
| 3.3.3 Band | 第43-45页 |
| 3.4 GDAL编译 | 第45-47页 |
| 第四章 Hadoop分布式系统框架搭建及遥感图像处理工具开发 | 第47-63页 |
| 4.1 Hadoop完全分布式集群搭建 | 第47-51页 |
| 4.1.1 Hadoop集群安装 | 第48-49页 |
| 4.1.2 Hadoop集群运行 | 第49-51页 |
| 4.2 基于Hadoop的图像处理公共类 | 第51-57页 |
| 4.2.1 图像的输入格式设计 | 第51-52页 |
| 4.2.2 图像的输出格式设计 | 第52-54页 |
| 4.2.3 影像聚合 | 第54-57页 |
| 4.3 图像最小距离分类MapReduce程序设计 | 第57-59页 |
| 4.4 图像统计MapReduce程序设计 | 第59-61页 |
| 4.5 图像投影转换MapReduce程序设计 | 第61-63页 |
| 第五章 基于Hadoop框架的遥感图像处理效率分析 | 第63-76页 |
| 5.1 图像分类及统计对比实验 | 第63-73页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第63-64页 |
| 5.1.2 实验方法 | 第64-66页 |
| 5.1.3 实验结果 | 第66-69页 |
| 5.1.4 结果分析 | 第69-73页 |
| 5.2 图像投影转换实验 | 第73-76页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第73页 |
| 5.2.2 实验方法 | 第73-74页 |
| 5.2.3 实验结果 | 第74页 |
| 5.2.4 结果分析 | 第74-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 论文研究成果 | 第76-77页 |
| 6.2 论文存在的不足及进一步工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 后记 | 第83页 |
