| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 图索引 | 第13-15页 |
| 表索引 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-23页 |
| 1.1.1 高分辨率遥感应用的计算密集性 | 第19页 |
| 1.1.2 高分辨率遥感应用的数据密集性 | 第19-20页 |
| 1.1.3 高分辨率遥感的存算一体化需求 | 第20-22页 |
| 1.1.4 计算机领域软硬件有了新的进展 | 第22-23页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第23-26页 |
| 1.2.1 遥感地学领域云计算技术研究进展 | 第23-25页 |
| 1.2.2 遥感地学领域GPU并行计算研究 | 第25-26页 |
| 1.3 研究内容与主要特色 | 第26-27页 |
| 1.4 论文组织结构与技术路线 | 第27-30页 |
| 2 面向高分辨率遥感的双态云存储新模式R-D Cloud | 第30-46页 |
| 2.1 主流云计算技术 | 第30-35页 |
| 2.1.1 云计算及其优势 | 第30-33页 |
| 2.1.2 主流云计算平台 | 第33-35页 |
| 2.2 内存云技术 | 第35-41页 |
| 2.2.1 内存数据库 | 第36-38页 |
| 2.2.2 内存文件系统 | 第38-39页 |
| 2.2.3 内存云存储 | 第39-40页 |
| 2.2.4 内存计算研究 | 第40-41页 |
| 2.3 面向高分辨率遥感的双态云存储架构 | 第41-45页 |
| 2.3.1 双态云的内涵 | 第41-43页 |
| 2.3.2 面向高分辨率遥感的双态云体系结构 | 第43-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 双态云支持下高分辨率遥感存算一体化技术 | 第46-70页 |
| 3.1 双态云下高分辨率遥感存算一体化策略 | 第46-47页 |
| 3.2 高分辨率遥感存算一体化数据组织与存储机制 | 第47-56页 |
| 3.2.1 常规遥感影像数据组织与存储方式分析 | 第47-51页 |
| 3.2.2 分布式数据组织与存储的分块优化 | 第51-52页 |
| 3.2.3 存算一体化数据组织与存储模型GF-OSM | 第52-54页 |
| 3.2.4 基于GF-OSM模型的影像数据存储实现 | 第54-56页 |
| 3.3 可扩展高分辨率遥感元数据信息内存云管理机制 | 第56-62页 |
| 3.3.1 基于key-value数据库的元数据信息结构化管理 | 第56-58页 |
| 3.3.2 基于关系型数据库的元数据信息结构化管理 | 第58-59页 |
| 3.3.3 高分辨率遥感元数据信息内存云管理机制 | 第59-62页 |
| 3.4 面向高分辨率遥感处理的双态云GPU众核计算模型 | 第62-66页 |
| 3.4.1 GPU众核计算处理模式 | 第62-64页 |
| 3.4.2 面向GPU众核计算的技术实现方法 | 第64-65页 |
| 3.4.3 高分辨率遥感影像“读-算-写”异步流水线模型 | 第65-66页 |
| 3.5 高分辨率遥感双态云多节点并发任务调度机制 | 第66-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 原型系统设计与实现 | 第70-90页 |
| 4.1 系统总体架构 | 第70-72页 |
| 4.2 系统运行环境 | 第72-74页 |
| 4.2.1 系统部署 | 第72页 |
| 4.2.2 实验环境 | 第72-73页 |
| 4.2.3 实验数据 | 第73-74页 |
| 4.3 系统功能实现 | 第74-80页 |
| 4.4 系统性能测试 | 第80-88页 |
| 4.4.1 遥感数据读写性能测试 | 第80-82页 |
| 4.4.2 系统健壮性与可靠性测试 | 第82-83页 |
| 4.4.3 影像处理性能测试 | 第83-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 5 总结与展望 | 第90-92页 |
| 5.1 主要研究工作 | 第90页 |
| 5.2 研究特色与创新 | 第90-91页 |
| 5.3 展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读博士期间科研成果 | 第98页 |
