| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·并行计算研究现状 | 第9-10页 |
| ·并行栅格数据空间分析研究现状 | 第10-11页 |
| ·当前研究存在的问题 | 第11页 |
| ·研究目标、研究内容和技术路线 | 第11-14页 |
| ·研究目标 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·技术路线 | 第12-14页 |
| 第二章 并行计算集群和栅格空间分析并行化理论基础 | 第14-24页 |
| ·并行计算集群技术 | 第14-22页 |
| ·基于 MPI 的集群相关技术 | 第14-15页 |
| ·基于 Hadoop 的集群相关技术 | 第15-21页 |
| ·Hadoop 集群与 MPI 集群的比较 | 第21-22页 |
| ·栅格空间分析并行化理论基础 | 第22-23页 |
| ·栅格数据的特点 | 第22页 |
| ·栅格空间分析概述 | 第22页 |
| ·栅格空间分析并行化分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 栅格数据空间分析典型算法特征分析 | 第24-33页 |
| ·基本地形因子算法分析 | 第24-30页 |
| ·规则格网 DEM 坡度坡向算法分析 | 第24-26页 |
| ·规则格网 DEM 曲率算法分析 | 第26-30页 |
| ·并行化可行性分析 | 第30页 |
| ·地形特征要素提取算法分析 | 第30-32页 |
| ·地形特征点的提取 | 第30-31页 |
| ·规则格网 DEM 地形特征线提取算法分析 | 第31-32页 |
| ·并行化可行性分析 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 栅格数据空间分析算法的并行化设计与实现 | 第33-49页 |
| ·Hadoop 下栅格数据划分设计 | 第33-38页 |
| ·数据划分粒度模型 | 第34-36页 |
| ·Hadoop 下像元点的栅格数据分块设计 | 第36页 |
| ·Hadoop 下像元邻域的栅格数据分块设计 | 第36-38页 |
| ·基于 MapReduce 的栅格数据并行导入设计 | 第38-42页 |
| ·栅格金字塔技术 | 第39-40页 |
| ·基于 MapReduce 的栅格金字塔并行构建 | 第40-42页 |
| ·地形因子算法并行化设计 | 第42-47页 |
| ·坡度坡向算法并行化 | 第42-45页 |
| ·坡面曲率算法并行化 | 第45-47页 |
| ·地形特征信息提取算法并行化设计 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第49-54页 |
| ·实验环境和数据准备 | 第49-50页 |
| ·实验环境 | 第49-50页 |
| ·实验数据 | 第50页 |
| ·实验内容 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·栅格空间分析并行化算法实验分析 | 第50-52页 |
| ·不同数据量下并行化算法实验分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历 | 第59页 |
| 在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第59页 |