| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 遥感数据存储国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 分布式文件系统国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 非关系型数据库国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 相关技术概述 | 第14-25页 |
| 2.1 聚类算法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 K-Means | 第14-15页 |
| 2.1.2 BIRCH | 第15-16页 |
| 2.1.3 DBSCAN | 第16-17页 |
| 2.2 分布式存储 | 第17-21页 |
| 2.2.1 HDFS | 第18-19页 |
| 2.2.2 HBase数据库 | 第19-21页 |
| 2.3 分布式计算框架 | 第21-24页 |
| 2.3.1 MapReduce编程模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Spark大数据处理平台 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 遥感元数据存储和访问模型 | 第25-36页 |
| 3.1 遥感元数据存储模型实现 | 第25-29页 |
| 3.1.1 基于属性分类的元数据集实现 | 第25-28页 |
| 3.1.2 基于HBase的元数据存储模型 | 第28-29页 |
| 3.2 基于密度聚类的元数据访问模型实现 | 第29-35页 |
| 3.2.1 DBSCAN-PSM算法实现 | 第29-33页 |
| 3.2.2 数据访问模型 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于密度聚类的访问模型实现 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 遥感影像数据的分布式存储优化 | 第36-54页 |
| 4.1 HDFS存储模型的优化和实现 | 第36-42页 |
| 4.1.1 不同访问热点的数据存储策略 | 第37-38页 |
| 4.1.2 三副本冗余策略的优化和实现 | 第38-39页 |
| 4.1.3 MSR再生码和单副本冗余策略的设计和实现 | 第39-41页 |
| 4.1.4 SEC编码策略的设计和实现 | 第41-42页 |
| 4.2 基于地理坐标的数据索引 | 第42-46页 |
| 4.2.1 曲线空间索引 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于地理坐标的索引实现 | 第43-44页 |
| 4.2.3 并行化索引的实现 | 第44-46页 |
| 4.3 HBase存储模型和并行化入库实现 | 第46-48页 |
| 4.3.1 HBase存储模型实现 | 第46-47页 |
| 4.3.2 并行化入库方法的实现 | 第47-48页 |
| 4.4 面向应用的遥感数据存储框架 | 第48-53页 |
| 4.4.1 存储框架层次化结构 | 第48-49页 |
| 4.4.2 基于GDAL的遥感数据访问应用程序接口 | 第49-51页 |
| 4.4.3 SuperMap兼容性支持 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验结果与实验分析 | 第54-64页 |
| 5.1 实验准备 | 第54-56页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第54-55页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第55-56页 |
| 5.2 元数据治理效果验证 | 第56-57页 |
| 5.2.1 元数据集属性覆盖度 | 第56页 |
| 5.2.2 元数据压缩量验证 | 第56-57页 |
| 5.3 基于密度聚类的访问模型验证 | 第57-59页 |
| 5.3.1 聚类算法效率验证 | 第57-58页 |
| 5.3.2 基于密度聚类的访问模型有效性验证 | 第58-59页 |
| 5.4 HDFS优化策略验证 | 第59-60页 |
| 5.5 并行化索引效率验证 | 第60-61页 |
| 5.6 并行化入库效率验证 | 第61-63页 |
| 5.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |