| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 土地利用数据库研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 云计算技术在空间数据领域的应用 | 第14-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 研究路线与章节安排 | 第18-20页 |
| 2 云环境下的土地利用矢量数据组织与存储 | 第20-34页 |
| 2.1 土地利用矢量数据云存储文件系统 | 第20-24页 |
| 2.2 土地利用矢量数据结构与组织方式 | 第24-31页 |
| 2.2.1 土地利用矢量数据结构 | 第24-26页 |
| 2.2.2 云环境下的土地利用矢量数据模型 | 第26-28页 |
| 2.2.3 土地利用矢量数据组织 | 第28-31页 |
| 2.3 土地利用矢量数据云存储的实现 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 云环境下的土地利用矢量数据并行化处理方法 | 第34-52页 |
| 3.1 土地利用矢量数据并行计算引擎 | 第34-37页 |
| 3.2 云环境下的土地利用矢量数据并行导入技术 | 第37-40页 |
| 3.2.1 土地利用矢量数据导入工具——Sqoop | 第37-39页 |
| 3.2.2 土地利用矢量数据并行导入工具 | 第39-40页 |
| 3.3 云环境下的土地利用矢量数据空间索引批量并行构建方法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 四叉树索引 | 第40-42页 |
| 3.3.2 Spark批量并行创建四叉树索引 | 第42-44页 |
| 3.4 环境下的土地利用矢量数据高效处理技术 | 第44-51页 |
| 3.4.1 云环境下的土地利用矢量数据空间查询 | 第44-46页 |
| 3.4.2 云环境下的土地利用矢量数据属性统计 | 第46-49页 |
| 3.4.3 云环境下的土地利用矢量数据叠加分析 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 云计算支持下的浙江省省级土地利用现状管理实验系统 | 第52-61页 |
| 4.1 系统架构 | 第52-53页 |
| 4.2 系统运行环境 | 第53-54页 |
| 4.2.1 硬件环境 | 第53页 |
| 4.2.2 软件环境 | 第53-54页 |
| 4.3 系统运行示例 | 第54-56页 |
| 4.3.1 数据浏览 | 第54页 |
| 4.3.2 数据管理 | 第54-55页 |
| 4.3.3 节点监控 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.4.1 空间查询 | 第56-57页 |
| 4.4.2 统计汇总 | 第57-58页 |
| 4.4.3 图层叠加分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究特色 | 第62-63页 |
| 5.3 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
