基于集群的高能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位

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1、基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能

2、遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文2對(duì)水體信息提取的效率提升有限制。通過(guò)以上問(wèn)題的分析，我們發(fā)現(xiàn)，為了提高遙感影像水體信息提取的效率，需要在以基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文下幾個(gè)方面有所改良：首先需要提供一個(gè)海量遙感數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存平臺(tái)，方便遙感數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與

3、訪問(wèn)[5]；其次需要構(gòu)建一個(gè)高性能遙感信息計(jì)算平臺(tái)，改造現(xiàn)有的水體提取方法提高水體提取效率。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀遙感影像是地物特征的綜合反映，通過(guò)衛(wèi)星傳感器獲取遙感影像，然后經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)處理等技術(shù)手段從影像中提取有效信息，應(yīng)用到各行各業(yè)的分析與決策中。水體信息提取是指采用一定的技術(shù)手段，把水體信息從水體與地物組成的影像中分離出來(lái)，以下分別從兩個(gè)方面闡述：在高性能遙感信息計(jì)算方面，由于遙感信息計(jì)算具有數(shù)據(jù)量大、計(jì)算方法復(fù)雜等特點(diǎn)。所以為了提高遙感影像處理速度和遙感信息計(jì)算效率，需要從算法自身考慮，同時(shí)采用采用高性能計(jì)算環(huán)境[6]。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)硬件體系結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化升級(jí)，利用先進(jìn)的

4、硬件體系來(lái)解決遙感信息計(jì)算的速度問(wèn)題是遙感地學(xué)研究方向之一，在這些研究中，并行計(jì)算技術(shù)成為解決遙感信息計(jì)算中數(shù)據(jù)密集與計(jì)算密集問(wèn)題的方法之一[7]。首先，隨著“多核”技術(shù)的普遍推廣，并且已經(jīng)成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)的主流配置，如何利用“多核”技術(shù)來(lái)來(lái)處理大數(shù)據(jù)量問(wèn)題成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)方向[8]。國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和硬件廠商提出了一系列的解決方案，例如OpenMP是利用基于共享內(nèi)存的編程的標(biāo)準(zhǔn)接口[9]。另一方面，集群是當(dāng)前高性能計(jì)算中普遍采用的一種解決方案[10]，它采用一種并行計(jì)算架構(gòu)，將多臺(tái)普通的計(jì)算機(jī)通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，可以形成與大型機(jī)相當(dāng)?shù)挠?jì)算能力，并且集群解決方案還具有其它優(yōu)點(diǎn)：比如價(jià)格廉

5、價(jià)、便于擴(kuò)展等。在遙感信息計(jì)算中，由于存在數(shù)據(jù)量與計(jì)算量大的問(wèn)題，采用集群可以由多臺(tái)節(jié)點(diǎn)共同完成一個(gè)計(jì)算復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大的任務(wù)，通過(guò)服務(wù)管理節(jié)點(diǎn)發(fā)送命令，各個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)命令處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)。因?yàn)檫b感信息計(jì)算存在著對(duì)不同區(qū)域的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大量相同的處理，因此使用集群計(jì)算環(huán)境可以有效提高遙感信息計(jì)算處理基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究碩士學(xué)位論文效率。近年來(lái)，在遙感信息計(jì)算領(lǐng)域，許多學(xué)者提出了集群技術(shù)在學(xué)科中的應(yīng)用研究，安興華等提出了并行計(jì)算在遙感計(jì)算中的應(yīng)用[11]，沈占鋒等把網(wǎng)格計(jì)算應(yīng)用到遙感計(jì)算領(lǐng)域[12-15],胡曉東等在遙

6、感信息計(jì)算中應(yīng)用了MPI接口構(gòu)建集群計(jì)算環(huán)境[16,17]。法國(guó)的InfoTerra公司于2003年推出的像素工廠采用了集群計(jì)算環(huán)境進(jìn)行遙感圖像處理，其通過(guò)終端提交批量的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)并行化、流程化地處理影像數(shù)據(jù)。像素工廠的成功是人們認(rèn)識(shí)到采用集3群體系結(jié)構(gòu)處理遙感影像可以有效提高遙感信息計(jì)算效率。在水體信息提取方面，以下幾類方法被證明效果較好：指數(shù)分割法[18]、監(jiān)督分類法[19]以及決策樹(shù)法[20]等，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景可以選擇不同的水體提取方法。于歡等人認(rèn)為在較多人工參與的條件下，對(duì)TM影像的水體提取利用影像分類的方法較好[21]；席曉燕等通過(guò)結(jié)合指數(shù)和波段疊加的聚類方法，減少了

7、人工參與并且避免了閥值選取的繁瑣[22]。為了實(shí)現(xiàn)水體提取的自動(dòng)化和精確化，指數(shù)模型法和分類法是效果較好的方法，駱劍承等基于此發(fā)展的“全域-局部”分步迭代方法被證明對(duì)于精確提取湖泊等面狀水體十分有效[23]。1.3項(xiàng)目背景介紹本論文主要在中亞地區(qū)資源與環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱中亞數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）的基礎(chǔ)上完成，中亞數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是中科院新疆生態(tài)與地理研究所近期研究的項(xiàng)目之一，項(xiàng)目主要目標(biāo)是為了解決多種類型、不同分辨率的海量遙感數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與管理問(wèn)題，如海量遙感數(shù)據(jù)如何儲(chǔ)