基于MapReduce的可視化工作流遙感并行處理平臺及關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、衛(wèi)星遙感影像下傳到地面后,需要經(jīng)過處理(稱為信息產(chǎn)品生產(chǎn))才能應(yīng)用到各行各業(yè)。然而,遙感影像數(shù)據(jù)量巨大,如何批量地進(jìn)行海量遙感信息產(chǎn)品的自動化生產(chǎn),是目前遙感應(yīng)用的“瓶頸”問題。本文針對此問題,以并行處理為主要方法,采用MapReduce技術(shù),設(shè)計(jì)一個可視化遙感并行處理平臺,目的是實(shí)現(xiàn)一種更具有普遍性的遙感算法并行運(yùn)行模式,并應(yīng)用到海量遙感數(shù)據(jù)的處理上。論文主要工作和貢獻(xiàn)包括以下幾個方面:
　　1、工作流的引入。采用工作流的思想對

2、算法進(jìn)行分解細(xì)化,使算法向函數(shù)一樣可供方便調(diào)用的同時(shí),還能以可視化操作來定制算法流程。以此思想為指導(dǎo),對算法工作流程進(jìn)行設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了一種可視化編輯的算法組織環(huán)境。旨在節(jié)省算法重復(fù)開發(fā)的時(shí)間。采用可視化的方式更是使得在算法組織流程和操作配置上都更加靈活。
　　2、借助Hadoop平臺的能力。有機(jī)結(jié)合當(dāng)前熱點(diǎn)的Hadoop平臺,借助其強(qiáng)大的海量數(shù)據(jù)存儲、海量數(shù)據(jù)處理能力,大大提高了對遙感數(shù)據(jù)并行處理能力、擴(kuò)展性和安全性的支持。