自從20世紀(jì)60年代末美國(guó)發(fā)射了第一顆地球資源技術(shù)衛(wèi)星開(kāi)始,遙感就進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,遙感影像的獲取越來(lái)越方便,這使得獲取到的遙感數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性的增長(zhǎng),形成GB、TB甚至PB級(jí)數(shù)據(jù),如何有效的存儲(chǔ)和管理這些數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)快速共享和分發(fā)已經(jīng)成為空間信息科學(xué)領(lǐng)域和一些部門重點(diǎn)關(guān)心的問(wèn)題之一。2006年國(guó)務(wù)院頒布了《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）》,規(guī)劃中明確確立了高分專項(xiàng)（高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)）作為16個(gè)重大專項(xiàng)之一。高分專項(xiàng)建設(shè)主要有兩個(gè)目標(biāo)：一是建設(shè)高分辨率先進(jìn)觀測(cè)系統(tǒng)形成全天候、全天時(shí)、全球覆蓋的對(duì)地觀測(cè)能力；二是整合并完善地面資源,建立數(shù)據(jù)與應(yīng)用專項(xiàng)中心,形成空間信息產(chǎn)業(yè)鏈。由高分專項(xiàng)的建設(shè)目標(biāo)可知不僅高分遙感影像的存儲(chǔ)值得關(guān)注,而高分遙感影像的處理更值得關(guān)注,針對(duì)高分一號(hào)來(lái)說(shuō)根據(jù)其處理流程可知預(yù)處理是必不可少的部分,而預(yù)處理中圖像融合算法比較復(fù)雜,耗時(shí)比較大,如果進(jìn)行單機(jī)處理圖像融合需要耗費(fèi)很大的人力和物力,因此找出一種合理的圖像融合方案來(lái)解決此問(wèn)題是非常有意義的,而本文基于分布式并行計(jì)算的高分圖像融合正是為解決這一問(wèn)題而提出的。... 

【文章來(lái)源】：東北大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)
    2.1 分布式存儲(chǔ)與并行計(jì)算技術(shù)
        2.1.1 分布式文件系統(tǒng)HDFS
        2.1.2 分布式并行計(jì)算模型MapReduce
    2.2 高分遙感影像技術(shù)
        2.2.1 高分遙感衛(wèi)星
        2.2.2 高分遙感影像
    2.3 圖像融合
        2.3.1 圖像融合概述
        2.3.2 圖像融合存在問(wèn)題
        2.3.3 圖像融合結(jié)果評(píng)價(jià)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像融合算法與圖像分塊算法研究
    3.1 圖像融合算法研究
        3.1.1 ENVI對(duì)應(yīng)圖像融合算法
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.2 圖像分塊算法研究
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于分布式并行計(jì)算圖像融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 分布式并行圖像融合環(huán)境搭建
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.3 高分一號(hào)影像處理業(yè)務(wù)流程
    4.4 系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    4.5 HDFS數(shù)據(jù)組織及存儲(chǔ)
    4.6 分布式并行圖像融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.6.1 分布式并行圖像融合設(shè)計(jì)基本思路
        4.6.2 數(shù)據(jù)寫入模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.6.3 數(shù)據(jù)讀取模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.6.4 圖像融合模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.6.5 分布式并行圖像融合設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.7 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.1 ENVI與ENVI二次開(kāi)發(fā)圖像融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.2 單機(jī)與分布式實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.4.1 ENVI與ENVI二次開(kāi)發(fā)圖像融合結(jié)果分析
        5.4.2 單機(jī)與分布式結(jié)果分析
    5.5 遇到的問(wèn)題及解決方法
        5.5.1 hadoop安裝問(wèn)題
        5.5.2 hadoop使用問(wèn)題
        5.5.3 ENVI安裝問(wèn)題
        5.5.4 ENVI使用問(wèn)題
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3391745