隨著對(duì)地觀測(cè)技術(shù)手段的迅速發(fā)展,海洋遙感數(shù)據(jù)所需存儲(chǔ)量也不斷增加。與此同時(shí),在海島監(jiān)視、海島調(diào)查等領(lǐng)域遙感影像應(yīng)用不斷深入,涌現(xiàn)出各種計(jì)算密集型和數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用,傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理方法已難以達(dá)到預(yù)期要求。如何做到高效存儲(chǔ)日益增加的海量海島遙感數(shù)據(jù),并提供靈活的、可靠的管理與應(yīng)用服務(wù),是目前海島遙感影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理領(lǐng)域急需解決的問(wèn)題。面對(duì)動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的高分辨率海島遙感影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和應(yīng)用難題,廉價(jià)的、高可伸縮的云計(jì)算是一種極具潛力的解決途徑。本文在已有的開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)Hadoop的基礎(chǔ)上,結(jié)合高分辨率遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和應(yīng)用特點(diǎn),研究云計(jì)算的兩大主要特性（分布式存儲(chǔ)和高性能并行計(jì)算）在高分辨遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理上的應(yīng)用。為此,提出了一種面向云服務(wù)的高分辨率遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理應(yīng)用模型Cloud-RDSM,實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下海量遙感影像數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)管理和數(shù)據(jù)傳輸,主要包括以下2個(gè)方面的研究工作:1)分析了當(dāng)前云存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)和遙感數(shù)據(jù)按空間區(qū)域存取的特點(diǎn),指出當(dāng)前分布式文件系統(tǒng)在海量遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理領(lǐng)域應(yīng)用存在的問(wèn)題,提出了一種遙感影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型,它基于分布式海島影像數(shù)據(jù)集（DID）,并與開(kāi)... 

【文章來(lái)源】：上海海洋大學(xué)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

云計(jì)算環(huán)境下的虛擬化資源池[31]

圖 1.4 云存儲(chǔ)的應(yīng)用架構(gòu)[44]本文采用的云存儲(chǔ)定義是：通過(guò)集群應(yīng)用、分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)虛擬化軟件集合起來(lái)協(xié)同工作，共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪, 44]。如圖 1.4 所示，云存儲(chǔ)系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)包括 3 層，即存儲(chǔ)層、管理層和訪問(wèn)存儲(chǔ)層中包含數(shù)量龐大，且廠商、型號(hào)和使用技術(shù)等都可能存在較大差異的設(shè)備，云存儲(chǔ)通過(guò)存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)為這些存儲(chǔ)設(shè)備之間的邏輯卷管理、存儲(chǔ)理和多鏈路冗余管理等提供了有效手段。而云存儲(chǔ)的虛擬化軟件泛指一切能資源虛擬化成一個(gè)存儲(chǔ)資源池，屏蔽存儲(chǔ)實(shí)體間的異構(gòu)特性和物理位置，為統(tǒng)一的存儲(chǔ)訪問(wèn)邏輯視圖的軟件手段。面向云存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)是云儲(chǔ)存的核心，同時(shí)也是數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的夠在通用、廉價(jià)的硬件平臺(tái)（Commodity Hardware）上構(gòu)建大容量、高吞吐[45]

集群硬件環(huán)境CPU：Intel (R) Core (TM) i7 CPU 950 @ 3.60GHz；內(nèi)存：8GB；網(wǎng)卡：帶寬自適應(yīng)以太網(wǎng)卡；硬盤：2TB，SATAⅢ，7200RPM；網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：千兆以太網(wǎng)交換機(jī)，超五類網(wǎng)線。 集群軟件環(huán)境操作系統(tǒng)：Ubuntu Server 14.04；Hadoop 版本：1.0.4；JDK 版本：1.8.0。2.4.1 影像數(shù)據(jù)寫入性能實(shí)驗(yàn)中 HDFS 集群采用副本數(shù) 3 對(duì)影像數(shù)據(jù)塊進(jìn)行存儲(chǔ)，分別由不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)組成集群，以驗(yàn)證分布式海島影像數(shù)據(jù)集中影像數(shù)據(jù)塊寫入性能和生成的系統(tǒng)元數(shù)據(jù)大小。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)小于 3 時(shí)，系統(tǒng)文件數(shù)據(jù)塊副本數(shù)與節(jié)點(diǎn)數(shù)相同。實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸速率為 11.2 MB/s。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]高分辨率遙感植被分類研究[J]. 陳君穎,田慶久.  遙感學(xué)報(bào). 2007(02)

博士論文
[1]云計(jì)算環(huán)境下高分辨率遙感影像存儲(chǔ)與高效管理技術(shù)研究[D]. 康俊鋒.浙江大學(xué) 2011
[2]基于DHT的開(kāi)放對(duì)等云存儲(chǔ)服務(wù)系統(tǒng)研究[D]. 吳吉義.浙江大學(xué) 2011
[3]基于內(nèi)容的多光譜遙感影像檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李嘉.華中科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2965217