| 【中文题名】 | 遥感信息分析处理服务节点关键技术研究 |
| 【英文题名】 | Research on Key Technologies of Remote Sensing Analysis and Process Service Node |
| 【学科专业】 | 地图学与地理信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-10-30 |
| 【中关键词】 | 网格计算,遥感信息分析处理服务节点,任务协同,高吞吐量平台遥感应用,, |
| 【英关键词】 | Grid Computing,Remote Sensing Analysis and Process Service Grid Node,Task Cooperation,Remote Sensing Application on High Throughout computing Platform, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>> |
| 【论文摘要】 | 随着遥感技术的发展，遥感信息数据量越来越大，更新频率越来越快，而遥感应用很多时候又要求一定的时效性，给遥感信息的储存，传输，分析和处理带来了很大压力。计算能力成为现代遥感信息处理的瓶颈。同时，如何实现方便快捷的遥感信息处理的算法和软件资源共享也是现阶段急需解决的问题。以上问题的核心都在于资源的共享，而正在迅速发展的网格技术，正可以解决共享问题。因此，将网格技术应用于空间信息领域，建立空间信息网格，并在此环境下开发遥感信息分析处理服务节点，提供遥感信息处理网格服务，是解决此问题的一个很好途径。
本文对于空间信息网格中，遥感信息分析处理服务节点以及遥感信息处理服务的开发和应用技术进行了研究。首先介绍了网格技术及其目前在国际国内的使用现状，并对国际知名的网格项目进行了介绍，在此基础上，介绍了空间信息网格技术与遥感信息分析处理服务节点，定义了遥感信息处理服务。开发了一个基于高吞吐量网格平台的遥感应用算法开发环境，该环境在一定程度上屏蔽了网格底层结构的复杂性，使得用户可以专注于遥感信息分析处理应用算法程序的开发实现。设计并初步实现了遥感信息处理网格节点的任务协同，并根据应用的不同特点给出了任务协同的两个... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-9 |
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第一章 绪论 |
9-15 |
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1.1.研究背景 |
9-11 |
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1.2.问题的提出和选题意义 |
11-12 |
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1.3.主要内容 |
12-13 |
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1.4.组织结构 |
13 |
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1.5.本章小结 |
13-15 |
|
第二章 网格技术概述 |
15-29 |
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2.1.网格的概念 |
15-17 |
|
2.2.网格的特点与分类 |
17-19 |
|
2.2.1.网格特点 |
17-18 |
|
2.2.2.网格的分类 |
18-19 |
|
2.2.2.1.按照网格客体分类 |
18-19 |
|
2.2.2.2.按照网格主体分类 |
19 |
|
2.2.2.3.按照网格策略分类 |
19 |
|
2.3.网格的发展与研究现状 |
19-24 |
|
2.3.1.网格发展历程 |
19-20 |
|
2.3.2.网格研究现状 |
20-24 |
|
2.3.2.1.国际研究现状 |
20-23 |
|
2.3.2.2.国内研究现状 |
23-24 |
|
2.4.网格体系结构 |
24-26 |
|
2.4.1.五层沙漏结构 |
24-25 |
|
2.4.2.开放网格服务体系结构(OGSA) |
25-26 |
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2.5.网格应用 |
26-27 |
|
2.6.本章小结 |
27-29 |
|
第三章 空间信息网格与遥感信息分析处理服务节点 |
29-40 |
|
3.1.空间信息网格 |
29-36 |
|
3.1.1.空间信息网格的概念 |
29-30 |
|
3.1.2.空间信息网格的体系结构 |
30-33 |
|
3.1.3.空间信息网格的研究内容 |
33-34 |
|
3.1.4.空间信息网格的研究现状 |
34-36 |
|
3.1.4.1.国际空间信息网格研究现状 |
34-35 |
|
3.1.4.2.国内空间信息网格研究现状 |
35-36 |
|
3.2.遥感信息分析处理服务节点与遥感信息处理服务 |
36-39 |
|
3.2.1.遥感信息分析处理服务节点 |
36-38 |
|
3.2.1.1.遥感信息分析处理服务节点概念 |
36 |
|
3.2.1.2.遥感信息分析处理服务节点结构 |
36-38 |
|
3.2.2.遥感信息处理服务 |
38-39 |
|
3.3.本章小结 |
39-40 |
|
第四章 遥感信息处理服务的开发 |
40-61 |
|
4.1.高吞吐量网格平台下的遥感应用算法开发环境原型 |
40-49 |
|
4.1.1.高吞吐量网格平台 |
40-41 |
|
4.1.2.遥感应用算法开发环境 |
41-42 |
|
4.1.3.基于Condor遥感算法开发环境的基本原理 |
42-43 |
|
4.1.4.基于Condor遥感算法网格开发环境开发实现细节 |
43-46 |
|
4.1.4.1.数据分割方式 |
43-45 |
|
4.1.4.2.预定义函数库 |
45-46 |
|
4.1.5.实验及结果分析 |
46-49 |
|
4.1.5.1.实验描述 |
46-47 |
|
4.1.5.2.结果及分析 |
47-49 |
|
4.1.6.基于Condor的遥感算法开发环境小结 |
49 |
|
4.2.遥感信息处理网格节点服务的协同 |
49-59 |
|
5.2.1.空间信息网格内的遥感信息分析处理服务节点任务协同的提出 |
49-50 |
|
5.2.2.任务协同的概念 |
50-51 |
|
5.2.3.任务协同结构模型 |
51-53 |
|
5.2.4.任务协同过程关键部分设计 |
53-56 |
|
5.2.4.1.任务协同的体系结构 |
54 |
|
5.2.4.2.任务协同调度器 |
54 |
|
5.2.4.3.代码库及代码注册信息 |
54-56 |
|
2.3.1.任务协同原型实现 |
56-59 |
|
主要技术 |
56-57 |
|
实现细节 |
57-59 |
|
任务协同原型优缺点分析 |
59 |
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4.3.本章小结 |
59-61 |
|
第五章 遥感信息分析处理服务节点服务应用 |
61-75 |
|
5.1.任务协同应用示例 |
61-71 |
|
5.1.1.地表温度反演应用 |
61-67 |
|
5.1.1.1.地表温度反演研究简介 |
61-62 |
|
5.1.1.2.地表温度反演模型算法 |
62 |
|
5.1.1.3.地表温度反演应用的任务协同 |
62-67 |
|
5.1.2.遥感林火监测应用 |
67-71 |
|
5.1.2.1.遥感林火监测现状 |
67-68 |
|
5.1.2.2.遥感林火监测所用模型 |
68-69 |
|
5.1.2.3.林火监测应用的任务协同 |
69-71 |
|
5.2.高吞吐量网格平台遥感应用示例 |
71-74 |
|
5.2.1.关键技术 |
72 |
|
5.2.2.系统界面及实现细节 |
72-74 |
|
5.3.本章小结 |
74-75 |
|
第六章 结论与展望 |
75-78 |
|
6.1.结论 |
75-76 |
|
6.2.进一步工作 |
76-78 |
|
参考文献 |
78-85 |
|
攻读学位期间发表论文 |
85-88 |
|
致谢 |
88 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389408 |
