一种面向海量遥感数据分类应用的并行解决方案
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【摘要】:目前,遥感数据量呈海量增长趋势。如何在大数据环境下进行快速影像分类及信息挖掘,提升处理的业务化水平,是一个重要的研究方向。鉴于此,实现了一种高效的解决方案。首先,基于"五层十五级"数据结构,对以景为单位的影像进行离散化处理,建立以切片为单元的数据组织体系。其次,借助大数据云存储技术实现切片的集群分布式存储。其次采用了基于像元和对象的高效监督分类算法,并依据计算处理需求对集群环境下的并行架构和驱动机制进行适应性设计。最终,实现了该解决方案并以高分2号多光谱切片进行实验。结果表明:该方案在保证精度的前提下提高了分类处理的效率。
【作者单位】: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院;中国科学院遥感与数字地球研究所;浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室;河南大学计算机与信息工程学院;
【关键词】: “五层十五级”遥感数据组织结构 分布式存储 监督分类 订单 集群并行架构
【基金】:民用航天“十二五”预先研究项目(D030101) 国家高分辨率对地观测重大专项项目(Y4D00100GF) 中科院创新项目(Y3SG1100CX)
【分类号】:TP751
【正文快照】: 4.河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475004)通信地址:454000河南省焦作市河南理工大学测绘与国土信息工程学院Address:School of Surveying and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,P.R.China1引言当前遥感技术飞速发展,
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