【摘 要】
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面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基
【机 构】
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浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江大学地理信息科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41101356,41001227,41101371);海洋公益性行业科研专项经费资助(201305012);浙江省公益性项目(2013C33051,2010C33146);中央高校基本科研业务费专项(2011QNA3008)资助
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面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.
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