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摘要
遥感定量反演的对象为多源遥感数据,处理过程不可避免地涉及到海量数据处理、信息提取和分析.遥感反演既是计算密集型,同时又是数据密集型的科学应用.随着反演理论和技术的发展,地表遥感模型复杂化,数据量呈爆炸式增长,相应地对计算能力的要求也越来越高.同时,随着我国空间技术的不断发展,卫星数据正以指数级的形式迅速增长,对相关应用系统的存储和计算能力也提出了很高的要求.基于以上原因,采用云计算框架,利用Hadoop平台设计该PM2.5卫星遥感监测系统.其中,第一部分介绍了整个系统的架构设计,自上而下包括四个部分;第二部分对该系统的核心算法进行了详细的阐述,利用HDFS和MapReduce分别实现了对海量数据的冗余存储和并行化处理;第三部分进行了性能分析及实例测试,通过详细的对比,可以发现MapReduce并行计算在很大程度上能够提高系统的运行效率;最后对本系统进行总结和展望.通过对"高分一号"卫星数据获得的PM2.5产品进行加速比分析,验证了系统具有高处理效率和高可用性等优点.
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单位安阳工学院; 中国科学院遥感与数字地球研究所; 遥感科学国家重点实验室
