【摘 要】
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随着遥感技术和摄影测绘的发展,遥感影像的分辨率不断提高,数据量日益增长,这对快速、高效地处理海量遥感影像数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存储和处理海量遥感数据
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随着遥感技术和摄影测绘的发展,遥感影像的分辨率不断提高,数据量日益增长,这对快速、高效地处理海量遥感影像数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存储和处理海量遥感数据成为研究的热点。在分析现有金字塔模型的并行构建的基础上,设计一种面向Spark计算框架的影像金字塔模型。模型给出了影像金字塔构建算法及影像数据的分布式存储组织结构,实现了海量遥感影像数据在Spark中的并行处理,为Spark增加了计算处理空间数据格式的能力。实验结果表明,利用该方法能够在Spark云平台上实现快速、高效的解决海量遥感影像金字塔的并行构建,特别是在面对海量遥感影像数据时,无论从金字塔构建性能上还是遥感影像的计算效率上,Spark都更具优势。
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