發(fā)布時間：2018-05-17 00:41

  本文選題：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施 + 遙感大數(shù)據(jù)��； 參考：《計算機研究與發(fā)展》2017年02期

【摘要】：隨著遙感技術(shù)的不斷進步,遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越來越大,種類越來越多,分布越來越分散,遙感應(yīng)用的復(fù)雜程度和個性化程度也不斷提高,遙感正在走向大數(shù)據(jù)時代.而目前遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施在容量、可擴展性、易用性和性能等方面都難以滿足遙感應(yīng)用的需求,成為了遙感科學與工程從獲取到最終產(chǎn)品這個流程中的瓶頸.為此,首先從遙感數(shù)據(jù)的本質(zhì)出發(fā),討論了遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)當具備的分布、異構(gòu)、時空連續(xù)和按需數(shù)據(jù)處理等特性,并依據(jù)遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的基本服務(wù)單元、分布性、時空連續(xù)性和按需處理支持能力將遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施分成6類.其次,針對這6類遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施展現(xiàn)出的特性,設(shè)計了實現(xiàn)這些基礎(chǔ)設(shè)施可以采用的體系結(jié)構(gòu),并指出了其中實現(xiàn)的技術(shù)難點和解決思路.最后,就遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計和實現(xiàn)過程中涉及到的數(shù)據(jù)收集與整合、數(shù)據(jù)組織與管理、數(shù)據(jù)服務(wù)接口、按需數(shù)據(jù)處理等方面的技術(shù)方案進行了深入的討論.在這些技術(shù)的支持下,遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施能夠做到分布化、智能化和平臺化,支持遙感科學的合作研究和工程上的協(xié)同應(yīng)用.
[Abstract]:With the development of remote sensing technology, the amount of remote sensing data is becoming larger and larger, more and more kinds of remote sensing data are distributed, and the complexity and individuation of remote sensing applications are also increasing. Remote sensing is moving towards the era of big data. At present, remote sensing data infrastructure is difficult to meet the requirements of remote sensing applications in terms of capacity, scalability, ease of use and performance, which has become the bottleneck in the process of remote sensing science and engineering from obtaining to final product. Therefore, starting from the essence of remote sensing data, this paper discusses the characteristics of remote sensing data infrastructure, such as distribution, heterogeneity, spatio-temporal continuity and on-demand data processing, and according to the basic service unit of remote sensing data infrastructure, distribution. Spatial and temporal continuity and on-demand processing support can divide remote sensing data infrastructure into six categories. Secondly, according to the characteristics of the six kinds of remote sensing data infrastructure, the architecture that can be used to implement these infrastructure is designed, and the technical difficulties and solutions are pointed out. Finally, the data collection and integration, data organization and management, data service interface, on-demand data processing and so on, which are involved in the design and implementation of remote sensing data infrastructure, are discussed in depth. With the support of these technologies, remote sensing data infrastructure can be distributed, intelligent and platform, and support cooperative research and engineering application of remote sensing science.
【作者單位】： 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所;清華大學計算機科學與技術(shù)系;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFB0501504) 海南省重大科技計劃項目(ZDKJ2016021)~~
【分類號】：TP79

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本文編號：1899145