【摘要】：目的遙感數(shù)據(jù)空間分辨率、時(shí)間分辨率、光譜分辨率以及輻射分辨率不斷提高,數(shù)據(jù)類型也不斷增加,從航天、航空、臨近空間等遙感平臺(tái)所獲取的遙感數(shù)據(jù)量急劇增加,遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)具有明顯的大數(shù)據(jù)特征。本文旨在從系統(tǒng)應(yīng)用的角度分析遙感大數(shù)據(jù)處理中涉及的關(guān)鍵技術(shù)與問題,為相關(guān)研究人員提供有價(jià)值的參考。方法在參考大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,首先闡明遙感大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。其次,從GPU硬件加速、集群、網(wǎng)格、云計(jì)算、云格、復(fù)雜高性能計(jì)算等角度介紹了遙感大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。再次,從分布式集群化存儲(chǔ)技術(shù)等,分析了遙感大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)。最后,從遙感大數(shù)據(jù)的多類不確定性、信息融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、分析平臺(tái)等出發(fā),說明了目前研究存在的問題;從遙感大數(shù)據(jù)多類不確定性建模,面向遙感大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法等角度說明了遙感大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢。結(jié)果本文詳細(xì)梳理了遙感大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、典型的處理系統(tǒng)、核心技術(shù),力圖總結(jié)出在實(shí)際應(yīng)用與學(xué)術(shù)研究中該領(lǐng)域需要解決的關(guān)鍵問題以及未來的發(fā)展趨勢。結(jié)論大數(shù)據(jù)技術(shù)為遙感數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)獲取帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn),面向大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析框架、面向大數(shù)據(jù)的信息深度融合等問題的突破,將促進(jìn)遙感知識(shí)挖掘的進(jìn)一步發(fā)展。
[Abstract]:Objective the spatial resolution, temporal resolution, spectral resolution and radiative resolution of remote sensing data are increasing, and the data types are also increasing. The amount of remote sensing data obtained from remote sensing platforms such as spaceflight, aviation and adjacent space is increasing rapidly. Remote sensing data already have obvious big data characteristics. The purpose of this paper is to analyze the key technologies and problems involved in remote sensing big data processing from the point of view of system application, and to provide valuable reference for relevant researchers. Methods based on a large number of references, the characteristics of remote sensing big data were first expounded. Secondly, the remote sensing big data processing system is introduced from the aspects of GPU hardware acceleration, cluster, grid, cloud computing, cloud computing and complex high performance computing. Thirdly, the key technologies of remote sensing big data processing are analyzed from distributed cluster storage technology. Finally, from the view of multi-class uncertainty, information fusion, machine learning and analysis platform of remote sensing big data, the existing problems are explained. The development trend of remote sensing big data is explained from the point of view of machine learning method for remote sensing big data. Results in this paper, the characteristics, typical processing systems and core technologies of remote sensing big data are summarized in detail, and the key problems to be solved in the field of practical application and academic research and the development trend in the future are summarized. Conclusion big data technology has brought opportunities and challenges for remote sensing data mining and knowledge acquisition. It is a breakthrough in big data oriented machine learning, unified data analysis framework, and big data oriented information depth fusion. It will promote the further development of remote sensing knowledge mining.
【作者單位】： 河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;華中科技大學(xué)軟件學(xué)院;武漢理工大學(xué)理學(xué)院統(tǒng)計(jì)系;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢科技大學(xué)城市學(xué)院實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心;
【基金】：河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(15A110011,14B110037) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2015IVA067)~~
【分類號(hào)】：TP79

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 梁松;城市規(guī)劃動(dòng)態(tài)監(jiān)管衛(wèi)星遙感關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2010年

8 趙恒凱;輻射散射組合遙感系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2006年

9 修佳鵬;海量衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)參量產(chǎn)品自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)中關(guān)鍵問題的研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張瑞;低空遙感飛艇飛行安全應(yīng)急控制系統(tǒng)應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2008年

2 趙良斌;新疆棉花遙感監(jiān)測識(shí)別方法與模型研究[D];石河子大學(xué);2008年

3 馬永政;無人低空遙感系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];解放軍信息工程大學(xué);2009年

4 李卓;崇明濕地遙感空間信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華東師范大學(xué);2012年

5 塔吉古麗·阿木提;基于遙感的地層識(shí)別與提取技術(shù)的研究[D];新疆大學(xué);2012年

6 張華;基于遙感和GIS的環(huán)境監(jiān)測與分析[D];湖南大學(xué);2004年

7 溫兆飛;基于光學(xué)成像機(jī)理的影像模擬與遙感參量尺度效應(yīng)校正研究[D];中國科學(xué)院研究生院(東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所);2012年

8 蔣賽;基于高分辨率遙感影像的渭河水質(zhì)遙感監(jiān)測研究[D];陜西師范大學(xué);2009年

9 孟治國;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土地利用分類中的應(yīng)用分析[D];吉林大學(xué);2004年

10 羅楊潔;水體遙感中的太陽耀光偏振剝離法研究[D];東北師范大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2136657