【摘要】：隨著航空航天技術和衛(wèi)星傳感器的發(fā)展，遙感技術受到國家越來越多的重視，對地觀測遙感衛(wèi)星的應用規(guī)模也在不斷地擴大。并且遙感影像分辨率的不斷提高導致了遙感影像的數據量成幾何倍數激增。因此，如何對這些不斷增長的海量遙感影像數據進行計算、管理以及存儲，并在此基礎上提供高效的計算服務已經成為了一個當今迫切需要解決的難題。 而隨著計算機技術的發(fā)展，云計算的誕生為大數據量存儲以及計算提供了解決方案。云計算在目前并沒有給出一個官方的概念，但普遍被認同是網絡技術和多種計算機技術，包括分布式計算、并行計算、效用計算混合發(fā)展的結果。云計算擁有可擴展性、超大規(guī)模、可靠性、高可用性以及經濟廉價等特點，能夠聚集閑置的異構資源，實現大規(guī)模計算的能力，可以作為一個高效解決大數據量遙感影像處理與管理的有效手段。 本文在國內外對云計算、遙感影像計算服務和共享存儲的研究基礎上，總結了云計算、工作流以及SOA等關鍵理論與技術，探索了如何利用云計算平臺的計算能力與存儲能力實現對大量遙感影像的共享存儲與快速批量的并行處理。論文重點對BPEL與Platform PM兩種工作流引擎的工作機制進行了研究，并在此基礎上設計和實現了遙感業(yè)務流程原型系統，能向外提供高效的遙感影像模型的計算服務、存儲服務以及流程管理服務。最后，以常用的遙感指數模型NDVI到VCI計算的簡單流程作為實例進行了平臺測試。 研究與測試結果表明，本文提出的結合云計算、SOA架構和工作流技術，，利用BPEL與Platform PM兩種工作流引擎，實現的工作流原型系統可以對大數量遙感影像數據進行高效地處理和管理，體現了云計算對遙感影像的高性能計算能力和協同處理能力，為云計算在大數據量的遙感模型計算中的應用提供了參考模式。
[Abstract]:With the development of aerospace technology and satellite sensors, more and more attention has been paid to remote sensing technology, and the application scale of Earth observation remote sensing satellite is also expanding. And the increasing resolution of remote sensing image leads to the geometric multiple of remote sensing image data. Therefore, how to compute, manage and store these massive remote sensing image data and provide efficient computing services has become an urgent problem. With the development of computer technology, cloud computing provides a solution for mass data storage and computing. Cloud computing has not given an official concept at present, but it is generally recognized as the result of the mixed development of network technology and various computer technologies, including distributed computing, parallel computing, and utility computing. Cloud computing has the characteristics of scalability, large scale, reliability, high availability and low cost. It can gather idle heterogeneous resources and realize the ability of large-scale computing. It can be used as an efficient method to solve the problem of large amount of remote sensing image processing and management. Based on the research of cloud computing, remote sensing image computing service and shared storage at home and abroad, this paper summarizes the key theories and technologies of cloud computing, workflow and SOA. This paper explores how to use the computing power and storage capacity of cloud computing platform to realize the shared storage and fast batch parallel processing of a large number of remote sensing images. This paper focuses on the working mechanism of BPEL and Platform PM workflow engine, and designs and implements a remote sensing business process prototype system, which can provide efficient remote sensing image model computing services. Storage services and process management services. Finally, the simple process of NDVI to VCI calculation is used as an example to test the platform. The research and test results show that this paper combines cloud computing, SOA architecture and workflow technology, and uses two kinds of workflow engine, BPEL and Platform PM. The workflow prototype system can efficiently process and manage the large amount of remote sensing image data, which reflects the high performance computing ability and collaborative processing ability of cloud computing to remote sensing image. It provides a reference model for the application of cloud computing in the remote sensing model calculation of large amount of data.
【學位授予單位】：中國地質大學（北京）
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP3;TP79

【參考文獻】

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本文編號：2358633