河湖形態(tài)可反映其健康,對(duì)河湖保護(hù)、管理和河湖社會(huì)服務(wù)功能的發(fā)揮起到了重要的意義,對(duì)河湖形態(tài)的管理和控制很有必要。但目前河湖形態(tài)管控尚不能滿足信息化需要,自動(dòng)化程度大都較低,河湖形態(tài)管控還缺少較為系統(tǒng)的分析評(píng)估理論基礎(chǔ)。同時(shí)形態(tài)數(shù)據(jù)多由遙感影像得到,具有期數(shù)多、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)。因此結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),并結(jié)合定量指標(biāo)系統(tǒng)地分析評(píng)估其形態(tài)變化,可以為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的、智慧的河湖形態(tài)的管理和控制提供一條新思路。為此,論文在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化河湖形態(tài)管控為核心目標(biāo),探索了大數(shù)據(jù)環(huán)境下河湖形態(tài)變化評(píng)估模型的研究與設(shè)計(jì),建立了一套基于形態(tài)學(xué)的定量指標(biāo)評(píng)估體系,為自動(dòng)化河湖形態(tài)管控提供理論基礎(chǔ),并選取了斧頭湖為試點(diǎn)研究對(duì)象,進(jìn)行了相關(guān)結(jié)果分析。論文的主要研究?jī)?nèi)容和成果總結(jié)如下:（1）論文提出及設(shè)計(jì)了一個(gè)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的河湖形態(tài)變化評(píng)估模型,融合了OpenCV、GDAL、MapReduce、Spark等相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了GeoTIFF格式圖像的HDFS的自定義讀取,完成了遙感影像在系統(tǒng)內(nèi)待處理的各種格式的轉(zhuǎn)換流轉(zhuǎn),實(shí)現(xiàn)了各種分析結(jié)果的JSON格式的輸出和保存。（2）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)下對(duì)河湖水體形態(tài)的... 

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的河湖形態(tài)變化評(píng)估模型的研究
    2.1 大數(shù)據(jù)處理及計(jì)算技術(shù)研究
    2.2 河湖形態(tài)變化評(píng)估模型結(jié)構(gòu)
    2.3 集群計(jì)算環(huán)境搭建
    2.4 數(shù)據(jù)元素流入流出設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
3 模型中河湖形態(tài)信息提取的研究與實(shí)現(xiàn)
    3.1 河湖形態(tài)信息提取及處理的研究
    3.2 河湖形態(tài)信息提取模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    3.3 遙感圖像水體提取算法策略及調(diào)優(yōu)
    3.4 本章小結(jié)
4 模型中形態(tài)變化評(píng)估的研究與實(shí)現(xiàn)
    4.1 河湖形態(tài)指標(biāo)的定量計(jì)算
    4.2 形態(tài)變化評(píng)估模塊研究與設(shè)計(jì)
    4.3 斧頭湖的形態(tài)變化評(píng)估模型結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ArcGIS軟件分析的雷電易發(fā)區(qū)劃研究[J]. 馬林,封雅瓊,趙華.  現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技. 2019(04)
[2]漢江中下游河流健康綜合評(píng)價(jià)研究[J]. 朱惇,賈海燕,周琴.  水生態(tài)學(xué)雜志. 2019(01)
[3]福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)河道岸線及河岸生態(tài)保護(hù)藍(lán)線規(guī)劃簡(jiǎn)述[J]. 郭攀攀,喬小琴,裴珺.  水利科技. 2018(03)
[4]基于Spark與MongoDB的地理空間大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 周堯,劉超,徐樹(shù)楠,曹振宇,耿麗麗,劉建川,廖一鏵.  測(cè)繪與空間地理信息. 2018(09)
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[10]進(jìn)一步加強(qiáng)斧頭湖的資源保護(hù)[J]. 溫周瑞.  漁業(yè)致富指南. 2018(07)

博士論文
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[2]基于MapReduce的大數(shù)據(jù)連接算法的設(shè)計(jì)與優(yōu)化[D]. 張常淳.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]洞庭湖健康綜合評(píng)價(jià)研究[D]. 帥紅.湖南師范大學(xué) 2012
[4]高光譜遙感圖像分類技術(shù)研究[D]. 高恒振.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于Spark的海量數(shù)據(jù)分析與性能優(yōu)化[D]. 邱德?lián)P.北京郵電大學(xué) 2018
[2]基于Yarn的負(fù)載均衡研究[D]. 賀陽(yáng).中國(guó)民航大學(xué) 2017
[3]基于Spark的大數(shù)據(jù)處理可視化工具的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 檀照望.北京郵電大學(xué) 2017
[4]基于YARN的高響應(yīng)性Hadoop計(jì)算資源調(diào)度器的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉陽(yáng).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[5]OpenCV-Julia的封裝及在遙感圖像處理中的應(yīng)用[D]. 孫波翔.昆明理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3701200