本文關(guān)鍵詞：基于MongoDB遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理策略的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：遙感數(shù)據(jù)作為一種對(duì)地觀測(cè)目標(biāo)的信息載體,具有信息量豐富、獲取速度快和覆蓋面積大等特點(diǎn),目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于林業(yè)、地質(zhì)、海洋、農(nóng)業(yè)、環(huán)保、氣象、測(cè)繪和軍事偵察等諸多領(lǐng)域。近些年來(lái),隨著我國(guó)遙感技術(shù)的騰飛,遙感數(shù)據(jù)逐步呈現(xiàn)多尺度、多源、多時(shí)相、全球覆蓋和高分辨率等特點(diǎn),數(shù)據(jù)量呈爆炸式的增長(zhǎng),形成了GB級(jí)、TB級(jí)、PB級(jí)的發(fā)展趨勢(shì)。在另一方面,為了能夠?qū)崿F(xiàn)海量遙感影像信息的實(shí)時(shí)顯示和快速服務(wù),在遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用中多使用多分辨率金字塔影像分塊技術(shù),這就導(dǎo)致了已經(jīng)大數(shù)據(jù)量的遙感數(shù)據(jù)呈倍數(shù)增加。如何更加高效有序的的組織、存儲(chǔ)和管理這些海量遙感數(shù)據(jù),已經(jīng)成為擺在我們面前的一個(gè)挑戰(zhàn)。隨著計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)的快速發(fā)展,遙感領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)也隨之不斷進(jìn)步,近些年,海量遙感影像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理已經(jīng)向分布式集群化的方向發(fā)展。通過(guò)分析目前國(guó)內(nèi)外流行的海量遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)于中國(guó)遙感衛(wèi)星應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)-綜合數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行管理子系統(tǒng)中的瓦片數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊的需求,本文主要做了以下研究:(1)研究設(shè)計(jì)了MongoDB集群存儲(chǔ)瓦片數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)+分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)瓦片數(shù)據(jù)的文件數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理策略;基于瓦片數(shù)據(jù)的GeoHash編碼利用MongoDB的自動(dòng)分片技術(shù)實(shí)現(xiàn)相鄰地理位置數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在相同的數(shù)據(jù)分塊之中;在元數(shù)據(jù)檢索方面,設(shè)計(jì)了一種基于GeoHash編碼的區(qū)域檢索策略,相較于基于層級(jí)行列號(hào)的檢索策略,在檢索的效率上有一定的提升。(2)在分布式文件系統(tǒng)中,采用連續(xù)配號(hào)策略、絕對(duì)路徑的構(gòu)建實(shí)現(xiàn)了瓦片數(shù)據(jù)的直接尋址,大大簡(jiǎn)化了尋址過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了瓦片文件數(shù)據(jù)快速、精準(zhǔn)的尋址操作。(3)本文所研究的遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理策略已在中國(guó)遙感衛(wèi)星應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)-綜合數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行管理子系統(tǒng)中得到了初步運(yùn)用,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和一定時(shí)間的運(yùn)行測(cè)試,證明本文研究的策略的可行性。
【關(guān)鍵詞】：遙感數(shù)據(jù) MongoDB 區(qū)域檢索策略 直接尋址 存儲(chǔ)管理
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TP79
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 選題背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-11
• 1.3 研究的目標(biāo)和內(nèi)容11-12
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)框架12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-15
• 2 遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)綜述15-27
• 2.1 遙感影像瓦片的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)15-19
• 2.1.1 影像金字塔技術(shù)15-16
• 2.1.2 World Wind瓦片分塊組織16-17
• 2.1.3 五層十五級(jí)影像切分組織模型17-18
• 2.1.4 遙感瓦片元數(shù)據(jù)介紹18-19
• 2.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)介紹19-22
• 2.2.1 NoSQL的基本概念19-21
• 2.2.2 NoSQL的理論基礎(chǔ)21-22
• 2.3 MongoDB22-23
• 2.4 分布式文件系統(tǒng)23-24
• 2.5 GeoHash編碼24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-27
• 3 關(guān)鍵技術(shù)研究27-43
• 3.1 MongoDB的分片技術(shù)27-28
• 3.2 基于GeoHash編碼分塊的研究28-31
• 3.3 元數(shù)據(jù)檢索策略31-36
• 3.3.1 基于層級(jí)、行列號(hào)的元數(shù)據(jù)檢索策略31-32
• 3.3.2 基于GeoHash編碼的元數(shù)據(jù)檢索策略32-36
• 3.4 瓦片文件數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略模型36-38
• 3.4.1 虛擬文件目錄36-37
• 3.4.2 瓦片數(shù)據(jù)的尋址37-38
• 3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析38-41
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹39
• 3.5.2 檢索性能對(duì)比分析39-40
• 3.5.3 存儲(chǔ)性能對(duì)比分析40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 4 存儲(chǔ)管理策略的應(yīng)用43-55
• 4.1 系統(tǒng)的三層架構(gòu)43-44
• 4.2 MongoDB集群的構(gòu)建44-49
• 4.2.1 MongoDB集群的基本構(gòu)成44-46
• 4.2.2 MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)中的文檔模型46-47
• 4.2.3 MongoDB集群架構(gòu)設(shè)計(jì)47-49
• 4.3 數(shù)據(jù)的檢索流程49-52
• 4.3.1 瓦片數(shù)據(jù)的檢索流程49-50
• 4.3.2 可視化檢索實(shí)例50-52
• 4.4 瓦片數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)流程52
• 4.5 本章總結(jié)52-55
• 5 總結(jié)與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 致謝59-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與參加的項(xiàng)目61-62

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：504890