本文關(guān)鍵詞：基于云GIS平臺(tái)的貴州省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：生態(tài)環(huán)境問題錯(cuò)綜復(fù)雜,傳統(tǒng)3S技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)已很難滿足要求,云GIS平臺(tái)成為解決這一問題的新途徑。在此背景下,本文探索了云GIS平臺(tái)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)方面的理論內(nèi)容,主要梳理和完善了云GIS平臺(tái)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的建設(shè)內(nèi)容、技術(shù)架構(gòu)、發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用體系和應(yīng)用模式等;通過對(duì)Hadoop開源架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)的研究運(yùn)用,搭建了基于Hadoop架構(gòu)的云GIS平臺(tái)基礎(chǔ)環(huán)境;研究運(yùn)用了海量遙感數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)和管理的模型方法,針對(duì)海量空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理利用Hadoop框架的關(guān)鍵技術(shù)模型,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的優(yōu)化策略,提高了存儲(chǔ)和管理的效率;建立了基于云GIS平臺(tái)的貴州省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)應(yīng)用系統(tǒng),根據(jù)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的業(yè)務(wù)邏輯,設(shè)計(jì)了應(yīng)用系統(tǒng)的功能模塊,并對(duì)各功能進(jìn)行并行度分析,將策略進(jìn)行組合,完成應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā);分析了生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)應(yīng)用系統(tǒng)各實(shí)現(xiàn)功能、海量空間數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)管理方法的可信度及執(zhí)行效率,并將其與傳統(tǒng)單機(jī)、商業(yè)化云GIS平臺(tái)進(jìn)行結(jié)果可信度和執(zhí)行效率的對(duì)比。得出以下結(jié)論:(1)云GIS應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能與ENVI單機(jī)軟件功能對(duì)比發(fā)現(xiàn):在可信度上,云GIS平臺(tái)的并行化處理和ENVI單機(jī)軟件所得的結(jié)果圖像在效果上是一致的,從理論上來分析,云GIS平臺(tái)業(yè)務(wù)邏輯上的算法是通過IDL實(shí)現(xiàn)的,和ENVI單機(jī)軟件的基礎(chǔ)語言即底層環(huán)境是一致的,所以只要算法模型統(tǒng)一,計(jì)算的結(jié)果是一致的。這就保證了應(yīng)用系統(tǒng)各功能執(zhí)行結(jié)果的可信度。在執(zhí)行效率上,通過對(duì)比計(jì)算NDVI和NPP的過程發(fā)現(xiàn):云GIS平臺(tái)的運(yùn)算節(jié)點(diǎn)越多,運(yùn)算時(shí)間越短,加速比(云GIS平臺(tái)執(zhí)行時(shí)間/單機(jī)執(zhí)行時(shí)間)越大,當(dāng)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)小于3時(shí),云GIS平臺(tái)的運(yùn)算時(shí)間大于單機(jī)串行運(yùn)行的時(shí)間,加速比小于1,此時(shí)云GIS平臺(tái)優(yōu)勢(shì)不明顯。(2)云GIS平臺(tái)和傳統(tǒng)單機(jī)在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理方面對(duì)比發(fā)現(xiàn):(1)金字塔構(gòu)建上:構(gòu)建金字塔的數(shù)據(jù)量大小與構(gòu)建時(shí)間基本呈線性相關(guān),隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增加,云GIS平臺(tái)的構(gòu)建速度明顯增快,此時(shí)云GIS平臺(tái)并行構(gòu)建優(yōu)于單機(jī)Arc SDE,并且這種優(yōu)勢(shì)隨著數(shù)據(jù)量增大越來越明顯,集中體現(xiàn)了云GIS平臺(tái)數(shù)據(jù)密集型計(jì)算優(yōu)勢(shì);但隨著層級(jí)的增加(金字塔第四層以后),數(shù)據(jù)量減少,此時(shí)主要是系統(tǒng)開銷占據(jù)主導(dǎo),云GIS平臺(tái)不具優(yōu)勢(shì),甚至于Arc SDE效率更高。(2)數(shù)據(jù)查詢上:數(shù)據(jù)空間查詢范圍大小與查詢的時(shí)間基本成線性正相關(guān);在不構(gòu)建索引的情況下(實(shí)質(zhì)為行序索引),對(duì)貴州省范圍的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢,當(dāng)查詢范圍小于3%時(shí),不構(gòu)建索引比P2H索引的查詢效率要稍高一些,時(shí)間略少一點(diǎn)。但隨著查詢范圍的增加,數(shù)據(jù)量增大,此時(shí)建立P2H索引的查詢時(shí)間明顯小于不建立索引的時(shí)間,并且這種優(yōu)勢(shì)隨著數(shù)據(jù)量的增加在不斷擴(kuò)大。(3)并行入庫上:海量數(shù)據(jù)入庫的數(shù)據(jù)量大小總是和入庫時(shí)間成線性正相關(guān),當(dāng)數(shù)據(jù)量小于100MB時(shí),云GIS平臺(tái)和單機(jī)在入庫時(shí)間相差不大的,甚至于單機(jī)的入庫時(shí)間更短。但隨著數(shù)據(jù)量的增加,單機(jī)所用的時(shí)間明顯多于云GIS平臺(tái),并且云GIS平臺(tái)的這種優(yōu)勢(shì)不斷加深;基于云GIS平臺(tái)的入庫數(shù)據(jù)量和入庫速度之間總是線性正相關(guān),而基于單機(jī)的入庫數(shù)據(jù)量和入庫速度之間是先正相關(guān)后負(fù)相關(guān),拐點(diǎn)發(fā)生在數(shù)據(jù)量為300MB的時(shí)候;在數(shù)據(jù)量小于500MB時(shí),云GIS平臺(tái)和單機(jī)入庫速度相差不大,甚至于單機(jī)入庫速度一度高于云GIS平臺(tái),但隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增加,云GIS平臺(tái)的入庫速度明顯高于單機(jī)速度,并且這種優(yōu)勢(shì)在持續(xù)的擴(kuò)大。(3)云GIS平臺(tái)和Envi Services Engine(ESE)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):ESE和云GIS平臺(tái)在運(yùn)行結(jié)果上由于算法和實(shí)現(xiàn)語言(IDL)是一致的,所以運(yùn)算結(jié)果是一致的。在執(zhí)行效率上,數(shù)據(jù)量小于18MB時(shí),執(zhí)行效率基本一致,隨著數(shù)據(jù)量增大,ESE的執(zhí)行效率要略微高于云GIS平臺(tái),說明商業(yè)化ESE平臺(tái)的基礎(chǔ)環(huán)境支持要更高一些。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 云GIS平臺(tái) Hadoop開源平臺(tái) 貴州省生態(tài)環(huán)境 監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：貴州師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208;X835;X826
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 選題依據(jù)及研究意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線16-19
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 云GIS平臺(tái)概述21-37
• 2.1 云計(jì)算概述21-23
• 2.1.1 云計(jì)算的概念21
• 2.1.2 云計(jì)算的原理思想21-22
• 2.1.3 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)22-23
• 2.2 云GIS概述23-34
• 2.2.1 云GIS含義及優(yōu)勢(shì)23
• 2.2.2 云GIS平臺(tái)建設(shè)內(nèi)容23-32
• 2.2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系建設(shè)24-31
• 2.2.2.2 數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)31
• 2.2.2.3 服務(wù)資源體系建設(shè)31-32
• 2.2.2.4 應(yīng)用體系建設(shè)32
• 2.2.3 云GIS的技術(shù)架構(gòu)32-33
• 2.2.4 云GIS實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)33
• 2.2.5 云GIS發(fā)展趨勢(shì)33-34
• 2.3 云GIS平臺(tái)應(yīng)用模式34-35
• 2.4 云GIS平臺(tái)應(yīng)用實(shí)例35-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第三章 云GIS環(huán)境的搭建及其關(guān)鍵技術(shù)研究37-45
• 3.1 Hadoop開源云計(jì)算平臺(tái)37-39
• 3.1.1 Hadoop背景介紹37
• 3.1.2 Hadoop的主從式架構(gòu)37-38
• 3.1.3 Hadoop的適用領(lǐng)域38-39
• 3.1.4 Hadoop應(yīng)用實(shí)例39
• 3.2 HDFS分布式文件系統(tǒng)39-41
• 3.3 MapReduce并行計(jì)算模型41-42
• 3.4 HBase分布式數(shù)據(jù)庫42-43
• 3.5 云GIS平臺(tái)環(huán)境搭建43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 云GIS平臺(tái)海量空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理關(guān)鍵技術(shù)研究設(shè)計(jì)45-52
• 4.1 基于Hadoop的海量影像數(shù)據(jù)管理總體框架設(shè)計(jì)45-46
• 4.2 基于MapReduce的海量數(shù)據(jù)影像金字塔并行構(gòu)建技術(shù)46-49
• 4.3 基于HBase的海量影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢技術(shù)49-50
• 4.4 基于MapReduce和HBase的海量影像數(shù)據(jù)并行入庫技術(shù)50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 基于云GIS的貴州省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)應(yīng)用系統(tǒng)研究實(shí)現(xiàn)52-78
• 5.1 應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)52-54
• 5.2 應(yīng)用系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)54-58
• 5.3 數(shù)據(jù)處理并行度分析58-61
• 5.4 應(yīng)用系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)策略組合61-63
• 5.4.1 任務(wù)分解61-62
• 5.4.2 數(shù)據(jù)分解62
• 5.4.3 算法分解62-63
• 5.4.4 功能分解63
• 5.5 應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)63-77
• 5.6 本章小結(jié)77-78
• 第六章 結(jié)果與討論分析78-90
• 6.1 基于云GIS平臺(tái)并行計(jì)算的結(jié)果分析78-87
• 6.1.1 基于云GIS平臺(tái)并行計(jì)算結(jié)果可信度分析78-80
• 6.1.2 與傳統(tǒng)單機(jī)的效率對(duì)比分析80-85
• 6.1.3 與商業(yè)化云平臺(tái)（Envi Services Engine）的效率對(duì)比分析85-87
• 6.2 不足之處及影響因素分析87-88
• 6.3 本章小結(jié)88-90
• 第七章 結(jié)論與展望90-92
• 7.1 結(jié)論90
• 7.2 研究展望90-92
• 參考文獻(xiàn)92-94
• 致謝94-95
• 附錄95-105
• (1) 部分云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)類代碼95-97
• (2) 部分圖像處理IDL實(shí)現(xiàn)代碼97-102
• (3) 部分前臺(tái)系統(tǒng)調(diào)用實(shí)現(xiàn)代碼102-105
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果105-106
• 1、參與項(xiàng)目105
• 2、發(fā)表論文105-106

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