【摘 要】
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卫星遥感影像下传到地面后，需要经过处理（称为信息产品生产）才能应用到各行各业。然而，遥感影像数据量巨大，如何批量地进行海量遥感信息产品的自动化生产，是目前遥感应用的“瓶颈”
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卫星遥感影像下传到地面后，需要经过处理（称为信息产品生产）才能应用到各行各业。然而，遥感影像数据量巨大，如何批量地进行海量遥感信息产品的自动化生产，是目前遥感应用的“瓶颈”问题。本文针对此问题，以并行处理为主要方法，采用MapReduce技术，设计一个可视化遥感并行处理平台，目的是实现一种更具有普遍性的遥感算法并行运行模式，并应用到海量遥感数据的处理上。论文主要工作和贡献包括以下几个方面：1、工作流的引入。采用工作流的思想对算法进行分解细化，使算法向函数一样可供方便调用的同时，还能以可视化操作来定制算法流程。以此思想为指导，对算法工作流程进行设计，实现了一种可视化编辑的算法组织环境。旨在节省算法重复开发的时间。采用可视化的方式更是使得在算法组织流程和操作配置上都更加灵活。2、借助Hadoop平台的能力。有机结合当前热点的Hadoop平台，借助其强大的海量数据存储、海量数据处理能力，大大提高了对遥感数据并行处理能力、扩展性和安全性的支持。3、基于MapReduce的遥感算法开发模型。基于MapReduce框架，对遥感数据设计了数据接口，将MapReduce并行算法开发转换成更为简单的开发流程，无需关心数据的存取与结构是否符合MapReduced的要求，方便算法开发人员更专注于算法模型。4、实验验证。通过大量的实验，从多个角度进行对比验证，证明本文提出的平台在并行处理能力和其他功能性能上均有提升。
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