【摘 要】
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地形已经成为了一种基本的重要的地理要素，自从上世纪70年代以来，数字地形数据呈现出了高精度、大范围的趋势。因此，研究支持大数据量的地形数据计算能力成为解决地形数据分析瓶
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地形已经成为了一种基本的重要的地理要素，自从上世纪70年代以来，数字地形数据呈现出了高精度、大范围的趋势。因此，研究支持大数据量的地形数据计算能力成为解决地形数据分析瓶颈的关键问题。尽管国内外众多专家学者已经做了大量的研究工作并产生了许多优秀的成果，但是目前还没有形成公认完美的解决方案。本文通过对大规模地形数据处理技术中所涉及的云计算技术、影像金字塔的并行组建、大规模的地形数据云存储及调度策略等的研究，探讨通过在云计算环境中完成对大规模地形数据高效组织和调度的方法，最终通过实现一个Hadoop云环境下的数字地球实验系统来验证理论的可行性。本文主要研究内容包括：1.针对大规模地形数据的特点，研究有利于在云计算环境下大规模地形数据的组织结构和存储方法，建立高效的数据组织模型以及相应的索引、调度机制，实现对全球尺度的地形数据进行高效的管理。2.综合探讨金字塔模型的并行组建问题，结合多种技术给出一个高效可行的并行组建方案并测试性能。3.在充分分析研究现有云环境下的作业调度算法的基础上，针对现有算法的不足，提出一种改进型的作业调度算法，并进行测试和分析。4.应用上述研究的成果，使用Hadoop云技术设计并初步建立一个云环境下的数字地球实验平台，实现云计算环境下实时交互漫游并测试性能。依据以上研究内容，本文有针对性地做了如下贡献：一是提出一种在云环境下的大规模地形数据的组织机制-云金字塔模型；二是提出了一种改进型的作业调度算法；三是设计并实现了一种在云计算模式下的数字地球实验系统。
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