Hadoop在PSInSAR遙感數(shù)據(jù)并行處理中的研究及應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著各種類型遙感儀器的空間分辨率、頻譜分辨率的不斷提高，監(jiān)測地面沉降的遙感影像數(shù)據(jù)量會隨著時間的積累而急劇增長。傳統(tǒng)的PSInSAR處理遙感數(shù)據(jù)系統(tǒng)一般都采用單機式的Shell和Matlab腳本串行處理，面對海量數(shù)據(jù)處理時由于受到單機CPU運算速度、磁盤容量等資源的限制，存在加載緩慢、處理時間較長，甚至不能處理等嚴重問題。因此，有必要對PSInSAR系統(tǒng)進行改造，提高其運行速度和存儲容量，以滿足用戶對該系統(tǒng)的性能需求。
　　目前，

2、業(yè)界通常采用提高單機硬件性能的方法來改善PSInSAR遙感數(shù)據(jù)處理的效率，此方法存在低效、成本高、擴展不靈活等問題，只能滿足一時之需，無法滿足日益增長的海量數(shù)據(jù)需要。
　　本文工作在對現(xiàn)有PSInSAR遙感影像數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行分析的基礎(chǔ)上，采用Hadoop技術(shù)對系統(tǒng)架構(gòu)進行了并行化改造，通過架構(gòu)的優(yōu)化提高系統(tǒng)的處理速度;研究了PSInSAR系統(tǒng)中可并行處理的Shell和Matlab腳本，結(jié)合MapReduce將其中的串行腳本進行了并行

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