遥感影像数据处理模型设计研究.pdf

【遥感影像数据处理模型设计研究】 遥感影像数据处理模型设计的研究主要集中在利用现代信息技术，尤其是云计算，来提升处理大规模遥感数据的效率和精度。这种模型突破了传统计算模式，利用云计算的强大计算资源，对影像数据进行分布式处理，包括任务分配、云端处理和数据集中，以及影像镶嵌等关键步骤。 1. **云计算处理模型的运行机制**： - 该模型基于云计算，通过云工作站管理任务并分发到云端处理服务器。 - 处理服务器根据任务需求，从云存储中检索影像数据进行处理，并利用TCP/IP协议与服务器通信。 - 云端处理服务器可以是大型计算机集群，也可以是微型个人机，它们调用系统计算资源完成处理服务，同时支持不同服务器间的资源共享。 2. **云处理模型的体系结构与工作流程**： - 系统体系结构由云工作站、云端处理服务和云存储构成，负责任务管理、数据处理和结果集成。 - 工作流程包括任务表创建与分发、云端处理过程以及数据成品的集中和影像镶嵌，确保高效完成大量运算要求。 3. **基于云计算的航空影像处理模型**： - 这个模型涵盖数据预处理（几何校正、辐射校正等）和专题信息提取。 - 数据预处理用于修正图像的几何变形和辐射失真，确保图像与实际地物匹配。 - 几何校正消除静态和动态误差，如成像过程中的传感器位置影响和地球旋转效应。 - 辐射校正则消除太阳位置、大气条件等因素引起的图像失真，确保图像真实反映地面辐射情况。 4. **中期操作**： - 在遥感影像专题信息提取中，涉及数据格式转换、图像增强、波段融合、文本资料分类、地图信息分析等。 - 信息提取方法包括监督分类和非监督分类，以识别不同特征和对象。 遥感影像数据处理模型设计研究旨在通过优化处理流程和利用云计算能力，提高遥感数据分析的效率和质量，为测绘工程和科学研究提供更准确的数据支持。同时，模型的应用也为大数据时代的数据分析提供了专业指导，有助于资源的高效管理和决策支持。参考文献可以进一步深入探讨该领域的技术细节和最新进展。