基于角色访问控制的对象存储安全认证机制

提出了一种用于基于对象存储系统(OBS)的安全认证机制--RACOS,它采用基于角色的访问控制,保证了系统中客户对OBS中对象访问的合法性以及数据的完整性,通过在系统中设置专用安全管理器减轻了文件服务器的负担.同时,安全管理器和对象存储设备(OSD)之间使用经过改进的简单密钥交换协议(SAKA)来设置和更新共享密钥,降低了系统对通信信道安全性能的要求.     

基于MapServer的遥感影像发布系统的研究

遥感影像数据的共享是发展的必然趋势。遥感影像发布系统的研究与建立是当前的一个热点问题。本文介绍了MapServer的特征,阐述了基于MapServer建立遥感影像发布系统的原理和特点及遥感影像数据的组织。讨论了发布界面Ka-map引入的Ajax技术和缓存的设置。给出了利用MapServer等一系列开源软件实现遥感影像网络发布的框架。     

遥感影像数据云存储平台的安全防护机制研究

针对基于Hadoop的遥感影像数据云存储平台存在的认证机制不完善、访问控制过于简单等安全问题,采用Kerberos认证结合令牌认证的身份认证机制,提出了基于用户属性与遥感影像数据属性的多维细粒度访问控制策略,达到了完善平台认证机制和增强平台访问控制的目的.实验结果证明,提出的身份认证机制和访问控制策略能有效增强遥感影像数据云存储平台的安全防护能力,且对平台性能影响很小.     

基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.     

遥感影像中模糊对象表达

遥感影像中的空间对象及其边界具有模糊性。针对遥感影像中模糊对象的表现特征,借助云理论和云模型来对模糊对象进行表达研究。基于影像的灰度和梯度等数字特征,构建基于数字图像的对象云,用对象云表达模糊对象,核外半云环表达其边界,从而用模糊数学的方法来合理表达遥感影像模糊对象,最后以遥感影像为例进行验证。该方法不仅丰富和完善了云理论,同时也为模糊对象表达,遥感影像的理解和分析提供了一种新的思路。     

一种基于IP网络的统一对象存储访问模型的研究

随着计算机应用的普及和存储需求的膨胀,存储系统正在由NAS和SAN转向了OBS。本文介绍了三种存储系统的访问模式,在OBS基础上,提出了存储设备对象,这不仅丰富了对象的内涵,还总结出一种统一对象存储访问模型,对不同存储对象设备实行访问协议的映射,使之更具有普适性。     

海量遥感影像数据存储技术研究

介绍现有海量遥感影像数据的存储管理方式及其存在的不足,研究基于分布式文件系统的海量遥感影像数据存储技术,通过研制的D—MaRISS系统,说明所采用的分布式文件系统的结构和影像数据的组织方式。实验表明,该技术能高效地实现对海量遥感影像数据的存储管理。     

遥感影像金字塔式存储的Oracle GeoRaster实现

深入分析基于Oracle GeoRaster的空间数据管理机制,实现基于Oracle GeoRaster的遥感影像金字塔式存储.     

基于对象存储的VOD系统研究

存储I/O能力一直是制约VOD系统性能的主要瓶颈之一,和以往的分析不同,本文根据VOD系统的存储特点,从全新的视角提出一种解决方案——基于对象存储的VOD系统(OS-VOD),文章分析了OS-VOD的系统结构和工作流程,并简要评述该系统性能,指出该系统对今后建设超大规模VOD系统具有重要的参考作用。     

基于分布式服务模型的遥感影像数据挖掘系统

依据遥感影像的特点及WCS标准,研究面向服务的遥感数据挖掘模式及其基于工作流的分布式系统架构。在此基础上,采用．Net体系及WSBPEL流程建模语言,设计一个遥感影像纹理关联规则的挖掘系统,并研究对大数据集的访问、网络资源占用、程序的可伸缩性等方面的实现技术,为Internet环境下遥感影像的处理提供了依据。     

基于局部学习的遥感图像融合

本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。兵基本思想是在局部区域划融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像数据在局部区域相对简单,因此局部模型相比全局模型更为合理。在局部学习的基础上,将全色图像与融合图像的全局回归误差表示为图拉普拉斯的形式,其本质是利用局部学习使得融合图像保持全色图像的流形结构。同时为了保持多光谱图像的性质,通过图像的尺度空间表示,建立融合图像与多光谱例像之间的尺度关系。最后通过集成融合图像的二次拉普拉斯形式和足度空间表示,构建图像融合的全局目标函数。为了优化目标函数,本文提出了闭合求解法和快速迭代求解法。实验结果表明：本文所提出的融合方法比传统融合方法具有更好的效果。     

遥感卫星数据磁带存储系统的技术研究与实现

本文介绍了一个实用的遥感卫星数据磁带存储系统。此系统采用SCSI接口类型磁带机,其软件部分采用ASPI技术编程实现。文中着重讲述了数据存储格式以及磁带的工作原理。系统性能良好,数据存取速度快。本系统可以推广应用于其他数据的存储。     

基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法

随着遥感技术的飞速发展,遥感图像目标检测在资源勘探、城市规划、自然灾害评估等方面得到广泛应用.遥感影像背景复杂、目标尺度较小,难以检测.针对此问题,文中提出基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法.首先,将深度强化学习应用于超快速区域神经网络中的候选区域生成网络,修改激励函数,提高对遥感图像的检测精度.然后,将原有参数量较大的主干网络轻量化,提高方法的检测速度和可移植性.最后,利用网络解剖方法对隐层表征的可解释性进行量化,赋予方法人类理解的可解释性概念.实验表明,文中方法在3个公开的遥感数据集上的性能有所提升.通过改进的网络解剖方法进一步验证方法的有效性.     

遥感影像数据库研究

该文首先对目前国内外遥感影像数据库方面的研究工作做了介绍,并对一些重要遥感影像数据库系统实施方案进行了具体实践和测试,在此基础上针对各方案的技术路线、支持的操作系统及数据库平台、影像数据库的管理方式、系统体系结构、影像数据压缩方案、电子地图支持能力和使用的软件平台等7个方面做出了具体测试和分析,并给出测试结果和最终结论。     

网格技术在遥感图像监督分类中的应用

在遥感图像监督分类中经常遇到在单独PC下使用复杂的遥感图像分类算法来实现对大数据量遥感图像监督分类的情况。在这种情况下,由于遥感图像监督分类算法的复杂性与单独PC计算能力的限制导致处理效率低下,并有可能出现内存溢出等状况。经过对网格技术与遥感图像监督分类的研究,给出基于网格环境的遥感图像监督分类算法处理该类问题的解决方案,并使用B/S结构为该应用创建可扩展测试与实验结果查看平台。实验结果表明,此方案有效提高大数据遥感图像分类的效率。     

遥感图像海量存储系统的设计与分析

海量数据存储系统是遥感图像信息系统的关键组成部分之一。存储系统的研究包括硬件体系结构和关于存储调度的软件算法两个重要的方面，其中系统的设计和评价是其研究的核心内容。本在有关研究的基础上，主要从系统体系结构以及抽象的系统描述角度，研究和探讨了海量存储系统设计与分析中的基本技术问题。指出了视频数据存储系统和图像数据存储系统之间在要求上的差异，并提出了海量数据存储系统的抽象民相应的评价指标，紧后给出了一个适合海量图像数据存储的实际系统设计方案。     

基于遥感影像的变化检测技术

变化检测技术已经广泛地应用在各个领域。例如：环境监测、土地利用、农作物生长状况监测、森林采伐监测、灾情估计等方面。主要讨论了基于遥感影像的变化检测技术的实际应用。     

构件式遥感信息处理系统

软件重用是降低开发费用、提高软件生产效率和系统的可靠性、可维护性的有效方法,而构件软件是目前发展最快的软件重用技术。本文介绍一个遥感信息处理系统,阐述了其基于构件软件体系结构的开发思想及其特点。     

多源遥感影像的系统集成研究

遥感影像文件格式多样,组织方式也较复杂,如何在通用遥感影像处理平台中采用统一接口实现异源数据的解译和运算处理是一大难题。通过分析各种遥感影像文件组织结构,提出能包含各种不同格式文件间的接口设计和大数据量缓冲区组织方式,并在中国海岸带及近海卫星遥感综合应用系统软件平台中得以实现。     

基于形态梯度运算的遥感图像边缘检测

针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明：基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性.