遥感大数据的智能处理:现状与挑战

随着遥感技术的发展,遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率越来越高,数据类型越来越丰富,与此同时,数据量也越来越大。遥感大数据向传统的遥感数据智能处理提出了新的挑战。本文从信息处理的角度论述了遥感大数据的海量、异构、多源的外部特征与高维度、多尺度、非平稳的内部特征,阐述了遥感大数据智能处理在算法方面所涉及的关键技术,分析了遥感大数据稀疏表征字典训练与稀疏求解方面的研究现状与存在的问题,讨论了遥感大数据数据挖掘面临的挑战,阐述了遥感大数据知识发现数据降维方面现有的解决方法与难题,并对相应的问题进行了概括性讨论。最后,总结了遥感大数据智能处理目前的研究阶段与研究意义。     

主持人语 迎接大数据时代的到来

正继"物联网"、"云计算"之后,2012年始,"大数据"一词被越来越多地提及。2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动"大数据研究和发展计划"(Big Data Research and Development Initiative),这是继1993年美国宣布"信息高速公路"计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是"未来的新石油",将"大数据研究"上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深     

科学计算中大数据可视化分析与应用

随着计算机软硬件的飞速发展及网络的迅速普及,科学计算中的数据量呈现爆炸式增长。大数据可视化已经成为科学计算中的重要研究内容之一。本文介绍了大数据的定义,阐述了可视化分析领域及科学计算中大数据可视化的重要意义;分析和讨论了传统的科学计算可视化研究方法,以研究数据场的类型为标准,对算法和技术进行了分类阐述;分析了大数据背景下,传统的科学计算可视化方法的不足,进而介绍了基于GPU环境的科学计算中大数据可视化的并行计算和绘制方法;最后结合本课题组在科学计算中针对大数据可视化领域取得的主要理论和应用成果,给出了大数据环境下的科学计算可视化进一步的发展及研究方向。     

国际大数据研究热点及前沿演化可视化分析

以WoS数据库为数据源,全面采集国际核心期刊数据库中"大数据"相关文献,以共词分析为基础,综合使用社会网络分析、聚类分析、战略坐标图等方法和工具,以期对当前大数据研究热点及演进趋势进行分析。研究发现,当前国际大数据研究可分为算法设计与开发、平台与框架实践、数据统计分析方法及实践、语义与本体研究和大数据的应用五个方面,且具有范围不断扩大、内容持续纵深、继承性逐渐体现等特点,但是整体而言仍处于起步阶段,各领域研究尚不成体系。之后,给出了下一阶段大数据研究前沿演进方向的预测:1)大数据环境下数据处理技术及方法研究,包括计算机数据处理的相关技术及统计方法在大数据环境下的应用研究;2)语义分析及本体研究;3)大数据商业价值的挖掘。     

国家水资源监控工程的大数据平台建设

随着国家信息化水平的提升,大数据方法被应用到越来越多的行业和领域,而传统水利行业此前较少运用大数据的技术和思路解决问题.国家水资源监控能力建设项目是我国为实施最严格水资源管理制度而建立的重大工程项目,该工程特别强调数据的整合共享以及大数据技术的应用并建设了水资源大数据平台,该平台构建了水资源行业主题数据库,并运用大数据...     

面向大数据的绿色IT框架能效分类机制

与分散处理相比较,大数据中心集中处理信息通信任务,在能效上已有巨大的提高。但大数据中心包括数以千万记的服务器,其能源消耗量甚至可以超过一座小型城镇。巨大的能源消耗、成吨的温室气体排放,使大数据中心在能效与减排方面面临诸多挑战,建立绿色高效的大数据中心势在必行。本文给出一个面向大数据的绿色IT框架,重点研究了能效分类问题,提出了一个基于度量模型的能效分类机制。根据工作量和能源消耗情况对设备和服务进行分类,无缝地划分为不同的资源池,将电力使用效率、数据中心工作效率和二氧化碳排放等综合计算衡量,制定可以实现并遵循的能效标准,使绘制大数据中心的碳足迹成为可能,并提供服务能效评估方案。