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针对当前海量遥感数据对信息及时聚集造成的计算压力,提出了一种基于Map-Reduce编程模型的遥感时空信息快速聚集方法.该方法利用网格化的数据分解建立基于瓦片的任务并行粒度,并实现大范围地表植被信息的批处理式和增量式聚集流程.实验结果证明,该方法具有较好的节点扩展性和数据可扩展性,能大幅提高遥感信息聚集的吞吐能力. 相似文献
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海量水利遥感影像的网络传输与处理是用户及时获取遥感水利产品的关键。针对传统的基于客户端/服务器结构网络传输模式难以满足大量用户并发请求及时响应的问题,提出一种基于P2P思想的海量水利遥感影像传输优化策略,充分利用客户端资源进行数据处理与调度,减少服务器负载,并设计了抢占式传输机制,提高影像传输速度。通过原型系统Hydro-PNet(Hydro-Processing Peer-to-Peer Network)测试表明,该策略有效地提高了数据传输速度,减少了用户请求响应时间。 相似文献
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