海量遥感数据并行处理技术研究与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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顾海燕，李海涛，史园莉，杨懿，韩颜顺 等 著

图书标签:

• 遥感
• 并行处理
• 大数据
• 云计算
• 海量数据
• 数据挖掘
• 地理信息系统
• 高性能计算
• 算法优化
• 应用研究

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030479006

版次：1

商品编码：11903028

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：250

字数：315000

正文语种：中文

内容简介

　　《海量遥感数据并行处理技术研究与应用》分析高性能遥感数据集群处理现状与发展趋势，论述高性能遥感数据集群处理技术，开展高性能遥感数据集群处理平台设计，实现高性能遥感数据集群处理平台，开展大气校正、影像配准、影像镶嵌、影像分割、影像分类等并行处理服务研究，实现面向环境卫星遥感监测、地理国情监测地表覆盖产品生产、全球地表覆盖产品生产等方面的应用。
　　《海量遥感数据并行处理技术研究与应用》是作者近年来在高性能遥感数据集群处理方面的研究成果总结，内容翔实，适合于从事遥感、测绘、图像处理等领域的科学和工程技术人员参考使用，也可作为高等院校相关专业的教学和研究资料。

内页插图

目录

前言
第1章 高性能遥感数据处理现状与发展趋势
1．1 高性能计算发展状况
1．1．1 高性能计算概述
1．1．2 高性能计算机体系结构
1．1．3 高性能计算机发展趋势
1．2 高性能遥感数据处理应用需求
1．2．1 国家对地观测技术发展规划的要求
1．2．2 对地观测领域进入大数据时代的需求
1．2．3 海量遥感数据快速加工处理与存储的需求
1．2．4 遥感大数据挖掘分析服务社会的需要
1．3 高性能遥感数据处理技术发展现状
1．4 高性能遥感数据处理平台发展现状
1．4．1 集群计算平台
1．4．2 网格计算平台
1．4．3 云计算平台
1．5 高性能遥感数据处理面临挑战与发展趋势
1．5．1 面临挑战
1．5．2 发展趋势
1．6 小结
参考文献

第2章 高性能遥感数据集群处理技术
2．1 高性能计算硬件架构支撑
2．1．1 高性能计算硬件架构概述
2．1．2 常用的高性能计算硬件架构
2．1．3 高性能计算硬件架构对比分析
2．2 高性能计算并行编程环境
2．2．1 高性能计算并行编程环境概述
2．2．2 常用的高性能计算软件开发环境
2．2．3 高性能软件开发环境对比分析
2．3 高性能计算文件系统
2．3．1 分布式文件系统概述
2．3．2 典型分布式文件系统
2．3．3 分布式文件系统对比分析
2．4 高性能集群处理作业调度管理技术
2．4．1 集群作业调度管理概述
2．4．2 集群作业调度策略
2．4．3 集群作业调度系统
2．4．4 集群作业系统对比分析
2．5 高性能计算并行处理算法设计
2．5．1 并行算法设计概述
2．5．2 常用的并行算法设计模式
2．6 小结
参考文献

第3章 高性能遥感数据集群处理平台设计
3．1 高性能遥感数据集群处理平台架构设计
3．2 高性能遥感数据集群处理平台硬件拓扑设计
3．2．1 硬件网络拓扑结构
3．2．2 相关服务及优势
3．2．3 硬件性能测试
3．3 高性能遥感数据集群处理平台软件设计
3．3．1 单一系统映像
3．3．2 基础软件支持
3．3．3 软件架构设计
3．4 高性能遥感数据集群处理并行算法设计
3．4．1 遥感数据处理并行度分析
3．4．2 遥感数据并行处理通用策略
……
第4章 高性能遥感数据集群处理平台实现
第5章 摇感数据并行处理服务
第6章 高性能遥感数据集群处理平台应用

前言/序言

　　全球信息化时代，遥感对地观测技术呈现“三高”（高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率）、“三多”（多平台、多传感器、多角度）的发展趋势，随着一些对地观测系统重大计划的实施，对地观测技术及其应用已经进入一个全新的发展时期。
　　我国在对地观测与航空航天领域一系列战略发展规划，显示了在未来的一段时间对空间信息的巨大需求。但我国的对地观测应用技术还缺乏方法基础与工程实践研究积累，没有形成高级、智能化的业务流程。高速、高效地满足灾害监测、预报与应急响应、资源、生态、环境监测与分析等应用需求，是我国在遥感技术方面追赶世界先进水平的重要战略目标，也是研发高性能遥感数据集群处理系统的重要目标。
　　为加强对地观测数据的处理能力，近年来，作者研究遥感影像高性能计算和并行处理方法，实现了遥感影像处理算法的并行化运行，形成了完整流程的业务化处理软硬件系统与技术保障。在这些工作的基础上，作者总结整理了高性能遥感数据集群处理的技术方法和体系，编写成书，目的是为今后高性能遥感数据集群处理应用提供技术基础与实践经验。
　　本书共6章，第1章主要对高性能遥感数据处理现状与发展趋势进行总结和概述，由史园莉、顾海燕撰写；第2章介绍高性能遥感数据集群处理技术，南史园莉、李海涛撰写；第3章介绍高性能遥感数据集群处理平台设计，由杨懿、韩颜顺撰写；第4章介绍高性能遥感数据集群处理平台实现，由韩颜顺、杨懿撰写；第5章介绍遥感数据并行处理服务，由顾海燕、刘佳、余凡、邵聪颖、任亚芬、郑月邻撰写；第6章介绍高性能遥感数据集群处理平台应用，由顾海燕、李海涛撰写。
　　本书写作过程中得到多位领导和专家的指导帮助，在此表示衷心的感谢！在相关课题执行过程中，得到中国测绘科学研究院、环境保护部卫星环境应用中心等单位的大力支持，在此向他们致以诚挚的谢意！
　　由于时间仓促，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。

资源勘探与数据融合的理论与实践 图书简介 本书深入探讨了在现代资源勘探领域中，如何有效地整合和分析来自不同传感器和观测平台的海量异构数据，以实现对地表及地下资源的精准识别、量化评估与时空演变监测。全书立足于遥感、地球物理、地理信息科学等多个学科的交叉前沿，构建了一套系统的理论框架与应用范式，旨在为地质、矿产、能源及环境资源管理提供先进的技术支撑。 第一部分：多源异构数据的采集、预处理与标准化 本书首先聚焦于资源勘探领域中数据获取的复杂性。我们详细阐述了高分辨率光学卫星影像、合成孔径雷达（SAR）、激光雷达（LiDAR）、重力与磁力勘探数据以及钻井数据的采集流程、特点与局限性。重点剖析了针对这些不同类型数据在时间基线、空间分辨率、辐射定标和几何校正等方面存在的根本性差异。 数据标准化与配准技术： 鉴于不同数据源之间存在的尺度不一和参考系漂移问题，本书投入大量篇幅讨论了先进的数据标准化流程。这包括对光谱信息进行相对辐射校正，对几何信息进行高精度配准（如基于特征点的匹配和基于模型的几何纠正）。特别地，对于时间序列数据的分析，我们提出了基于卡尔曼滤波和粒子滤波的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）方法，确保了跨时相数据的可比性。 质量控制与不确定性评估： 数据质量直接决定了后续分析的可靠性。本书构建了一套多层次的质量控制（QC）体系，从原始数据的噪声抑制到特征提取的鲁棒性检验。同时，我们引入了贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟技术，对关键参数的测量误差和模型的不确定性进行了量化评估，为决策者提供了更为审慎的风险参考。 第二部分：面向资源的特征提取与维度约减 资源勘探的核心挑战在于从海量数据中准确提取与特定资源（如矿化带、油气储层、地下水文网络）相关的物理和化学特征。 高维特征空间构建： 本部分深入阐述了如何利用光谱学、纹理学和形态学原理，构建适用于资源识别的特征向量空间。我们详细介绍了在多光谱和高光谱数据中，如何运用最小噪声分量（MNF）变换、独立成分分析（ICA）等方法，有效分离信号与噪声，并提取出对地质构造敏感的特征。针对SAR数据的后向散射机制，我们阐述了基于PolInSAR和双/多基线干涉测量技术，用于地表形变监测和植被穿透分析的理论与实现。 先进的降维与特征选择： 面对数据维度爆炸的问题，本书对比分析了主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等传统方法，并重点介绍了非线性降维技术，如谱嵌入（Spectral Embedding）和t-SNE在可视化和特征简化中的应用。我们还提出了基于信息增益和置信区间的特征重要性评估模型，以实现对冗余和弱相关特征的有效筛选，从而提高后续模型的训练效率和泛化能力。 第三部分：多源数据融合策略与智能解译模型 数据融合是实现资源勘探深层次理解的关键技术。本书系统梳理了从低层级到高层级的融合方法，并引入了最新的机器学习和深度学习模型进行智能解译。 信息层次融合理论： 我们清晰界定了特征级融合、决策级融合和物理解释级融合的适用场景和技术路径。在特征级融合方面，本书详细介绍了基于小波分解和共生矩阵的特征级信息增强方法，以实现不同传感器数据的空间和信息互补。 深度学习在资源识别中的应用： 本部分将重点放在卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及图神经网络（GNN）在资源勘探中的创新应用。我们不仅讨论了如何利用深度学习进行矿体边缘的精确勾勒和异常体识别，还探讨了如何构建多模态融合网络（Multi-modal Fusion Networks），使网络能够同时学习来自遥感影像和地球物理勘探数据的联合表征。例如，如何设计有效的注意力机制（Attention Mechanism）来权衡来自不同源数据的贡献权重。 基于物理模型的反演与约束： 纯数据驱动的方法在资源预测中往往缺乏对地质规律的内在解释。因此，本书强调了物理约束在数据解译中的重要性。我们探讨了如何将已知的岩石物理参数、地层接触关系等先验知识，嵌入到深度学习模型的损失函数中，实现“物理知情”（Physics-Informed）的反演和预测，尤其是在油气储层参数（如孔隙度、渗透率）的反演估计中，这种结合极大地提升了结果的可靠性。 第四部分：时空动态监测与资源潜力评估 资源勘探并非孤立的事件，而是一个涉及长期动态演化的过程。本书探讨了如何利用时间序列数据和空间统计模型，进行资源的动态监测和潜力的综合评估。 时空数据挖掘： 针对土地利用变化、地表沉降、地下水位的波动等资源相关的环境效应，本书介绍了基于时空立方体（Spatiotemporal Cube）的数据组织方式，并应用了时空自回归模型（STARIMA）和深度学习中的时空图卷积网络（ST-GCN）来捕捉资源要素在空间上的相互依赖性和时间上的非线性演化趋势。 资源潜力综合评估： 资源潜力评估是资源勘探的最终目标之一。本书整合了地理信息系统（GIS）的空间分析能力与多标准决策分析（MCDA）方法。我们构建了层次分析法（AHP）、熵权法与模糊综合评价法相结合的潜力指数模型，该模型能够综合考虑成矿背景、地球物理异常强度、地质构造复杂性等多个维度，最终输出高精度的潜在资源富集区预测图件。这套方法论强调了模型的可解释性，确保了评估结果的科学性和可复现性。 本书面向地质学、遥感科学、地球物理学、测绘学等相关专业的高年级本科生、研究生以及在资源勘探、环境监测、自然资源管理等领域工作的专业技术人员和研究人员。它不仅提供了尖端的理论工具，更辅以丰富的案例分析，以期推动资源数据处理技术在实际工程中的深度应用与创新。

评分☆☆☆☆☆

从学术研究的角度来看，这本书的贡献或许在于构建了一套严谨的性能评估体系。处理“海量”数据，光说快是不够的，必须有可量化的指标。我期待书中能详细介绍他们是如何设计对照实验的，例如，对比MPI、MapReduce、以及现代的Graph-based并行框架在处理同一组卫星数据时的资源消耗和时延表现。书中对“数据立方体”预处理的并行化方案是否提供了超越现有商业软件的创新点？特别是针对三维或四维数据（如高光谱立方体或时间序列SAR数据）的并行化，如何有效管理维度间的依赖关系，同时保证计算的局部性，这往往是难点所在。如果这本书能够清晰界定出何时应采用CPU密集型并行、何时应侧重于GPU加速，并提供相应的性能模型指导，那么它将不再只是一本技术手册，而更接近于一个领域内的研究方法论指南。这种对评估体系的重视，正是优秀技术著作区别于一般教程的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和叙事逻辑给我一种“老派工程学家的严谨”与“新一代数据科学家的敏捷”相结合的奇特感觉。它似乎避免了过多华而不实的辞藻，而是用大量的图表、流程图和代码片段来构建它的论点。我注意到在介绍算法收敛性时，书中可能提供了一种在分布式环境下进行迭代计算的容错机制设计，这一点对于需要长时间运行的模拟或反演任务至关重要。如何保证在成百上千个节点中，即便有少量节点失败，整个任务链条仍能有效恢复并继续执行，而不是从头再来，这是衡量一个并行系统健壮性的核心标准。这本书如果能就此提供一套可借鉴的异常处理流水线设计，对提升实际生产系统的稳定性将有巨大帮助。整体来看，它散发出一种务实的气息，专注于解决那些在遥感数据中心每天都在面对的“硬骨头”问题，而不是停留在对未来概念的空泛描绘上。

评分☆☆☆☆☆

这本《海量遥感数据并行处理技术研究与应用》的译名确实让人眼前一亮，尽管我手头拿到的并非是实体书，而是一些通过专业渠道获得的电子版资料，但光是目录和摘要部分，就已经足够让人感受到其内容的深度与广度。这本书的核心似乎紧紧围绕着如何在现有算力框架下，高效地吞吐和解析那些动辄TB甚至PB级别的对地观测数据展开。我个人特别关注的是它对分布式计算框架，比如Spark在遥感影像分类和特征提取中的具体优化策略的探讨。以往我们处理大规模MODIS或Landsat数据时，经常会遇到内存溢出或者长时间等待的问题，这本书能否提供一套真正可落地、可规模化的解决方案，而不是停留在理论层面，这一点至关重要。从章节结构来看，它似乎深入剖析了数据切片、任务调度以及结果聚合的各个环节，特别是针对不同传感器数据（如SAR与光学数据）的异构性所采用的并行化策略，这体现了作者对实际工程挑战的深刻理解。如果书中有针对性地给出几个主流云计算平台（AWS/Azure/阿里云）上的部署实例和性能对比分析，那将是锦上添花之举。这本书的出现，无疑是对当前遥感领域“数据爆炸”现状的一种积极回应，期待它能成为我们团队工作流程优化的重要参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的视角显然是宏大的，它不仅仅关注单一技术的突破，更着眼于整个遥感数据链条的优化。我注意到它对数据存储格式的考量，这往往是影响并行效率的隐形杀手。例如，是否推荐使用Zarr或Cloud-Optimized GeoTIFF（COG）等现代格式，并且如何结合并行读写优化I/O瓶颈。在计算模式的选择上，书中是否探讨了批处理（Batch Processing）与流式处理（Streaming Processing）在处理不同类型遥感任务（如灾害监测与长期气候变化分析）时的优劣及并行策略的差异？我尤其对其中提到的一种“空间-时间联合切片”的策略很感兴趣，这似乎意在打破传统二维切片带来的边界效应。如果这本书能深入剖析这种新型切片方法在分布式内存管理上的挑战与应对措施，那无疑是极具价值的。它给我的感觉是，作者们已经走出了将传统串行代码简单地“多线程化”的初级阶段，而是构建了一套真正适应大规模数据特性的计算范式。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的篇章，我最直观的感受是它极其强调“实用性”和“工程落地”。相比于那些纯粹的算法推导或数学建模的著作，这本书似乎更像是一本高级工程师的操作指南。它没有过多纠缠于基础的傅里叶变换或小波分析的理论基础，而是直接切入如何将这些算法用最快的速度跑在集群上。尤其是对“面向对象遥感”在并行环境下的实现细节描述，这块内容在现有文献中相对稀缺。我记得其中一节似乎提到了如何利用GPU加速特定形态学操作，这对于提升高分辨率影像的处理速度有着立竿见影的效果。我一直在思考，如何在高并发数据流中保证中间结果的一致性，这本书中关于事务管理和数据版本控制的讨论，是否提供了比标准数据库方案更适合时空数据特性的轻量级解决方案？另外，对于那些传统GIS软件用户转型的技术人员来说，这本书对Python生态系统（如Dask, Xarray）与HPC（高性能计算）的融合路径的阐述，是否足够清晰，能否帮助他们顺利完成技术栈的升级？它如果能附带一套可复现的GitHub项目，那就更完美了，因为对于技术书籍而言，代码的生命力远比文字更持久。