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一种基于影像块组织的遥感数据分布式存储方法
  • ISSN号:1008-9497
  • 期刊名称:浙江大学学报(理学版)
  • 时间:2014.1
  • 页码:95-99
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江杭州310028, [2]浙江大学地理信息科学研究所,浙江杭州310028
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41001227,41101356,41101371);海洋公益性行业科研专项经费资助(20090512-8);浙江省科技攻关计划项目(2010C33146);中央高校基本科研业务费专项(2011QNA3008,2013QNA3023).
  • 相关项目:内容-过程驱动的海气二氧化碳通量源汇格局及时空演变研究
中文摘要:

云存储是解决动态增长的海量遥感数据产品存储管理难题的有效手段.针对云存储在遥感数据存储领域中存在的问题,提出了一种基于影像块组织的遥感数据分布式Key-Value存储模型,解决了分布式文件系统存储大规模影像块效率低下的问题,使遥感数据云存储具备了空间区域访问特性;结合开源分布式文件系统HDFS,实现了影像数据的分布式高效存储与空间区域检索.实验与分析表明,系统在多用户并发连接情况下可以维持较高的吞吐率,同时具备良好的可伸缩性和稳定性.

英文摘要:

As the volume of remote sensing data products is massive and growing rapidly in recent years, cloud stor- age with unparalleled scalability and high throughput is considered as a most potential way to solve the challenges of the storage and management, and reduce the investment for storage equipment. In this paper, the problems existing in the application of cloud storage for remote sensing data were brought up, and a distributed Key-Value storage module based on image blocks organization was put forward to settle them. Thus, the storage inefficiencies problem of distributed file system of cloud platforms for massive image blocks was solved, and the ability of spatial data ac- cess of the remote sensing data cloud storage was introduced. On the basis of HDFS, an open-source cloud-based distributed file system, the efficient distributed storage and retrieval of image data were implemented. The experi ment and analysis showed that the storage system maintains a high throughput under multiple concurrent connec- tions, having a good level of scalability and stability.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:贺贤士 张富春
  • 地址:杭州市天目山路148号
  • 邮编:310028
  • 邮箱:zdxb_l@zju.edu.cn
  • 电话:0571-88272803
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-9497
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1246/N
  • 邮发代号:32-36
  • 获奖情况:
  • 第二届中国高校精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7855