遥感数据的处理规模日趋庞大,高性能计算技术的引入对计算环境的稳定性、处理算法的可靠性等都提出了更高要求,可信计算技术的应用可促进并行环境中计算过程的可控制及计算结果的可信赖。本项目重点研究将复杂遥感算法进行粒度化分解并独立运行于"数据-计算"一体化的并行计算环境,在充分发挥计算高效性的同时通过建立可信模型来保证算法的可靠性,并以可信链形式聚合多个粒度化算法来完成复杂的遥感计算功能,通过可信度评价保证结果的可信性,进而自适应地根据中间结果的可信度调整信任传递流程,最终提高计算结果的可信度。作为可信计算技术在遥感地学领域中的首次应用,遥感可信计算理论与方法的提出,既满足海量遥感数据在高性能计算环境下对处理过程和计算结果的有效控制需求,同时也对可信软件、可信网络中诸多重要概念与关键方法进行了真实实践验证,将促进可信计算理论的发展。
英文主题词trusted computing for remote sensing;remote sensing big data;self adatpive control;;