海量遙感數據並行處理技術研究與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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顧海燕，李海濤，史園莉，楊懿，韓顔順 等 著

圖書標籤:

• 遙感
• 並行處理
• 大數據
• 雲計算
• 海量數據
• 數據挖掘
• 地理信息係統
• 高性能計算
• 算法優化
• 應用研究

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030479006

版次：1

商品編碼：11903028

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：250

字數：315000

正文語種：中文

內容簡介

　　《海量遙感數據並行處理技術研究與應用》分析高性能遙感數據集群處理現狀與發展趨勢，論述高性能遙感數據集群處理技術，開展高性能遙感數據集群處理平颱設計，實現高性能遙感數據集群處理平颱，開展大氣校正、影像配準、影像鑲嵌、影像分割、影像分類等並行處理服務研究，實現麵嚮環境衛星遙感監測、地理國情監測地錶覆蓋産品生産、全球地錶覆蓋産品生産等方麵的應用。
　　《海量遙感數據並行處理技術研究與應用》是作者近年來在高性能遙感數據集群處理方麵的研究成果總結，內容翔實，適閤於從事遙感、測繪、圖像處理等領域的科學和工程技術人員參考使用，也可作為高等院校相關專業的教學和研究資料。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 高性能遙感數據處理現狀與發展趨勢
1．1 高性能計算發展狀況
1．1．1 高性能計算概述
1．1．2 高性能計算機體係結構
1．1．3 高性能計算機發展趨勢
1．2 高性能遙感數據處理應用需求
1．2．1 國傢對地觀測技術發展規劃的要求
1．2．2 對地觀測領域進入大數據時代的需求
1．2．3 海量遙感數據快速加工處理與存儲的需求
1．2．4 遙感大數據挖掘分析服務社會的需要
1．3 高性能遙感數據處理技術發展現狀
1．4 高性能遙感數據處理平颱發展現狀
1．4．1 集群計算平颱
1．4．2 網格計算平颱
1．4．3 雲計算平颱
1．5 高性能遙感數據處理麵臨挑戰與發展趨勢
1．5．1 麵臨挑戰
1．5．2 發展趨勢
1．6 小結
參考文獻

第2章 高性能遙感數據集群處理技術
2．1 高性能計算硬件架構支撐
2．1．1 高性能計算硬件架構概述
2．1．2 常用的高性能計算硬件架構
2．1．3 高性能計算硬件架構對比分析
2．2 高性能計算並行編程環境
2．2．1 高性能計算並行編程環境概述
2．2．2 常用的高性能計算軟件開發環境
2．2．3 高性能軟件開發環境對比分析
2．3 高性能計算文件係統
2．3．1 分布式文件係統概述
2．3．2 典型分布式文件係統
2．3．3 分布式文件係統對比分析
2．4 高性能集群處理作業調度管理技術
2．4．1 集群作業調度管理概述
2．4．2 集群作業調度策略
2．4．3 集群作業調度係統
2．4．4 集群作業係統對比分析
2．5 高性能計算並行處理算法設計
2．5．1 並行算法設計概述
2．5．2 常用的並行算法設計模式
2．6 小結
參考文獻

第3章 高性能遙感數據集群處理平颱設計
3．1 高性能遙感數據集群處理平颱架構設計
3．2 高性能遙感數據集群處理平颱硬件拓撲設計
3．2．1 硬件網絡拓撲結構
3．2．2 相關服務及優勢
3．2．3 硬件性能測試
3．3 高性能遙感數據集群處理平颱軟件設計
3．3．1 單一係統映像
3．3．2 基礎軟件支持
3．3．3 軟件架構設計
3．4 高性能遙感數據集群處理並行算法設計
3．4．1 遙感數據處理並行度分析
3．4．2 遙感數據並行處理通用策略
……
第4章 高性能遙感數據集群處理平颱實現
第5章 搖感數據並行處理服務
第6章 高性能遙感數據集群處理平颱應用

前言/序言

　　全球信息化時代，遙感對地觀測技術呈現“三高”（高空間分辨率、高光譜分辨率、高時間分辨率）、“三多”（多平颱、多傳感器、多角度）的發展趨勢，隨著一些對地觀測係統重大計劃的實施，對地觀測技術及其應用已經進入一個全新的發展時期。
　　我國在對地觀測與航空航天領域一係列戰略發展規劃，顯示瞭在未來的一段時間對空間信息的巨大需求。但我國的對地觀測應用技術還缺乏方法基礎與工程實踐研究積纍，沒有形成高級、智能化的業務流程。高速、高效地滿足災害監測、預報與應急響應、資源、生態、環境監測與分析等應用需求，是我國在遙感技術方麵追趕世界先進水平的重要戰略目標，也是研發高性能遙感數據集群處理係統的重要目標。
　　為加強對地觀測數據的處理能力，近年來，作者研究遙感影像高性能計算和並行處理方法，實現瞭遙感影像處理算法的並行化運行，形成瞭完整流程的業務化處理軟硬件係統與技術保障。在這些工作的基礎上，作者總結整理瞭高性能遙感數據集群處理的技術方法和體係，編寫成書，目的是為今後高性能遙感數據集群處理應用提供技術基礎與實踐經驗。
　　本書共6章，第1章主要對高性能遙感數據處理現狀與發展趨勢進行總結和概述，由史園莉、顧海燕撰寫；第2章介紹高性能遙感數據集群處理技術，南史園莉、李海濤撰寫；第3章介紹高性能遙感數據集群處理平颱設計，由楊懿、韓顔順撰寫；第4章介紹高性能遙感數據集群處理平颱實現，由韓顔順、楊懿撰寫；第5章介紹遙感數據並行處理服務，由顧海燕、劉佳、餘凡、邵聰穎、任亞芬、鄭月鄰撰寫；第6章介紹高性能遙感數據集群處理平颱應用，由顧海燕、李海濤撰寫。
　　本書寫作過程中得到多位領導和專傢的指導幫助，在此錶示衷心的感謝！在相關課題執行過程中，得到中國測繪科學研究院、環境保護部衛星環境應用中心等單位的大力支持，在此嚮他們緻以誠摯的謝意！
　　由於時間倉促，書中難免存在不足之處，敬請廣大讀者批評指正。

資源勘探與數據融閤的理論與實踐 圖書簡介 本書深入探討瞭在現代資源勘探領域中，如何有效地整閤和分析來自不同傳感器和觀測平颱的海量異構數據，以實現對地錶及地下資源的精準識彆、量化評估與時空演變監測。全書立足於遙感、地球物理、地理信息科學等多個學科的交叉前沿，構建瞭一套係統的理論框架與應用範式，旨在為地質、礦産、能源及環境資源管理提供先進的技術支撐。 第一部分：多源異構數據的采集、預處理與標準化 本書首先聚焦於資源勘探領域中數據獲取的復雜性。我們詳細闡述瞭高分辨率光學衛星影像、閤成孔徑雷達（SAR）、激光雷達（LiDAR）、重力與磁力勘探數據以及鑽井數據的采集流程、特點與局限性。重點剖析瞭針對這些不同類型數據在時間基綫、空間分辨率、輻射定標和幾何校正等方麵存在的根本性差異。 數據標準化與配準技術： 鑒於不同數據源之間存在的尺度不一和參考係漂移問題，本書投入大量篇幅討論瞭先進的數據標準化流程。這包括對光譜信息進行相對輻射校正，對幾何信息進行高精度配準（如基於特徵點的匹配和基於模型的幾何糾正）。特彆地，對於時間序列數據的分析，我們提齣瞭基於卡爾曼濾波和粒子濾波的動態時間規整（Dynamic Time Warping, DTW）方法，確保瞭跨時相數據的可比性。 質量控製與不確定性評估： 數據質量直接決定瞭後續分析的可靠性。本書構建瞭一套多層次的質量控製（QC）體係，從原始數據的噪聲抑製到特徵提取的魯棒性檢驗。同時，我們引入瞭貝葉斯方法和濛特卡洛模擬技術，對關鍵參數的測量誤差和模型的不確定性進行瞭量化評估，為決策者提供瞭更為審慎的風險參考。 第二部分：麵嚮資源的特徵提取與維度約減 資源勘探的核心挑戰在於從海量數據中準確提取與特定資源（如礦化帶、油氣儲層、地下水文網絡）相關的物理和化學特徵。 高維特徵空間構建： 本部分深入闡述瞭如何利用光譜學、紋理學和形態學原理，構建適用於資源識彆的特徵嚮量空間。我們詳細介紹瞭在多光譜和高光譜數據中，如何運用最小噪聲分量（MNF）變換、獨立成分分析（ICA）等方法，有效分離信號與噪聲，並提取齣對地質構造敏感的特徵。針對SAR數據的後嚮散射機製，我們闡述瞭基於PolInSAR和雙/多基綫乾涉測量技術，用於地錶形變監測和植被穿透分析的理論與實現。 先進的降維與特徵選擇： 麵對數據維度爆炸的問題，本書對比分析瞭主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等傳統方法，並重點介紹瞭非綫性降維技術，如譜嵌入（Spectral Embedding）和t-SNE在可視化和特徵簡化中的應用。我們還提齣瞭基於信息增益和置信區間的特徵重要性評估模型，以實現對冗餘和弱相關特徵的有效篩選，從而提高後續模型的訓練效率和泛化能力。 第三部分：多源數據融閤策略與智能解譯模型 數據融閤是實現資源勘探深層次理解的關鍵技術。本書係統梳理瞭從低層級到高層級的融閤方法，並引入瞭最新的機器學習和深度學習模型進行智能解譯。 信息層次融閤理論： 我們清晰界定瞭特徵級融閤、決策級融閤和物理解釋級融閤的適用場景和技術路徑。在特徵級融閤方麵，本書詳細介紹瞭基於小波分解和共生矩陣的特徵級信息增強方法，以實現不同傳感器數據的空間和信息互補。 深度學習在資源識彆中的應用： 本部分將重點放在捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及圖神經網絡（GNN）在資源勘探中的創新應用。我們不僅討論瞭如何利用深度學習進行礦體邊緣的精確勾勒和異常體識彆，還探討瞭如何構建多模態融閤網絡（Multi-modal Fusion Networks），使網絡能夠同時學習來自遙感影像和地球物理勘探數據的聯閤錶徵。例如，如何設計有效的注意力機製（Attention Mechanism）來權衡來自不同源數據的貢獻權重。 基於物理模型的反演與約束： 純數據驅動的方法在資源預測中往往缺乏對地質規律的內在解釋。因此，本書強調瞭物理約束在數據解譯中的重要性。我們探討瞭如何將已知的岩石物理參數、地層接觸關係等先驗知識，嵌入到深度學習模型的損失函數中，實現“物理知情”（Physics-Informed）的反演和預測，尤其是在油氣儲層參數（如孔隙度、滲透率）的反演估計中，這種結閤極大地提升瞭結果的可靠性。 第四部分：時空動態監測與資源潛力評估 資源勘探並非孤立的事件，而是一個涉及長期動態演化的過程。本書探討瞭如何利用時間序列數據和空間統計模型，進行資源的動態監測和潛力的綜閤評估。 時空數據挖掘： 針對土地利用變化、地錶沉降、地下水位的波動等資源相關的環境效應，本書介紹瞭基於時空立方體（Spatiotemporal Cube）的數據組織方式，並應用瞭時空自迴歸模型（STARIMA）和深度學習中的時空圖捲積網絡（ST-GCN）來捕捉資源要素在空間上的相互依賴性和時間上的非綫性演化趨勢。 資源潛力綜閤評估： 資源潛力評估是資源勘探的最終目標之一。本書整閤瞭地理信息係統（GIS）的空間分析能力與多標準決策分析（MCDA）方法。我們構建瞭層次分析法（AHP）、熵權法與模糊綜閤評價法相結閤的潛力指數模型，該模型能夠綜閤考慮成礦背景、地球物理異常強度、地質構造復雜性等多個維度，最終輸齣高精度的潛在資源富集區預測圖件。這套方法論強調瞭模型的可解釋性，確保瞭評估結果的科學性和可復現性。 本書麵嚮地質學、遙感科學、地球物理學、測繪學等相關專業的高年級本科生、研究生以及在資源勘探、環境監測、自然資源管理等領域工作的專業技術人員和研究人員。它不僅提供瞭尖端的理論工具，更輔以豐富的案例分析，以期推動資源數據處理技術在實際工程中的深度應用與創新。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的視角顯然是宏大的，它不僅僅關注單一技術的突破，更著眼於整個遙感數據鏈條的優化。我注意到它對數據存儲格式的考量，這往往是影響並行效率的隱形殺手。例如，是否推薦使用Zarr或Cloud-Optimized GeoTIFF（COG）等現代格式，並且如何結閤並行讀寫優化I/O瓶頸。在計算模式的選擇上，書中是否探討瞭批處理（Batch Processing）與流式處理（Streaming Processing）在處理不同類型遙感任務（如災害監測與長期氣候變化分析）時的優劣及並行策略的差異？我尤其對其中提到的一種“空間-時間聯閤切片”的策略很感興趣，這似乎意在打破傳統二維切片帶來的邊界效應。如果這本書能深入剖析這種新型切片方法在分布式內存管理上的挑戰與應對措施，那無疑是極具價值的。它給我的感覺是，作者們已經走齣瞭將傳統串行代碼簡單地“多綫程化”的初級階段，而是構建瞭一套真正適應大規模數據特性的計算範式。

評分☆☆☆☆☆

這本《海量遙感數據並行處理技術研究與應用》的譯名確實讓人眼前一亮，盡管我手頭拿到的並非是實體書，而是一些通過專業渠道獲得的電子版資料，但光是目錄和摘要部分，就已經足夠讓人感受到其內容的深度與廣度。這本書的核心似乎緊緊圍繞著如何在現有算力框架下，高效地吞吐和解析那些動輒TB甚至PB級彆的對地觀測數據展開。我個人特彆關注的是它對分布式計算框架，比如Spark在遙感影像分類和特徵提取中的具體優化策略的探討。以往我們處理大規模MODIS或Landsat數據時，經常會遇到內存溢齣或者長時間等待的問題，這本書能否提供一套真正可落地、可規模化的解決方案，而不是停留在理論層麵，這一點至關重要。從章節結構來看，它似乎深入剖析瞭數據切片、任務調度以及結果聚閤的各個環節，特彆是針對不同傳感器數據（如SAR與光學數據）的異構性所采用的並行化策略，這體現瞭作者對實際工程挑戰的深刻理解。如果書中有針對性地給齣幾個主流雲計算平颱（AWS/Azure/阿裏雲）上的部署實例和性能對比分析，那將是錦上添花之舉。這本書的齣現，無疑是對當前遙感領域“數據爆炸”現狀的一種積極迴應，期待它能成為我們團隊工作流程優化的重要參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

從學術研究的角度來看，這本書的貢獻或許在於構建瞭一套嚴謹的性能評估體係。處理“海量”數據，光說快是不夠的，必須有可量化的指標。我期待書中能詳細介紹他們是如何設計對照實驗的，例如，對比MPI、MapReduce、以及現代的Graph-based並行框架在處理同一組衛星數據時的資源消耗和時延錶現。書中對“數據立方體”預處理的並行化方案是否提供瞭超越現有商業軟件的創新點？特彆是針對三維或四維數據（如高光譜立方體或時間序列SAR數據）的並行化，如何有效管理維度間的依賴關係，同時保證計算的局部性，這往往是難點所在。如果這本書能夠清晰界定齣何時應采用CPU密集型並行、何時應側重於GPU加速，並提供相應的性能模型指導，那麼它將不再隻是一本技術手冊，而更接近於一個領域內的研究方法論指南。這種對評估體係的重視，正是優秀技術著作區彆於一般教程的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書的篇章，我最直觀的感受是它極其強調“實用性”和“工程落地”。相比於那些純粹的算法推導或數學建模的著作，這本書似乎更像是一本高級工程師的操作指南。它沒有過多糾纏於基礎的傅裏葉變換或小波分析的理論基礎，而是直接切入如何將這些算法用最快的速度跑在集群上。尤其是對“麵嚮對象遙感”在並行環境下的實現細節描述，這塊內容在現有文獻中相對稀缺。我記得其中一節似乎提到瞭如何利用GPU加速特定形態學操作，這對於提升高分辨率影像的處理速度有著立竿見影的效果。我一直在思考，如何在高並發數據流中保證中間結果的一緻性，這本書中關於事務管理和數據版本控製的討論，是否提供瞭比標準數據庫方案更適閤時空數據特性的輕量級解決方案？另外，對於那些傳統GIS軟件用戶轉型的技術人員來說，這本書對Python生態係統（如Dask, Xarray）與HPC（高性能計算）的融閤路徑的闡述，是否足夠清晰，能否幫助他們順利完成技術棧的升級？它如果能附帶一套可復現的GitHub項目，那就更完美瞭，因為對於技術書籍而言，代碼的生命力遠比文字更持久。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格和敘事邏輯給我一種“老派工程學傢的嚴謹”與“新一代數據科學傢的敏捷”相結閤的奇特感覺。它似乎避免瞭過多華而不實的辭藻，而是用大量的圖錶、流程圖和代碼片段來構建它的論點。我注意到在介紹算法收斂性時，書中可能提供瞭一種在分布式環境下進行迭代計算的容錯機製設計，這一點對於需要長時間運行的模擬或反演任務至關重要。如何保證在成百上韆個節點中，即便有少量節點失敗，整個任務鏈條仍能有效恢復並繼續執行，而不是從頭再來，這是衡量一個並行係統健壯性的核心標準。這本書如果能就此提供一套可藉鑒的異常處理流水綫設計，對提升實際生産係統的穩定性將有巨大幫助。整體來看，它散發齣一種務實的氣息，專注於解決那些在遙感數據中心每天都在麵對的“硬骨頭”問題，而不是停留在對未來概念的空泛描繪上。