遥感卫星数据的分布式并行处理方法研究

"基于遥感卫星数据的分布式处理研究，李硕，杨正球，本研究主要介绍了在对海量遥感卫星数据的加工生产中的分布式并行处理方法，用于解决现有遥感卫星数据分布式并发处理平台只适用于单个程序的作业或灵活性和通用性不足的技术问题。通过文件和处理程序的抽象，根据输入输出关系生成依赖关系，并基于依赖关系实现全局的分布式任务处理及调度，提高了处理系统的灵活性、扩展性和通用性。" 这篇论文探讨了在遥感卫星数据处理领域的一个关键问题，即如何有效地管理和处理海量的遥感卫星数据。传统的分布式并发处理平台往往针对单一程序设计，缺乏足够的灵活性和通用性来适应多样化的数据处理需求。作者李硕和杨正球提出了一种分布式并行处理方法，旨在解决这一技术难题。 首先，他们对文件和处理程序进行了抽象，这是为了更好地理解和组织数据处理流程。通过分析文件和处理程序之间的输入输出关系，他们构建了文件类和处理类之间的依赖关系图。这个依赖图是整个分布式任务调度的核心，它反映了各个处理步骤之间的逻辑顺序。 基于这个依赖关系图，他们设计了一个全局的分布式任务处理和调度机制。这个机制能够智能地安排任务执行的顺序，确保每个任务在正确的时间被正确地执行，同时避免了不必要的数据传输和处理冲突。这种方法显著提高了处理效率，减少了资源浪费，增强了系统的可扩展性。 此外，论文强调了这种方法的灵活性和通用性。由于依赖关系和对象抽象的设计，该分布式并行处理方法可以适应不同的数据处理场景和算法，不仅限于特定的遥感卫星数据应用，还可以应用于其他需要大规模并行处理的领域。 关键词“分布式处理”、“遥感卫星”和“海量数据”揭示了论文的研究焦点。分布式处理是解决大数据问题的关键技术，遥感卫星数据则代表了这种大数据的一种形式，而海量数据的处理则突出了这项工作的挑战性和实用性。 这篇论文为处理海量遥感卫星数据提供了一种创新的分布式并行处理策略，对于提升遥感数据的处理效率和处理系统的灵活性具有重要的理论与实践意义。这种方法对于从事遥感、地理信息系统（GIS）以及大数据处理的科研人员和工程师来说，提供了有价值的参考和指导。