基于Hadoop平台的CCD表观辐亮度定标算法的研究与实现



基于Hadoop平台的CCD表观辐亮度定标算法的研究与实现

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基于Hadoop平台的CCD表观辐亮度定标算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-13页
· 研究背景及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 遥感数据处理方法的研究	第10页
· Hadoop的应用	第10-11页
· 论文主要内容	第11-12页
· 论文组织结构	第12页
· 本章小结	第12-13页
2 相关技术简介	第13-23页
· CCD表观辐亮度定标算法描述	第13-14页
· M-CCDTOAL算法概述	第14-17页
· 工作原理	第14-16页
· 算法实现	第16-17页
· Hadoop平台概述	第17-20页
· Hadoop平台的特点与优势	第17页
· HDFS简介	第17-18页
· MapReduce简介	第18-20页
· Ganglia简介	第20页
· GDAL简介	第20-21页
· SSH	第21页
· 本章小结	第21-23页
3 H-CCDTOAL运行平台的搭建技术	第23-33页
· 集群环境搭建	第23-28页
· 环境准备	第23-24页
· 搭建步骤	第24-26页
· 集群运行	第26-28页
· 图像数据类型设计	第28-30页
· 数据存储格式设计	第30-31页
· 本章小结	第31-33页
4 H-CCDTOAL算法的设计与实现	第33-45页
· 开发环境	第33页
· 工作原理	第33-35页
· 中间数据类型格式设计	第35页
· 读取背景参数Map类的设计	第35-36页
· 读取图像数据的map类设计	第36-37页
· Reducer类的设计	第37-38页
· 算法实现	第38-39页
· 测试与结果分析	第39-42页
· 测试数据	第39页
· 测试方法	第39-40页
· 测试结果	第40-42页
· 结果分析	第42页
· 本章小结	第42-45页
5 总结及展望	第45-47页
参考文献	第47-49页
致谢	第49-51页
攻读学位期间参加的项目	第51-52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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