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上传人:niuwk 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【数据密集型遥感图像并行处理平台关键技术研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据密集型遥感图像并行处理平台关键技术研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据密集型遥感图像并行处理平台关键技术研究的综述报告随着遥感技术的不断发展,遥感图像的数据量也随之增大,传统的串行处理已经无法满足对大规模遥感图像数据的处理和分析需求。因此,研究并行处理技术已成为数据密集型遥感图像处理的必要手段。本文将综述数据密集型遥感图像并行处理平台的关键技术研究。。常见的并行计算模式包括分布式计算、共享内存计算和混合计算。分布式计算指多台计算机通过网络连接进行任务分配和数据传输的计算方式。共享内存计算指多个线程共享同一物理地址空间进行并行计算。混合计算则是同时采用分布式计算和共享内存计算的计算方式,以满足不同的计算任务需求。。数据分区通常采用水平分区和垂直分区两种方式。水平分区是将原始遥感图像按照行进行划分,分别分配到不同的计算节点上进行并行处理。垂直分区则是将原始遥感图像按照列进行划分,并分别将不同划分的列分配到不同的计算节点上进行并行处理。在实际应用中,根据数据规模大小以及计算节点的数量选择合适的分区方式进行数据分区,以实现更高效的并行计算。。通过合理的数据通信机制可以实现计算节点之间的数据传输和任务协调,提高整个并行计算系统的计算效率。数据通信常用的方式包括消息传递机制和共享内存机制。消息传递机制是指计算节点之间通过网络传输进行数据通信的方式,包括同步和异步两种方式。共享内存机制则是指多个线程通过共享同一物理地址空间进行数据通信的机制。,它通过优化任务的调度顺序和计算节点之间的负载均衡来提高计算效率。常见的任务调度策略包括静态任务分配和动态任务调整两种方式。静态任务分配是将不同的任务分配到不同的计算节点上进行并行处理,而动态任务调整则是通过全局负载均衡来实现任务的动态调整。任务调度需要综合考虑不同计算任务的计算量、计算节点的性能以及数据传输的开销等因素,以实现最优的任务调度策略。总之,数据密集型遥感图像并行处理平台是满足大规模遥感图像处理和分析需求的必要手段。在并行计算模式、数据分区、数据通信和任务调度等关键技术的支持下,可以开发高效、可扩展、灵活多样的并行处理系统,以实现对大规模遥感图像数据的快速处理和分析。

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