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基于面向对象的分布式遥感数据存储模型研究

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现有的遥感数据存储模型大都针对遥感影像产品数据,且在分布式环境中不能达到较好的负载均衡,为了能够管理及高效存取海量多源异构的遥感数据,满足日益增长的高并发数据共享服务需求,提出了一种支持分布式虚拟化技术的遥感数据存储组织模型.模型利用面向对象思想对遥感数据进行分类及标准化处理,结合金字塔与全球剖分格网模型,建立分布式虚拟化环境下的遥感数据存储组织架构,利用一致性哈希算法思想解决数据在分布式环境下均衡性存储问题,同时通过虚拟化服务器动态分配策略优化了系统整体性能,实验表明新提出的模型比传统模型及同类模型更具优势.该模型已经应用在国家高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心数据分发服务系统,验证了模型的可靠性、稳定性和适用性.

遥感数据管理、分布式、虚拟化、一致性哈希、面向对象

47

TP79(遥感技术)

国家自然科学基金61202098

2017-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

185-193

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河南大学学报(自然科学版)

1003-4978

41-1100/N

47

2017,47(2)

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