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10.11834/jig.20161102

遥感大数据研究现状与发展趋势

引用
目的 遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高,数据类型也不断增加,从航天、航空、临近空间等遥感平台所获取的遥感数据量急剧增加,遥感数据已经具有明显的大数据特征.本文旨在从系统应用的角度分析遥感大数据处理中涉及的关键技术与问题,为相关研究人员提供有价值的参考.方法 在参考大量文献的基础上,首先阐明遥感大数据的特点.其次,从GPU硬件加速、集群、网格、云计算、云格、复杂高性能计算等角度介绍了遥感大数据处理系统.再次,从分布式集群化存储技术等,分析了遥感大数据处理的关键技术.最后,从遥感大数据的多类不确定性、信息融合、机器学习、分析平台等出发,说明了目前研究存在的问题;从遥感大数据多类不确定性建模,面向遥感大数据的机器学习方法等角度说明了遥感大数据发展的趋势.结果 本文详细梳理了遥感大数据的特点、典型的处理系统、核心技术,力图总结出在实际应用与学术研究中该领域需要解决的关键问题以及未来的发展趋势.结论 大数据技术为遥感数据挖掘与知识获取带来了机遇与挑战,面向大数据的机器学习、数据统一分析框架、面向大数据的信息深度融合等问题的突破,将促进遥感知识挖掘的进一步发展.

不确定性建模、多源信息融合、机器学习、高性能计算、遥感大数据

21

TP301.6(计算技术、计算机技术)

河南省自然科学基金项目15A110011,14B110037;中央高校基本科研业务费专项基金项目2015IVA067Natural Science Foundation of Henan Province,China15A110011,14B110037

2016-11-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共15页

1425-1439

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