菜单
　　
    摘要混合像元分解是高光谱遥感应用技术中公认的难题，主要是由于传感器的空间分辨率有限，同时自然界中的地貌是复杂多样的 ，尤其是地物本身的尺寸就比较小，导致像元很少由单一地表覆盖类型组成，通常都是几种地物的混合。所以解决混合像元分解的问题是必须的，如此才可以提高遥感应用的精度。27284
    本文通过对高光谱遥感图像混合光谱的分解问题进行了总结，探索了混合光谱产生的主要原因，并对其中的端元提取进行了深入研究，分析了端元提取的原理及研究现状，以及云计算和Hadoop技术用于高光谱遥感数据处理的潜力。在此基础上对现有的PPI(纯净像元指数)端元提取算法进行了研究，并提出了基于Hadoop云计算平台进行端元提取并行优化的思路，设计了一个高光谱图像端元提取系统，通过优化设计PPI高光谱图像端元提取算法，提升了算法的处理效率，同时实现了Hadoop进程的有效控制，提供简易的操作界面以及清晰的数据展示。
    关键词  高光谱遥感, 混合像元分解，Hadoop，云计算，PPI
    毕业论文设计说明书外文摘要
    Title  The Hyperspectral Image Endmember Extraction Algorithm Based on Hadoop and Cloud Computing                  
    Abstract
    Unmixing is always a difficuty of the Hyperspectral Remote Sensing applications,because the spatial resolution of sensor is limited,and the nature is complex,inparticular,the size of the feature itself is always small,making that pixel is hardly made up of single land cover types,it is usually a mix of some feature.So we must solve the problem of unmixing,to improve the accuracy of remote sensing applications.
    Based on the decomposition problem of Hyperspectral remote sensing image MixingSpectral,this article explores the main reason for the MixingSpectral producted,and conducted in-depth research for the Endmember extraction,analyzes the pinciple and research development of Endmember extraction,as well as the potential of cloud computing and Hadoop technology for hyperspectral remote sensing data processing.On this basis,studied for the existing PPI(pixel pure index) Endmember extraction algorithm,and proposed an idea that perform endmember extraction parallel optimization based on Hadoop and cloud platform,designed a system of hyperspectral image endmember extraction, By optimizing and designing PPI hyperspectral image endmember extraction algorithm, enhanced the processing efficiency of the algorithm, while achieving the effective control of Hadoop process, and providing a simple user interface and clearly data showing.
    Keywords：Hyperspectral remote sensing,Unmixing,Hadoop,Cloud computing,PPI
    目   次
    1  绪论    1
    1.1  研究背景    1
    1.2  国内外研究现状    1
    1.3  研究目的和意义    2
    1.4  论文研究内容    3
    2  相关概念与技术    5
    2.1  高光谱遥感简介    5
    2.2  云计算简介    5
    2.3  Hadoop简介    7
    2.4  端元提取简介    8
    3  基于HADOOP云计算的高光谱图像端元提取系统需求分析与系统设计    10
    3.1  可行性分析    10
    3.2  需求分析    10
    3.3  PPI端元提取算法的分布式并行优化设计    11
    3.4  管理系统设计    12
    4  基于HADOOP云计算的高光谱图像端元提取系统具体实现    14
    4.1  Hadoop平台搭建的实现    14
    4.2  端元提取算法的优化与实现    20
  1. 上一篇：计算机网络病毒传播过程研究
  2. 下一篇：JSP信息网新闻管理系统的设计与实现

  1. 基于MATLAB的图像增强算法设计

  2. 基于Kinect的手势跟踪与识别算法设计

  3. JAVA基于安卓平台的医疗护工管理系统设计

  4. 基于核独立元分析的非线...

  5. 基于Hadoop的制造过程大数据存储平台构建

  6. 基于安卓系统的测量软件...

  7. 基于VC++的GIS矢量图形系统开发

  8. 乳业同业并购式全产业链...

  9. 酸性水汽提装置总汽提塔设计+CAD图纸

  10. java+mysql车辆管理系统的设计+源代码

  11. 大众媒体对公共政策制定的影响

  12. 河岸冲刷和泥沙淤积的监测国内外研究现状

  13. 十二层带中心支撑钢结构...

  14. 杂拟谷盗体内共生菌沃尔...

  15. 当代大学生慈善意识研究+文献综述

  16. 中考体育项目与体育教学合理结合的研究

  17. 电站锅炉暖风器设计任务书

　　

About

751论文网手机版...

主页：http://www.751com.cn

关闭返回