基于大數(shù)據(jù)集的DEM數(shù)據(jù)管理與調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告

基于大數(shù)據(jù)集的DEM數(shù)據(jù)管理與調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告開題報告題目：基于大數(shù)據(jù)集的DEM數(shù)據(jù)管理與調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究學(xué)生信息：XXX，XXX，XXX指導(dǎo)教師：XXX一、課題背景地形高程數(shù)據(jù)（DigitalElevationModel，DEM）是地理信息系統(tǒng)（GIS）中最基本的數(shù)據(jù)之一，廣泛應(yīng)用于地形分析、地質(zhì)勘查、水系分析、城市規(guī)劃、自然災(zāi)害等領(lǐng)域。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大規(guī)模的DEM數(shù)據(jù)集已經(jīng)出現(xiàn)，例如美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）的NationalElevationDataset（NED）和國家航空航天局（NASA）的ShuttleRadarTopographyMission（SRTM）等。這些大數(shù)據(jù)集對DEM數(shù)據(jù)的管理、存儲和處理提出了新的挑戰(zhàn)。同時，對DEM數(shù)據(jù)的高效調(diào)度和處理也是目前亟需解決的問題。二、研究目的和意義本課題旨在研究基于大數(shù)據(jù)集的DEM數(shù)據(jù)管理、存儲、調(diào)度和處理的關(guān)鍵技術(shù)，探究面向海量DEM數(shù)據(jù)的高效管理和調(diào)度方法，如何利用分布式存儲系統(tǒng)、并行計算等技術(shù)快速處理海量DEM數(shù)據(jù)。通過本課題研究，可以提高DEM數(shù)據(jù)的管理和調(diào)度效率，為DEM數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用提供技術(shù)支持。三、研究內(nèi)容和方法本課題研究內(nèi)容包括：1.大數(shù)據(jù)集DEM數(shù)據(jù)的存儲和管理，包括海量數(shù)據(jù)的分布式存儲和索引方法等。2.基于分布式計算平臺的DEM數(shù)據(jù)分析和處理，包括并行算法設(shè)計和實現(xiàn)。3.DEM數(shù)據(jù)的高效調(diào)度算法研究，包括任務(wù)調(diào)度、負(fù)載均衡等。本課題將采用實驗室實際數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，驗證所提出方法的有效性和可行性。四、預(yù)期成果通過本次研究，預(yù)期達(dá)到以下成果：1.提出基于大數(shù)據(jù)集的DEM數(shù)據(jù)管理和調(diào)度方法，具有高效性、可擴(kuò)展性和靈活性。2.實現(xiàn)基于分布式計算平臺的DEM數(shù)據(jù)并行處理算法，加速DEM數(shù)據(jù)的處理效率。3.設(shè)計和實現(xiàn)DEM數(shù)據(jù)高效調(diào)度算法，提高數(shù)據(jù)調(diào)度效率和負(fù)載均衡。四、研究進(jìn)度安排本課題計劃分為以下階段：1.文獻(xiàn)綜述，了解國內(nèi)外DEM數(shù)據(jù)處理和調(diào)度相關(guān)研究現(xiàn)狀。2.大數(shù)據(jù)集DEM數(shù)據(jù)管理和存儲方面的研究，包括數(shù)據(jù)分布式存儲和索引等。3.并行計算平臺上大數(shù)據(jù)集DEM數(shù)據(jù)處理方法的研究，設(shè)計和實現(xiàn)并行算法。4.DEM數(shù)據(jù)調(diào)度算法的研究和實現(xiàn)。5.實驗測試、結(jié)果分析和總結(jié)。五、研究難點1.如何實現(xiàn)對海量DEM數(shù)據(jù)的高效管理和調(diào)度。2.如何利用分布式計算平臺提高DEM數(shù)據(jù)的處理效率。3.如何設(shè)計高效的DEM數(shù)據(jù)調(diào)度算法，解決任務(wù)調(diào)度和負(fù)載均衡問題。六、參考文獻(xiàn)1.徐紀(jì)磊,許振杰,等.基于深度學(xué)習(xí)的DEM超分辨率重建研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,49(5):767-774.2.陶潔,左志強(qiáng).基于Hadoop的超大規(guī)模DEM數(shù)據(jù)并行處理研究[J].測繪地理信息,2017(7):52-55+65.3.郭宏飛,李松柏,等