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针对全球海量地理信息数据成果数据量大、数据类型丰富、质量检查内容多的特点,本文将分布式并行计算技术、多线程技术应用到地理信息数据质量控制体系中,基于MapReduce框架实现了多源多时相海量数据并行质量控制,把算法结构由一个周期执行一个操作改造为一个周期执行多个操作的并行处理,从根本上解决重复操作多、计算慢的质量检查难题。选取核心矢量要素、DOM成果、DEM成果作为典型数据案例开展效率对比试验。试验结果表明,该技术方案的处理效率比传统技术方案提高2~3倍,有效地压缩了任务执行时间,节约了任务执行成本,实现了对海量地理信息数据的快速质量控制,保障了全球地理信息数据的成果质量。 相似文献
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以全球1:25万分幅地表覆盖类别格网单元数据为基础,本文采用因素组合法对卫星影像获取难度、地形类别、云覆盖、景观破碎度等限制因素进行了分析,采用AHP法确定各限制因子权重、多因素综合指数法计算得分、自然间断点法进行优先区划分,最终将5类测绘地理信息数据(DOM、DSM、DEM、DLG、LC)建设优先区按照由易到难的次序划分为优先建设、适宜建设、困难建设区3类。研究分析能够为国家级测绘地理信息相关项目的任务划分、经费定额、工程实施等提供借鉴和参考依据。 相似文献
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