典型文献
GeoCube:面向大规模分析的多源对地观测时空立方体
文献摘要：
随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积.传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析.对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论.近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景.基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施.因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算.研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析.本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势.
文献关键词：
遥感;对地观测数据;时空立方体;人工智能;大规模分析
中图分类号：
作者姓名：
高凡;乐鹏;姜良存;曹志鹏;梁哲恒;上官博屹;胡磊;赵帅锋
作者机构：
武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079;湖北省空间信息智能处理工程技术研究中心,武汉430079;广东南方数码科技股份有限公司,广州510665
文献出处：
引用格式：
[1]高凡;乐鹏;姜良存;曹志鹏;梁哲恒;上官博屹;胡磊;赵帅锋-.GeoCube:面向大规模分析的多源对地观测时空立方体)[J].遥感学报,2022(06):1051-1066
A类：
GeoCube,时空立方体
B类：
大规模分析,立体观测,观测体系,遥感大数据,组织方式,时空基准,集中式,大规模并行,数据模型,分析基础设施,就绪,多维数据,对地观测数据,多源数据,处理模式,智能优化,时空大数据,新框架,商业智能,智能领域,长时序,开源数据,处理性能
AB值：
0.244142
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