資源描述：
《基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、9Mil工工圭*摩碩士學(xué)位論文論文題目：基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究作者姓名陳潔塵指導(dǎo)教師王衛(wèi)紅教授、顧國(guó)民講師學(xué)科專業(yè)計(jì)算機(jī)軟件與理論所在學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院提交日期2012年03月20日浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于集群的高性能遙感影像水體提取方法研究作者姓龍：陳潔塵指導(dǎo)教師：王衛(wèi)紅教授、顧國(guó)民講師浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2012年3月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESE
2、ARCHONHIGHPERFORMANCEWATEREXTRACTIONMETHODOFREMOTESENSINGDATABASEDONCLUSTERSYSTEMCandidate:JicChcnChenAdvisor:WeiHongWangtGuoMingGuCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnologyMarch2012浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭更聲明：所堤交的學(xué)位論文地本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研充工作所取得
3、的研究成果?除文中已經(jīng)加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外.本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果.也不含為獲得浙江丄業(yè)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位證書(shū)而使用過(guò)的材料.對(duì)木文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體.均己在文中以明確方式標(biāo)明.本人承擔(dān)本聲明的濃存奮任.作若簽名:H期年上月M日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作肴尢全了解學(xué)校令關(guān)保昭、使用學(xué)位論文的規(guī)定.同總學(xué)校保留井向國(guó)家呑關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電f版，允許論文被仕閱和借側(cè).本人授權(quán)浙江丄業(yè)大學(xué)町以將本學(xué)位論文的全部或都分內(nèi)容編入的關(guān)數(shù)據(jù)昨進(jìn)療檢索.可以采
4、用形印、縮印或知描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文.本學(xué)位論文屬于1、保在年解密后適用本授權(quán)菇.2、不保機(jī)乂（請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打作者簽名:日期：W年$月X日導(dǎo)師簽名?3口期：x?年「月"日??IIRESEARCHONHIGHPERFORMANCEWATEREXTRACTIONMETHODOFREMOTESENSINGDATABASEDONCLUSTERSYSTEMABSTRACTDuetothedevelopmentofearthobservation,itiseasiertogetmulti-source,hi
5、gh-qualitydatasource.Researchersfromdifferentcountrieshavepaidmuchattentioninextractinginformationfromremotesensingimagerecently.Amongthesestudies,waterextractionresultscanbeusedinlotsofareas,suchasagriculture,waterresourcesprotectionanddisasterprevention.How
6、ever;thereisalargeamountofremotesensingdatasofar,anditisunabletoapplythewaterextractionmethodinlarge-scale?Simultaneously,remotesensinginformationcomputationconsumeslargescaleofcomputingresourceandtime?Itismoredifficulttoextractwaterinformationbecauseoftheunc
7、ertaintyofremotesensingdata?Recently,asparallelcomputingandgridcomputingbecomepopularandareappliedtolotsoffields,wecanconsiderthemasasolutiontothetime-consumingprobleminwaterextractionprocessing.Inthispaper,weproposeamethodwhichconstructsaclustersystemandappl
8、iesthewaterextractingalgorithmtotheclusterenvironment.Asaresult,themethodisprovedtobeefficientandcanbeappliedinlarge-scaleapplication.Themainworkofthispaperisasbelow:Firstly,asurveyoftrad
