【摘 要】
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矿产资源是社会发展中重要的不可再生资源,高光谱遥感技术在勘测地物领域具有广泛的应用,对寻矿、成分分析等矿产工作有着极大的帮助。高光谱遥感数据具有信息量丰富、数据量大以及计算复杂等特点,常用的单机处理方式无法满足其计算需求,采用并行化的方式高效处理高光谱遥感数据是充分发掘矿产资源的关键问题。为提升高光谱遥感岩矿数据处理效率,本文主要研究内容如下:（1）设计了处理高光谱遥感数据的通用型高效计算框架（H
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矿产资源是社会发展中重要的不可再生资源,高光谱遥感技术在勘测地物领域具有广泛的应用,对寻矿、成分分析等矿产工作有着极大的帮助。高光谱遥感数据具有信息量丰富、数据量大以及计算复杂等特点,常用的单机处理方式无法满足其计算需求,采用并行化的方式高效处理高光谱遥感数据是充分发掘矿产资源的关键问题。为提升高光谱遥感岩矿数据处理效率,本文主要研究内容如下:（1）设计了处理高光谱遥感数据的通用型高效计算框架（HRSEGF）。框架通过有向无环图形式表示待执行任务集合,对集合中的任务从子任务并行以及任务节点间并行两方面对矿产数据处理流程进行优化:子任务并行采用并行计算方式降低高光谱数据的处理时间;任务节点间的并行则采用合理的调度算法优化任务流程中的云计算资源分配策略,以更优策略利用云计算资源。（2）针对HRSEGF中子任务并行,构建了高光谱遥感矿产数据信息提取并行优化算法。算法包含高光谱数据降维、端元提取和光谱匹配步骤,从执行过程中的数据存储方式、矩阵计算方式、步骤间衔接方式等方面进行并行优化。通过在不同数据量、不同并行度下的实验验证,表明该并行优化算法在保证信息提取结果正确的基础上能明显提高任务执行效率。（3）为高效执行HRSEGF框架中的矿产任务集合,合理利用计算资源,提出了一种基于混合粒子群算法的高光谱矿产任务多目标调度算法。深入分析启发式算法寻优策略,为混合粒子群调度算法添加一种预生成搜索粒子策略,以及结合粒子群算法和人工鱼群算法设计混合粒子群的新型搜索方式。通过在不同数据集、不同并行度以及不同计算资源数量下的实验验证,混合粒子群算法在矿产任务调度领域能有效缩短任务执行时间、提高负载均衡并契合HRSEGF计算框架。（4）基于Hadoop+Spark+HRSEGF框架搭建实现了高光谱遥感矿产数据处理平台。该平台采用B/S架构,整体设计上采用松耦合的设计模式,具有良好的通用型和可扩展性。平台包含计算资源管理、算法管理以及构建任务流程等多个模块。用户可以按需选择高光谱遥感矿产数据的并行处理算法组件构建整体遥感数据处理DAG任务流程,并根据实际需求选择多种调度算法对执行过程进行优化。矿产数据处理平台满足良好的人机交互性,用户无需掌握Hadoop和Spark的相关知识就能实现高效处理高光谱遥感矿产数据。
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