全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘要: 随着地理信息存储量的飞速增长，传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了 Open MP，MPI 和 MapＲeduce 等主流并行编程模式，将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合，提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型，将该模型与传统模型进行了对比分析，并基于 MapＲeduce 实现了地理空间数据并行处理框架，选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验，该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明，该模型能够很好地支持并行处理框架，可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案
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