摘要：随着科学技术的发展，我国的遥感技术有了很大进展，遥感技术已经被广泛的应用到民事领域和军事领域，成为获取信息数据的一种最好途径。本文主要围绕分布式遥感图像处理技术之下，分析其在运用的过程中常出现的问题和关键技术。
关键词：分布式；遥感图像处理；关键技术
引言
信息时代背景下，各种复杂性的应用技术被广泛应用。其中数据处理的海量性是大规模复杂应用系统的特点之一。其中该系统应用最为常见的领域是在地球科学分析上。主要目的是遥感监测重大自然灾害，以便可以在决策系统的参考下，制定对策加以解决。数学分析模型在遥感和地理信息系统中的应用将遇到不断膨胀的大型空间数据库。在此背景下，原来传统顺序处理模式已经不能满足当前形势发展的需求，难以满足数据运算要求。针对目前的情况需要加强对分布式并行遥感图像处理中数据划分的研究。以便在实现处理技术高效运行的基础上，降低原有成本。
1遥感图像处理技术的具体内容
遥感图像处理技术是利用计算机技术的制图工具对遥感所获资料进行编辑以及绘制成图的一种技术处理方式，其在地图绘制以及地理研究过程中发挥了非常重要的作用。在应用遥感图像处理技术时对技术的要求是非常高的，主要会涉及到以下三个方面的内容：空间分辨率与制图比例尺、波普分辨率与波段、时间与时相分辨率。第一，空间分辨率与制图比例尺。空间分辨率与制图比例尺技术的要求是不同的，但起决定权的是制图对象的规模。空间分辨率与制图比例尺之间的关系是非常密切的，他们对于普通地图的修改与更新起到了非常关键的促进作用。第二，波普分辨率。波普的分辨率简单来说就是一个波长的范围，在遥感技术的具体应用过程中需要传感器，传感器会对电磁的辐射波进行接收，而波普分辨率则是能够探及到的最小的波长范围。波段是决定波普分辨率高低的重要因素，也可以说传感器的波段多波普的分辨率也就越高。第三，时间与时相分辨率。遥感图像处理技术在时间与时相分辨率上应用的差异性是很大的，这主要是因为遥感制图方式对制图对象的显示具有差异性。遥感图像处理技术记录的是某一时刻地面的实际情况，但是地理现象具有多变性，所以在一个时间段内按照顺序成像的多时相遥感技术必然会存在最佳的时期，也就是最能够揭示地理现象本质的时期。
2分布式图像处理系统所需要支撑的环境
2.1分布式处理系统中的处理机调度
可以充分将一个分布式图像处理的程序在执行的过程中完全分成很多个不同的程序在多个不同的计算机系统中同时执行。进程分布主要包含了两种方法，既静态式分布和动态式分布，必须要创建和维护进程索引表，其中包括着关于进程的相关标识号码，明确和维护好进程的类型和位置，对于进程状态也应该了然于胸，强化维护工作。当在分布式处理系统当中创建新的动态进程状态时，可以在分布式处理系统中的所有计算机当中以已经建立完成的索引表作为依据，对进程进行通信或者是检测。
2.2点处理、线处理和域处理实际通讯量分析
为了将应用程序员编程的难度降低，在分布式共享存储系统中，应用程序不控制远程数据传送，二是字DSM系统下完成。数据预送技术是DSM系统常采用的方式，数据传送按照页面为单位。此种情况下，实际通讯量就会远远大于净通讯量。当P为页面大小时，为了更好的方便计算，可以化简P到以前的像素单位，其他条件一样。之后我们在对点处理、线处理和域处理三种划分方式实际通讯量进行分析。
2.3分布式处理系统中的出错处理和进程终止检测
分布式处理系统在运行过程中除了受到计算机网络地层通信系统的相关问题影响以外，还有一个原因是因为其他用户不当操作而引起，这会导致不能够继续执行在这台计算机系统上的相关进程，最后导致计算机网络出现局部性的失效现象。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆为了能够从最根本上解决这种问题，分布式处理系统可以设计时限机制以实现对出错处理和进程终止检测。使用时限机制的时候，假如在某一个确定的时间之内设置好响应，那么就会确定这个进程出错。发现进程出错后便可以立马执行一个定义好的动作。
3分布式遥感图像处理系统中的并行处理
3.1无人机航空摄影功能
利用无人机遥感技术能够使无人机在进行低空飞行时，完成连续的航空拍摄，而且也能够将各种先进的摄影设备搭载到无人机中，如激光扫描仪、光学相机以及能够完成高清拍摄的数码相机等，这样一来就能够进一步提高测绘结果的准确度。同时，无人机遥感技术在实际操作方面，也具有比较高的灵活性，能够对同一个测绘现场进行多次、反复的测绘，而且也可以有效地避开地面遮挡物、云层等阻碍拍摄的物体，从而进一步提升了测绘工作开展的效率。现如今，无人机遥感技术的航空摄影功能已经在工程测绘中得到了非常广泛的应用，比如，在城市规划中，利用无人机进行航空摄影，从而更加详细、全面地了解城市的实际布局情况，为城市规划方案的制定提供有效的数据支持。
3.2提供api编程接口，方便进行二次开发
提供restful编程接口，开发人员可以直接使用，从而达到访问分布式云存储系统的所有功能。
3.3分布式遥感图像处理系统的负载平衡与任务分配措施
负载平衡指的是每个参加并行计算的处理器都能够在计算中得到有效利用。在多处理的环境中，所有处理机都会被均匀的分配到一子区图像数据，所有的处理机接近负载均衡，进而能够获得效果更加好的并行效率。由于各处理器在不同的环境中所表现出来的性能是不同的，处理机所表现出来的负载也同样不均匀，就可能会造成多种困难，进而导致并行算法效率降低。降低子任务粒度，让处理机台数不超过任务数，可以很好的解决这种问题。总控程序允许各处理机对子任务做出处理，将计算结果反馈到总控程序之后，再申请新的子任务，一直到完成所有的子任务分配。采用动态任务调度是可以合理利用资源的，但是同时也会加大整个系统的成本支出，难以控制子任务粒度。
3.4对数字化和图形化的信息进行分析
所利用的工具是计算机技术。在对数字化信息进行处理时，需要对具有复杂性的数据信息进行重新的编码，然后根据可以识别的方式对图像进行准确地生成，在这个过程当中不仅能够保证数据信息的完整性与准确性，同时利用的逻辑也具有合理性，以此来保证图像的真实性和准确性。在对图形化信息进行处理时，复杂性较高，很容易导致数据会出现失真的问题，所以需要将二维与三维信息通过更加科学与准确的方式转化为平面信息，以此来保证信息的真实性。随着时代和阅读手段的不断提升，数据与图形的转码以及生成也会得到最大程度的优化，最终实现三维图像的阅读，以此来保证降低图像的失真问题，这也将是遥感图像处理技术的主要发展方向。
结语
综上所述，随着分布式遥感图像处理系统的发展，使得信息资源越来越丰富，通过较低的成本可以获得较高的信息数据，极大程度的提升了遥感图像的服务能力和使用共享资源的效率。
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论文作者:林晨
论文发表刊物:《基层建设》2019年第30期
论文发表时间:2020/3/13
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