● 摘要
数据高程模型（DEM）数据是地理信息系统的重要来源，包含了大量的地形结构和特征信息，对其信息的提取和管理对国防建设安全具有重要意义。近年来，随着观测技术的发展，DEM数据呈现出了高精度、大范围、数据量庞大的趋势，传统的研究受限于单一节点计算性能的限制难以满足对海量DEM数据的应用需求，开展并行数字地形分析的研究和应用成为研究热点。但是，目前的研究倾向于对地形分析算法的并行处理，很少开展对DEM数据的并行存储和管理，因此，开展可以并行存储和管理DEM数据的信息系统是急需解决的技术难题。云计算是处理海量数据的主要方法，目前技术已相当成熟，如何基于Hadoop平台管理DEM数据是值得研究的课题。
本文结合项目实际需求，基于Hadoop设计了海量DEM数据的存储和管理方法，实现了一个原型系统，主要的工作包括以下三个方面：
（1）分析了云环境下DEM数据存储和管理需求，介绍了传统金字塔模型的构建方法，在此基础上设计了DEM金字塔的构建方法及模型，并结合HDFS分布式存储模型的原理和特点实现DEM金字塔的并行构建。
（2）对传统空间索引方法进行了对比，结合Hadoop平台下分布式数据库HBase，构建了适合海量DEM数据分布式存储的索引机制，使得地理空间相邻的数据在物理空间上也相邻，并结合DEM数据特点构建Key-Value存储模型，并行存储至HBase数据库，提高查询效率。
（3）结合数据需求和功能需求，设计并实现了DEM云存储管理原型系统。设计了实验，实验结果表明了本文所提方法的有效性和实用性。