【摘 要】
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大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战。Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能。当Spark平台内置的K-Means算法用于数字图像处理时，其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）分区一般采用缺省设置，尽管这种RDD设置简单便捷，但对大尺度图像分割任务容易造成“多分区、小数据”现象
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金（2022-M S-400）； 辽宁省教育厅重点攻关项目（LJ2020ZD003）；
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大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战。Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能。当Spark平台内置的K-Means算法用于数字图像处理时，其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）分区一般采用缺省设置，尽管这种RDD设置简单便捷，但对大尺度图像分割任务容易造成“多分区、小数据”现象，极大影响图像分割速度。为此，本文采用覆盖部分上海市区的WorldView-3遥感图像为测试数据，在K-Means算法初始化聚类中心阶段自定义影响RDD分区的参数spark.sql.shuffle.partitions，在迭代计算阶段调用coalesce（）算子减少分区数，与串行K-Means算法对比验证了单机处理大数据的可行性与有效性，与优化前的Spark并行K-Means算法对比实现了大尺度遥感图像快速分割。实验结果表明，在K-Means算法初始化聚类中心和迭代计算阶段，将RDD分区数设置在CPU核数的1-10倍，总用时由优化前的145s缩减到97s，尤其在初始化聚类中心阶段的时间效率上，优化后是优化前的500-1000倍。
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