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雅各布大学，校园环路 12，28759 不来梅，德国，{d.misev，p.baumann}@jacobs-university.de A BSTRACT 数据立方体是分析和可视化时空数据产品的公认基石。通过从特定于提供商的组织中抽象出无数文件，可以提高用户友好度。数据立方体查询语言还建立了可操作的数据立方体，使用户能够“随时”进行任何查询，而无需编写任何代码。然而，通常数据立方体部署的目标是大规模数据中心环境，以适应大数据和大规模并行处理能力，从而实现良好的性能。在本文中，我们反过来报告了一项降尺度实验。在 ORBiDANSE 项目中，数据立方体引擎 rasdaman 已移植到立方体卫星 ESA OPS-SAT 上，并在太空中运行。实际上，卫星因此成为一种数据立方体服务，提供 OGC 网络覆盖处理 (WCPS) 地理数据立方体分析语言的基于标准的查询功能。我们相信，这将为机载临时处理和过滤地球大气大数据铺平道路，从而在更短的时间内将其发布给更大的受众。 论文类型和关键词 简短交流：数据立方体、立方体卫星、卫星、阵列数据库、rasdaman、SQL/MDA 1 引言 获取大量地球观测卫星图像从未如此便宜，这有助于监测和了解我们的星球及其随时间的演变。同时，这也带来了许多挑战 [19]。
卫星机载数据立方体查询处理
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