结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法
The Parallel Decorrelation Stretching with Multiple Decomposition Tactics for Remotely Sensed Imagery作者机构:武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 中国测绘科学研究院北京100830
出 版 物:《武汉大学学报(信息科学版)》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)
年 卷 期:2016年第41卷第3期
页 面:402-407页
核心收录:
学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程(可授工学、理学、农学学位)] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金:国家自然科学基金(40901229) 国家863计划(2011AA120401)~~
摘 要:提出了一种结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法,该方法根据不同步骤的特点采用不同任务分解策略:计算波段统计信息采用按波段进行任务分解,计算协方差矩阵采用按波段对进行任务分解,进行线性变换采用按数据块进行任务分解,实现了全过程的并行处理。在两台分别安装Windows 7和Linux操作系统的多核计算机下进行了OMIS机载高光谱影像和ASTER卫星影像的去相关拉伸并行处理实验,通过合理配置CPU核数和磁盘系统等,常用的12~16核计算机可取得最高约8倍的整体加速比。同时分析了影响整体加速性能的因素,给出了多核计算机用于遥感影像去相关拉伸并行处理的使用建议。