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在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479%,内存消耗减小1个数量级。 相似文献
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高分辨率影像分割的分形网络演化改进方法 总被引：1，自引：0，他引：1
分形网络演化是针对高分辨遥感影像的高精度分割方法。它是以像元自下而上进行地物域合并,直至满足区域对象间异质性值大于预设阈值,停止区域合并得到最终分割结果。当对大数据量遥感影像进行分割时,形成初始区域对象的速度较慢,并且数量较多,导致分割时间长,有待在整体分割效率上进一步提高。一种有效的改进措施是采用某种分割方法,快速生成初始区域对象,然后再以初始分割结果区域对象进行区域合并。本文提出一种自动种子点的并行区域生长分割方法,用于快速生成初始区域对象;提出均匀数据划分的并行区域生长策略及消除数据划分线两侧的区域对象方法;采用OpenMP并行技术实现并行区域生长过程。分割效果对比和效率分析结果表明,本文提出的初始分割方法效率较高,并且分割结果可重现,从可信度、通用性角度来看,具有较高的实用价值。 相似文献
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为解决经典PSInSAR技术在非城区因受永久散射体空间分布不足而导致地形形变监测误差较大的问题,提出基于分时散射体(partial time scatterer,PTS)提取的改进算法。首先基于改进的经验模态分解对影像进行边缘保持平滑滤波降噪,然后采用可信概率估计对PTS目标进行联合提取,最后通过参数差分估计分离PTS相位和计算形变速率,从而得到监测区的地表形变。实验结果表明,提取的PTS目标基本可保持传统PS点的空间分布特性和时序变化趋势,提高非城区目标点的空间分布密度,本文算法具有有效性。 相似文献
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Pearson-Ⅲ曲线分布在气象、水文和农业等领域有广泛的应用,其概率密度函数包含形状参数
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图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出了一种基于Spark自定义RDD（弹性分布式数据集）的并行镶嵌方法。该方法首先在集群的多个节点上通过相位相关法执行图像重叠区域估计操作,从而提高了图像重叠区域估计的多节点并行计算;然后,通过重写Spark中RDD的compute和getPartitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合3个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子;最后,通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子实现图像镶嵌的并行处理。实验结果表明,与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,该方法在保证图像镶嵌效果的基础上,能够有效提高大数据量的图像镶嵌效率。 相似文献
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以模糊理论为基础，用模糊数集来描述未知参数向量中的模糊先验信息，将其以约束条件的形式纳入数学模型。给出带有模糊先验信息的平差模型，并基于正态模糊数建立新的平差准则，提出一种带有模糊先验信息的平差新算法。实例验证，新方法可以较好地解决测量平差中法方程病态问题。未知参数的误差分析显示，新方法解算病态方程优于最小二乘估计、截断奇异值法以及岭估计。 相似文献
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近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。 相似文献