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利用MapReduce进行批量遥感影像瓦片金字塔构建 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析面向瓦片金字塔并行构建任务分解的基础上,提出了一种利用MapReduce进行批量遥感影像瓦片金字塔并行构建的方法.实验结果表明,该方法不仅在集群上快速、有效地解决了单机上难以解决的大规模批量遥感影像瓦片金字塔的构建操作,而且具有良好的可扩展性.同时,该算法可作为大规模遥感影像并行处理的基础框架,非常容易扩展到高效能影像特征提取、遥感影像融合以及影像增量计算等其他海量遥感影像处理任务中. 相似文献
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全国第二次土地调查中海量遥感影像瓦片金字塔的建立与无缝组织 总被引：1，自引：0，他引：1
基于全国第二次土地调查中遥感影像数据的海量性与分布性等特点,论述建立全国二调遥感影像瓦片金字塔的必要性,提出建立全国范围的遥感影像瓦片金字塔的方法和步骤,实现各省市遥感影像瓦片金字塔的逻辑无缝组织、存储及几何无缝显示和浏览,有效提高二调遥感影像W eb共享和浏览效率。 相似文献
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一种海量遥感影像实时切割与高效调度新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统影像组织方法——瓦片金字塔模型实现海量遥感影像调度存在的问题,提出一种瓦片实时切割与高效调度的新方法。在.net平台上使用C#语言开发了基于瓦片实时切割与调度和瓦片金字塔模型两种方法的瓦片服务发布系统,并用实验进行了对比分析。实验结果表明,新方法无需创建瓦片金字塔模型,节省了大量的时间和空间;同时瓦片调度速度有所提高,从而实现了海量遥感影像实时切割与高效调度。 相似文献
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随着地理信息和遥感技术的不断发展,高分辨率遥感影像的应用范围不断扩大,这对海量遥感影像的有效使用和管理提出了迫切需求。本文基于瓦片技术,对高分辨率遥感影像进行处理,实现了影像的快速访问。该技术已经应用到实际的测绘生产中,对提高生产效率和影像的统一管理具有重要意义。 相似文献
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在WebGIS地图服务中,用户在使用遥感影像专题图时希望能与其有一定的交互操作,但因遥感数据量过大,在网络中存在数据传输慢、系统反应迟缓等问题。本文将瓦片地图思想引入遥感影像专题图应用中,采用不同的方法分别对矢量数据和栅格数据进行切割,形成地图瓦片,并对其应用方法和可行性进行了研讨,以提高用户在网络中使用遥感影像专题图的效率。 相似文献
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海量遥感影像的存储与快速调度显示方法 总被引：2，自引：0，他引：2
随着计算机技术的发展,计算机的存储和处理的功能越来越强大,但是仍然无法满足日益增加的海量信息处理的需要。因此研究如何利用有限的计算机内存,处理无限大小的数据,成为研究的重点。本文根据海量遥感影像数据的特点以及对海量遥感图像进行处理的需要,研究了实现海量图像数据快速显示的方法以及其数据库存储结构。主要包括图像重采样、影像金字塔生成技术、图像快速显示技术等。 相似文献
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在缺少相关地域影像的情况下,利用谷歌海量的影像瓦片获取目标影像数据是一种有效途径。本文利用开源的GDAL库,实现了影像瓦片数据的拼接,较好地解决了影像瓦片数据拼接的问题。经过拼接后的影像和标准影像对比,拼接的影像空间参考信息准确,具有一定实用价值。为进一步研究瓦片数据的拼接使用提供了方向。 相似文献
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随着科学技术的快速发展,人们对于高性能计算技术的需求日益迫切,大规模数据并行处理的集群式系统实现技术开始逐步成熟。我国已对该项技术进行了深入研究,并将其应用到遥感影像处理技术当中,形成了集群式数字摄影测量系统Pixel Grid。相对于传统的摄影测量及遥感影像处理过程,集群式系统整合资源、集成技术,大大提高了数字摄影测量以及遥感影像数据处理乃至空间信息提取的处理效率。这也是目前遥感影像处理技术发展的重要方向之一。 相似文献
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随着卫星遥感技术的发展,需要快速地将卫星遥感图像数据转化为用户需要的信息,并行图像处理技术是解决“快速”的重要途径。并行程序的性能与计算机体系结构密切相关,不但取决于CPU,还与系统架构、指令结构、存储部件的存取速度等因素有关。一般意义上,提高并行程序的性能采用粗粒度并行,指令级优化(ILP)和存储优化等技术。作为尝试,本文讨论了在工业标准化机群上采用软件式共享存储系统做的并行影像匹配方法,以影像匹配算法为例子,讨论了如何在粗粒度并行、指令级优化(ILP)和存储优化三个方面提高图像处理的计算速度。 相似文献
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随着航空航天遥感技术的不断发展,以遥感影像为代表的栅格数据分辨率越来越高,遥感影像处理呈现出数据量大、复杂度高的特点。近年来,通用GPU的运算性能不断提高为加速密集运算提供了新的途径,目前,采用GPU并行技术进行遥感影像处理成为新的研究热点。本文提出了基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换方法,实践证明,相比于传统的转换方法基于GPU的算法有较为明显的提速。 相似文献
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基于CUDA的高效并行遥感影像处理 总被引：2，自引：1，他引：1
近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检... 相似文献
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基于GPGPU的并行影像匹配算法 总被引：7，自引：1，他引：6
提出一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化数据存储结构,提高数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。CUDA在高运算强度数据处理中呈现出的实时处理能力和计算能力,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。 相似文献
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由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。 相似文献
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随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络（Artificial Network Networks,ANN）是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。 相似文献
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我国已经成为卫星遥感数据大国,但是在多源异构海量遥感数据的系统建设和技术研发方面,现行的遥感数据存储、处理以及服务技术将面临很大的挑战。本文基于空间数据库的空间对象模型和关系模式,设计了一套"空间-属性-体化"的多源异构卫星数据标准化数据结构,开发了多源异构卫星数据一体化管理应用原型系统,实现了多源异构卫星数据的自动化入库、统一查询检索和多样化处理等功能,为多源异构卫星影像数据及其辅助元数据的一体化管理提供解决方案。 相似文献