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实现海量遥感影像快速处理的重要基础是高速影像数据服务。基于影像瓦片模型、分布式并行存储体系结构,设计和实现遥感影像并行服务系统——瓦片服务系统,用于快速存储和访问以瓦片方式组织的遥感影像,为高速影像处理、实景城市等提供高吞吐数据服务。实验结果表明:瓦片服务系统具有快速存储和访问海量遥感影像的能力,在高速影像处理与影像服务等领域具有广阔应用前景。 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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研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。 相似文献
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An intelligent geospatial processing unit for image classification based on geographic vector agents (GVAs) 
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下载免费PDF全文 Spatial modeling methods usually use pixels and image objects as fundamental processing units to address real‐world objects, geo‐objects, in image space. To do this, both pixel‐based and object‐based approaches typically employ a linear two‐staged workflow of segmentation and classification. Pixel‐based methods segment a classified image to address geo‐objects in image space. In contrast, object‐based approaches classify a segmented image to identify geo‐objects from raster datasets. These methods lack the ability to simultaneously integrate the geometry and theme of geo‐objects in image space. This article explores Geographical Vector Agents (GVAs) as an automated and intelligent processing unit to directly address real‐world objects in the process of remote sensing image classification. The GVA is a distinct type of geographic automata characterized by elastic geometry, dynamic internal structure, neighborhoods and their respective rules. We test this concept by modeling a set of objects on a subset IKONOS image and LiDAR DSM datasets without the setting parameters (e.g. scale, shape information), usually applied in conventional Geographic Object‐Based Image Analysis (GEOBIA) approaches. The results show that the GVA approach achieves more than 3.5% improvement for correctness, 2% improvement for quality, although no significant improvement for completeness to GEOBIA, thus demonstrating the competitive performance of GVAs classification. 相似文献
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GeoPW: Laying Blocks for the Geospatial Processing Web 总被引：2，自引：0，他引：2
Peng Yue Jianya Gong Liping Di Jie Yuan Lizhi Sun Ziheng Sun Qian Wang 《Transactions in GIS》2010,14(6):755-772
Recent advances in Web‐related technologies have significantly promoted the wide sharing and integrated analysis of distributed geospatial data. Geospatial applications often involve diverse sources of data and complex geoprocessing functions. Existing Web‐based GIS focuses more on access to distributed geospatial data. In scientific problem solving, the ability to carry out geospatial analysis is essential to geoscientific discovery. This article presents the design and implementation of GeoPW, a set of services providing geoprocessing functions over the Web. The concept of the Geospatial Processing Web is discussed to address the geoprocessing demands in the emerging information infrastructure, and the role of GeoPW in establishing the Geospatial Processing Web is identified. The services in GeoPW are implemented by developing middleware that wraps legacy GIS analysis components to provide a large number of geoprocessing utilities over the Web. These services are open and accessible to the public, and they support integrated geoprocessing on the Web. 相似文献
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在山西省地理国情普查实验区朔州市资源3号卫星遥感影像数据的处理中,需要使用多种软件处理遥感影像数据。本研究结合多种处理流程和技术方法,通过对处理后的影像数据分析比较,找到了卫星遥感影像数据处理的最佳途径,重点分析了卫星遥感影像的纠正方法,为在地理国情普查工作中提高多源卫星遥感影像数据处理效率和质量进行了有益探索。 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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针对现有的OpenMP和直接的线程并行法难以对遥感影像处理链进行加速的问题,引入流水线概念对复杂的功能链进行并行加速,提出了基于流水线技术的遥感影像并行处理方法。影像处理实验验证了流水线在遥感影像多级连续处理方面的优势。 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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多源信息融合中小波变换的应用研究 总被引：12，自引：1，他引：12
研究了小波变换在多源信息融合中的应用,主要涉及高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合问题及合成孔径雷达与光学影像的融合问题.主要方法是基于地物光谱信息特征的彩色融合与基于几何特征的融合.利用小波技术对整个融合过程加以改进.获得的融合结果表明基于光谱特征信息的融合方法,可以有效地提高多光谱影像的空间分辨率,而基于几何特征的融合方法,可以提高对遥感影像的目视解译效果.视觉效果上就是将高分辨率影像的细节加入到了低分辨率多光谱影像中,并同时保持原始影像的光谱特征. 相似文献
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深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。 相似文献
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In a service‐oriented environment, Web geoprocessing services can provide geoprocessing functions for a variety of applications including Sensor Web. Connecting Sensor Web and geoprocessing services together shows great potentail to support live geoprocessing using real‐time data inputs. This article proposes a task ontology driven approach to live geoprocessing. The task in the ontology contains five aspects: task type, task priority, task constraints, task model, and task process. The use of the task ontology in driving live geoprocessing includes the following steps: (1) Task model generation, which generates a concrete process model to fulfill user demands; (2) Process model instantiation, which transforms the process model into an executable workflow; (3) Workflow execution: the workflow engine executes the workflow to generate value‐added data products using Sensor Web data as inputs. The approach not only helps create semantically correct connections between Sensor Web and Web geoprocessing services, but also provides sharable problem solving knowledge using process models. A prototype system, which leverages Web 2.0, Sensor Web, Semantic Web, and geoprocessing services, is developed to demonstrate the applicability of the approach. 相似文献
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全天时、全天候和全球的遥感信息实时智能服务是对地观测系统建设的目标。近几年来,随着我国高分专项和商业卫星的发展,在轨卫星数量急剧增加,对地观测能力得到极大增强,使得传统的单星和星座卫星系统的运控、接收、处理和应用服务模式面临严峻挑战,亟须统筹规划卫星应用各环节资源,充分发挥多星协同优势,构建统一的遥感影像实时智能服务体系和系统。本文针对遥感星群卫星体系特点和对地观测用户需求特征,开展面向星群的遥感影像智能服务关键问题研究。提出了面向任务的全球多尺度语义描述网格,统筹全球动静态的任务语义描述,在此基础上重点分析了面向星群的自主任务管理、精准动态规划和协同智能处理等关键技术问题,形成集任务描述、任务管控、任务规划、在轨处理、终端分发一体化的星群智能服务技术体系。通过充分发挥星群协同的优势,结合在轨处理和人工智能技术来降低各环节时间延迟,提高数据处理精度,从而实现完全自动化和智能化的近实时星群智能服务,为对地观测的全天时、全天候快速高效智能服务奠定基础。 相似文献
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遥感影像CVA变化检测的CUDA并行算法设计 总被引：1，自引：1，他引：0
随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。 相似文献
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GUAN Zequn 《地球空间信息科学学报》2000,3(4):16-19
The basic properties to be dealt with ,when considering initially the research needs related to the integration of remote sensing (RS) information into a geographic information system (GIS),are many-sided.The primary combination of remote sensing and GIS is mainly realized by the transforms of data structure .Because of its own limitations,there is an urgent need to investigate the integration of RS and GIS in higher levels.In this paper,we discuss the different types of combinations of RS with GIS,and propose that GIS data should be directly brought into image processing from the beginning.A tentative idea of how to use the method of granularity to study the common processing unit of RS and GIS is described.The example for the determination of granularity of spatial data processing related to run-length-code line is also given. 相似文献
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The basic properties to be dealt with, when considering initially the research needs related to the integration of remote sensing (RS) information into a geographic information system (GIS), are many-sided. The primary combination of remote sensing and GIS is mainly realized by the transforms of data structure. Because of its own limitations, there is an urgent need to investigate the integration of RS and GIS in higher levels. In this paper, we discuss the different types of combinations of RS with GIS, and propose that GIS data should be directly brought into image processing from the beginning. A tentative idea of how to use the method of granularity to study the common processing unit of RS and GIS is described. The example for the determination of granularity of spatial data processing related to run-length-code line is also given. 相似文献