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随着计算机技术的发展,通过处理分析遥感影像数据获取信息达到科研或工程应用目的已成为一种普遍的模式。遥感影像数据在包含丰富信息量的同时,其自身的海量特性也逐渐成为制约其应用的障碍之一。在诸多关于遥感影像压缩合并方法的研究中,四叉树原理一直是一个重点研究方向。但传统的四叉树算法在处理遥感影像过程中总会存在过度分割现象;而且以往的相关研究中,总是针对单一波段影像进行处理,其应用价值会有一定的局限性。针对这两点不足,本文提出并实现了一种基于四叉树原理的多波段遥感影像合并算法,并通过试验进行了验证,与传统的四叉树方法相比,其在压缩比方面平均可以提高50%以上,且在压缩精度方面也取得了良好的效果。 相似文献
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全球地形实时绘制中海量多源遥感影像的拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
设计全球四叉树层次细节模型和基于数据集的存储方案,以支持海量遥感影像数据的高效管理和访问;为保证显示效果,提出以多边形描述数据集的形状,并设计基于数据集形状多边形的影像拼接算法。 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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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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自然灾害发生后,由于救灾的紧迫性,应急测绘保障要求我们第一时间提供处理后的灾区影像,但是现阶段我们仅能做到原始影像的快速获取,无法有效地快速处理遥感影像。本文研究了图形处理器(GPU)的并行可编程性和CUDA编程模型特征,通过对遥感影像正射纠正,快速傅里叶变换(FFT)和高斯差分算法的CUDA编程设计,在GPU上实现这三种算法的快速并行处理,并与CPU结果对比,证明GPU能够在数据精度和CPU保持一致的基础上大幅缩短遥感影像处理时间,加速比可以达到一个数量级。 相似文献
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正射纠正是生成正射影像的关键步骤.随着航空遥感影像数据量的急剧增加,正射纠正的处理速度问题越来越受到关注.并行处理是解决正射纠正速度问题的有效途径.在对遥感影像正射纠正算法进行分析的基础上,重点对并行正射纠正算法中的数据划分,负载平衡等关键问题进行深入研究,并提出一种适合遥感影像快速正射纠正的负载平衡并行算法.在同构集群环境下的实验结果表明,该算法能够实现集群处理节点基本的负载平衡,达到良好的并行加速比,适合干航空遥感影像的快速正射纠正. 相似文献
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平面影像到退化四叉树格网(Degenerate Quadtree Grid,DQG)的转换是实现全球DQG无缝可视化建模的前提任务。以相交面积为权重,提出平面影像到球面退化四叉树格网的转换算法。实验利用4km分辨率256级灰度图像数据Wsiearth.tif和30m分辨率Landsat5 Level4遥感数据,详细对比分了平面影像到退化四叉树格网与平面影像到四元三角格网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的转换精度和效率。 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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随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。 相似文献
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Tianjun Wu Liegang Xia Jiancheng Luo Xiaocheng Zhou Xiaodong Hu Jianghong Ma Xueli Song 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(11):1805-1814
In high-resolution remote sensing image processing, segmentation is a crucial step that extracts information within the object-based image analysis framework. Because of its robustness, mean-shift segmentation algorithms are widely used in the field of image segmentation. However, the traditional implementation of these methods cannot process large volumes of images rapidly under limited computing resources. Currently, parallel computing models are generally employed for segmentation tasks with massive remote sensing images. This paper presents a parallel implementation of the mean-shift segmentation algorithm based on an analysis of the principle and characteristics of this technique. To avoid the inconsistency on the boundaries of adjacent data chunks, we propose a novel buffer-zone-based data-partitioning strategy. Employing the proposed data-partitioning strategy, two intensively computation steps are performed in parallel on different data chunks. The experimental results show that the proposed algorithm effectively improves the computing efficiency of image segmentation in a parallel computing environment. Furthermore, they demonstrate the practicality of massive image segmentation when computer resources are limited. 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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The growth of the Web has resulted in the Web‐based sharing of distributed geospatial data and computational resources. The Geospatial Processing Web (GeoPW) described here is a set of services that provide a wide array of geo‐processing utilities over the Web and make geo‐processing functionalities easily accessible to users. High‐performance remote sensing image processing is an important component of the GeoPW. The design and implementation of high‐performance image processing are, at present, an actively pursued research topic. Researchers have proposed various parallel strategies for single image processing algorithm, based on a computer science approach to parallel processing. This article proposes a multi‐granularity parallel model for various remote sensing image processing algorithms. This model has four hierarchical interfaces that are labeled the Region of Interest oriented (ROI‐oriented), Decompose/Merge, Hierarchical Task Chain and Dynamic Task interfaces or sub‐models. In addition, interfaces, definitions, parallel task scheduling and fault‐tolerance mechanisms are described in detail. Based on the model and methods, we propose an open‐source online platform named OpenRS‐Cloud. A number of parallel algorithms were uniformly and efficiently developed, thus certifying the validity of the multi‐granularity parallel model for unified remote sensing image processing web services. 相似文献
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Time is a crucial factor for many remote sensing applications such as emergency response. The traditional approach requires users to spend a lot of time downloading, processing, and viewing satellite images with specialized software. Realizing interactive real‐time processing and visualization of satellite images online is our focus. This article presents an On‐Demand computing schema for remote sensing images. A processing chain model is proposed for satellite images on a private cloud computing platform designed for the China Centre for Resources Satellite Data and Application (CCRSDA). The architecture, processing flow, optimization method, fault tolerance, and user interface are described in detail. To test the efficiency and scalability of the platform, 11 processing chains were created and three load balance experiments were executed. The results from these experiments show the validity of the proposed methods and architecture. 相似文献
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分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律。分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析。多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况。此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性。 相似文献
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Zhanfeng Shen Jiancheng Luo Wei Wu Xiaodong Hu 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2012,40(3):357-370
Object-oriented remotely sensed images processing method has been accepted by more and more experts of remote sensing. To advance the efficiency of data processing, parallel image computing is a good choice since large volumes of data need be analyzed efficiently and rapidly. This paper presents the information extraction method based on per-parcel extraction of high-resolution remotely sensed image; to extract efficiently different information from remotely sensed image, this paper gives the research idea of image rough-classification based on large-scale and subtle-segmentation based on small-scale; to improve the efficiency of image processing, we adapt parallel computing method to solve this problem by presenting an new data-partition method. At last this paper gives the implementation of the research idea based on Message Passing Interface (MPI) and analyzes our experimental system efficiency, and the results show that the new methods can improve the efficiency of high-resolution remotely sensed image data processing efficiently and have a good application. 相似文献