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高光谱遥感数据具有波段多、数据量大、处理复杂等特点, 基于GPU的高性能计算在遥感领域得到了快速发展, 为高光谱数据的快速处理提供了硬件和技术条件。采用GPU对高光谱遥感数据常用的SAM、PPI等处理算法进行应用实验, 验证基于GPU的高光谱遥感数据快速处理技术。实验采用新疆东天山地区的一景星载Hyperion数据, 利用支持IDL开发语言的GPULib、CUDA运行时API库进行算法效率的验证, 结果表明, 基于GPU的高光谱数据处理效率比常规的多核CPU主机处理效率有较大提升, 具有一定的应用推广价值。 相似文献
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为了提升面阵相机成像定位精度,以吉林省松原市北部区域的机载面阵图像为实验对象,对成像过程进行误差分析与标定. 机载面阵相机成像存在由三个姿态角引起的定位误差以及由相机镜头畸变等因素产生的畸变误差. 针对以上问题,首先采用严密几何模型,得到面阵图像初步成像结果;然后,采用后方交会和多项式附加参数模型等方法解决内、外方位元素引起的误差问题,得到较为精确的定位结果;最后进行实验验证,测试结果表明,经过内、外方位元素的误差定标,能够控制在5 m以内的范围,精度提升94.37％,处理效果显著. 通过研究标定面阵成像过程中内、外方位元素产生的误差,提高了面阵相机定位精度,对面阵相机成像的应用和推广具有一定价值和科学参考依据. 相似文献
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