遥感影像并行处理中基于优先级的任务分配策略

对集群环境下大规模遥感影像并行计算中任务分配效率低、负载不均衡的问题进行分析讨论,在此基础上建立多机任务分配模型,提出一种基于计算节点优先级的任务分配算法。该算法综合考虑计算节点的负载和性能,在任务分配时实时地收集各个节点的信息,计算出各个计算节点的优先级,按照优先级的高低分配任务,保证在满足集群间负载均衡的前提下能合理地将任务分配到计算节点。实验结果表明,该算法能快速实时地进行任务分配,任务的分布更加合理和均匀,并且当任务个数增多时,算法的执行效率要比轮转调度算法高出约2倍。     

海量遥感数据处理架构与并行算法研究

为了有效提高海量遥感数据处理效率,在对IO、任务协调损耗和多核多CPU等影响并行计算性能等关键因素分析的基础上,提出计算单体、任务分配管理器等七大模块构成的三层架构的并行计算体系结构(OssSinvoParallel)。从宏观层面给出并行计算算法,对算法时效性进行分析。试验结果证明该体系架构可有效提高并行处理速度,在当前遥感数据处理需求迫切增长的形势下,可有效解决遥感影像处理时效性瓶颈问题。     

基于GPU的遥感图像融合并行算法研究

基于通用GPU并行计算技术,结合遥感图像数据融合处理特点,利用NVIDIA公司的CUDA编程框架,在其GPU平台上对BROVEY变换和YIQ变换融合算法进行了并行研究与实现.实验结果表明,随着遥感图像融合算法的计算复杂度、融合处理的问题规模逐渐增加,GPU并行处理的加速性能优势也逐渐增大,GPU通用计算技术在遥感信息处理领域具有广阔的应用前景.     

基于Apache Spark的MODIS海表温度反演方法

为应对海量遥感影像快速计算的需求,通过对影像获取、算法和计算过程优化和改进,提出了一种基于Apache Spark并行计算框架的MODIS海表温度反演方法,实现了海量MODIS遥感影像的海表温度快速反演.应用四轮网络查询请求获取特定的时空范围影像数据,提高影像获取阶段的效率;应用简化算法参数、拟合过程变量改进海表温度劈窗算法,使之适合快速并行计算;应用弹性分布式数据集（RDD）窄依赖关系的优点,避免并行计算中的数据交换延迟.通过单机模式与集群模式对比实验,发现集成了并行计算框架的集群模式影像处理效率约为单机模式的10倍.研究结果表明了融合集群计算技术的海表温度反演过程有效提高了传统单机应用程序的处理效率.     

基于云影距离模型的遥感图像多尺度融合算法

为了对含云及云影遥感图像上的云影进行有效消除,首先构建了遥感云影成像距离模型,并依据遥感云影距离模型,提出了一种新的云影识别算法,用来对有云遥感图像中的云层和阴影进行检测与识别,并生成融合区域图;然后在融合区域图的基础上,提出了一种多尺度图像融合算法,用来消除云影,即先对源图像进行多尺度几何分解,得到源图像的粗糙和细节分量,然后对云影区域和非云影区域分别采用不同的融合策略进行处理得到融合图像。仿真实验结果表明,该新融合算法不仅对薄云的消除效果非常好,而且对厚云及阴影的消除效果也非常好,且不会产生衔接边缘。     

多源遥感图像融合的数据同化算法

为解决现有融合方法不能根据遥感图像的后续处理要求对融合规则进行自适应调整的问题, 本文结合模型算子和观测算子的优点构建数据同化系统, 提出了基于数据同化和遗传粒子群方法的遥感图像融合算法. 该算法将平移不变性小波变换作为模型算子, 将对比度金字塔作为观测算子. 由后续处理对图像属性指标的依赖程度确定属性指标的权重, 用评价指标的加权和构造目标函数, 并用遗传粒子群算法优化目标函数, 从而获取高清晰度的遥感图像. 本文通过遥感全色图像与多光谱图像、红外图像与可见光图像的融合证明了算法的优越性.     

基于GPU的遥感图像IHS小波融合并行算法设计与实现

遥感图像融合是遥感图像应用的一个重要处理步骤。随着遥感图像数据规模与融合算法计算复杂度的增大,遥感图像融合面临着处理速度的挑战。最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算的应用得到了快速发展。本文基于GPU编程模型和硬件特性,深入研究了遥感图像融合的并行加速算法,提出了适合融合执行流的并行映射模型。本文选取计算量大、计算精度高的IHS增强小波融合算法进行GPU并行设计,并针对主流的GPU平台在数据传输、循环优化、线程设计等方面进行了优化,最后在nVIDIA GTX 460 GPU上进行了实验。实验结果表明,本文设计的并行映射模型及优化策略能够很好地适用于遥感图像融合应用,最大加速比达到了114倍。研究表明,GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景。     

基于Jini的集群网格并行计算平台的构建

研究如何使用分布式系统Jini体系来构建集群网格并行计算平台。首先介绍集群计算和Jini技术；然后给出基于Jini的集群计算系统模型JCCM，设计了一个在此模型上实现并行计算的通用算法，并在自强3000集群主机上对此模型及算法进行了测试，证实了该模型的可伸缩性和健壮性。     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况, 结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。 对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。 基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。 实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

多时相遥感影像变化检测系统设计与实现

针对遥感卫星影像数据量大,计算时间长等特点,在高性能集群并行处理环境下,研究了长时间序列遥感卫星影像变化信息快速提取技术,设计并实现了一体化变化检测工艺流程及系统框架,为多时相遥感卫星影像变化检测提供了高精度、快速的方法与平台。以广东某地区为试验数据,研究表明,与传统变化检测方法相比,进一步提高了变化信息提取精度,并可以获得良好的并行加速比,并行效率高,能够满足大规模遥感数据的变化检测。     

基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于MPI和OpenCV遥感植被指数产品的并行计算

遥感传感器和计算机技术的发展,每天都会汇集大量新的地理空间数据。地球科学许多应用要求数据实时或接近实时地处理,发展高性能计算是进行海量数据处理的必然趋势。本文以 TM 影像制备黑河流域归一化指数产品为例,基于高性能集群,实现了植被指数快速提取的并行计算方法,并采用对等并行编程模式,通过 C 语言调用 MPI（Message Passing Interface,消息传递接口）和 OpenCV（Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库）函数库,实现了 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数）的并行计算,获得了黑河流域的 NDVI。性能测试表明,并行计算可以显著提高遥感图像处理的速度。文章最后讨论了从原始影像提取植被指数产品的流程。     

面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法

空间数据特别是遥感影像数据的快速增加和应用需求的扩大,其组织效率和处理速度已经成为制约技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,在遥感影像剖分面片数据模型的研究基础上,提出了剖分面片模板并行计算模式,设计并实现了一种面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法;该方法基于MPI（Message Passing Interface）与OpenMP（Open Multi-Processing）混合并行计算框架,构建算法并行处理模型,形成算法并行化类库,通过调用其内部方法实现计算任务的并行执行。通过一个遥感影像剖分化并行分割处理实例,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法具有较好的分割效果和加速比,有一定的示范意义,为进一步提高遥感影像应用能力提供了借鉴。     

一种基于通用模型的遥感影像并行处理算法——以PCA融合为例

空间应用需求对遥感数据处理的时间和精度提出新的要求,为了高速、高效地解决应用需求,提出一种基于通用模型的粗粒度遥感影像并行处理算法,采用＂分块驱动＂和＂影像处理链驱动＂两种策略进行遥感影像的并行算法设计,并对其进行MPI的实现。利用PCA融合算法在集群平台上进行并行性能测试,分析结果表明该算法在集群系统上获得了良好的视觉效果和近似线性的加速比,具有较好的扩展性和移植性。     

遥感影像的高性能并行处理技术研究

随着空间遥感技术和对地观测技术的不断发展,光学、热红外和微波等不同技术手段可以获取同一地区的多种遥感影像数据（多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率等）,每天获取的遥感数据量越来越大。同时,大量的遥感应用需要快速地对这些遥感数据进行处理与分析,提供辅助决策信息。因此,如果不能及时进行数据处理,这些数据就会失去时效性,甚至失去数据本身的价值。高性能计算与并行处理技术,加速了遥感影像数据处理与信息提取的进度,如大规模多处理系统、网格与云计算技术、通用图形处理器（GPGPU）等。文中综述了高性能计算、并行处理及云计算技术应用于遥感领域的最新进展,给出了一些研究与应用范例,并提出了当前高性能遥感影像处理所面临的一些挑战。     

卫星遥感图像并行几何校正算法研究

几何校正是遥感图像处理过程中的重要环节，具有计算量大、耗时长的特点，导致遥感图像处理的效率低下．该文提出一种分布存储环境下的并行几何校正算法，每个处理器通过计算本地输入子图像在目标图像中的范围，确定其需要进行重采样计算的区域，使计算过程中所需的数据均为本地数据，很好地解决了数据局部性问题．文章利用首尾相连的闭线段近似表示理想的输出图像块边界这一思想，详细讨论了局部输出区域的计算方法，并采用一种新的存储结构用于保存校正后的输出图像块信息．在机群系统上对算法进行实现，结果表明该算法具有良好的并行性能．     

多源定量遥感产品并行处理系统设计及实现*

针对遥感数据非结构化、有格式、单景数据量大、记录总量小、大部分处理过程后数据量不显著减少的特点和大规模遥感数据处理的迫切需求,基于已有硬件资源,设计和实现了集中式集群计算的多源定量遥感产品生产系统。系统为解决遥感科学工作者设计开发的算法进行并行计算的问题以及大规模数据管理的需求,设计了基于任务并行的处理系统和面向应用的并行文件系统。系统集成了遥感科学工作者开发的30多种原始数据的预处理算法和50多种多源定量遥感产品生产算法,解决了多源定量遥感产品规模化流程化按需生产的难题,并进行了产品生产,证明了系统在管理和处理大规模遥感数据时的可靠性和有效性。