基于网格的遥感图像快速处理

海量遥感图像快速处理是遥感图像处理与分析的重要任务之一,它既是数据密集型,也是计算密集型的工作。针对海量遥感图像的快速处理问题,构建了基于网格计算的图像处理网格平台,开发了针对遥感图像处理的网格计算中间件,用于遥感图像的清晰化处理。应用结果表明,海量遥感图像处理计算效率得到大幅度提高,取得了满意的结果。     

网格计算在遥感图像地学处理中的应用

以空间信息网格技术在遥感影像处理与理解方面的应用为主线,设计了适合遥感影像处理与理解的网格处理架构,并结合中间件技术进行了具体实现。在分析其图像处理应用的基础上,对面向网络的智能化网格处理系统进行了评价,实验结果显示了网格计算技术在遥感地学处理中的实际应用价值。     

基于遥感数据访问与集成的网格中间件

借助数据网格强大的数据管理功能,可以整合分散复杂的遥感数据,为遥感数据处理提供一致的存取环境。遥感数据访问与集成网格中间件的研究目的是为访问分散的、异构的遥感数据提供统一的网格服务接口,使孤立的遥感数据之间实现资源共享。该文利用OGSA-DAI设计,实现了遥感数据访问和集成网格服务,构建了一个高性能遥感数据共享系统,分析了系统的关键性技术及实际应用。     

基于网格的遥感图象处理原型系统设计和实现

网格被誉为是下一代的INTERNET。文章以遥感图象处理为主线,提出了基于网格的遥感图象处理原型系统的设计方案,有效地集成了分散的遥感图象处理算法和处理能力。最后结合OTSU算法在该原型系统中发布、调用等实际运行过程来详细分析几个关键技术的实现。     

高性能遥感图像处理与空间信息网格建模

将空间信息网格技术（SIG）应用于遥感图像处理中，就是利用网格计算的特点，来解决遥感图像数据以及处理算法资源的共享、海量遥感图像数据的实时快速处理等问题。文章以此为主线，在分析高性能遥感图像处理问题的基础上，探讨了在网格环境下构造高性能遥感图像处理系统的可行性及相关关键技术的实现，提出了基于开放网格服务体系结构的系统模型，并实现了原型系统。实验表明，SIG用于遥感图像处理是可行的，并取得了一定的成果。     

基于网格环境的遥感图像并行分类

随着遥感技术的发展,高分辨率大容量遥感数据的应用,对图像处理效率提出了更高的要求。网格计算因具有分布式、高性能和充分的资源共享性,为海量遥感图像的处理提供了有效的解决途径。针对遥感图像分类,提出基于网格环境的遥感影像并行模型,分析构建此模型的网格服务机制,设计网格服务及任务调度的算法流程。搭建网格实验测试平台,采用封装的SVM分类服务,实现了遥感图像并行分类处理。实验结果及分析表明,测试平台实现了网格环境下的遥感图像并行分类的架构,有效提高大容量遥感数据的分类效率,为分布式并行处理遥感图像提供了有效的途径。     

适合高分辨率遥感影像处理的分布式环境研究

随着遥感卫星的发展及遥感图像分辨率的增加,遥感图像的分布式处理变得越来越重要,应用分布式环境处理高分辨率遥感图像变得越来越迫切。传统的分布式处理主要采用B／S或C／S结构,这种结构当多用户并发访问时往往由于服务器的访问量过大而容易造成网络堵塞。在本项研究中采用了当前比较先进的网格计算及Web Service中资源共享的思想,根据高分辨率遥感图像分布式处理方面的需要,对遥感图像分布式处理框架进行了设计,并结合实际应用中的遥感图像分割对系统进行了实现。结果表明,新模型支持下的系统在多用户并发访问支持及系统优化方面都有很大的改善。     

网格GIS系统设计及其在遥感图像处理上的应用

随着地学数据特别是遥感数据与日剧增,许多数据却因为数据量大、处理困难而得不到有效利用。因此,如何更好地发展计算机网络技术,使得海量数据能够得到更好的共享与应用成为了困惑广大计算机专业及地学工作者的一大难题,网格计算提供了此问题的解决途径。以网格计算及其在GIS的应用为主线,首先分析了网格技术的特点,并进一步结合其在GIS中的应用给出了网格GIS的应用前景。同时以局域网为单位,结合网格设计的思想,借助中间件技术,讨论了基于局域网络的网格GIS系统的实现技术,并列举了所需的几项关键技术。特别就当前GIS所面临     

新的分布式遥感图像分类器系统开发*

为实现分布式的遥感图像分类,达到计算的高性能,提出一种利用决策树SVM和网格技术实现遥感图像分类的解决方案。通过共享计算资源,将经预处理后的遥感数据切割成块并分别分配到网格计算节点进行并行计算。针对比例尺为1∶50 000的TM遥感图像的实验表明,此方案提高了分类效率,并为海量遥感数据的分类开辟了一条新的途径。     

网格技术在遥感图像监督分类中的应用

在遥感图像监督分类中经常遇到在单独PC下使用复杂的遥感图像分类算法来实现对大数据量遥感图像监督分类的情况。在这种情况下,由于遥感图像监督分类算法的复杂性与单独PC计算能力的限制导致处理效率低下,并有可能出现内存溢出等状况。经过对网格技术与遥感图像监督分类的研究,给出基于网格环境的遥感图像监督分类算法处理该类问题的解决方案,并使用B/S结构为该应用创建可扩展测试与实验结果查看平台。实验结果表明,此方案有效提高大数据遥感图像分类的效率。     

适合遥感影像处理的网格计算环境研究

网格计算是近几年来发展迅速的一种网络资源共享模型,其目的是网络资源的完全共享。网格计算相对于传统的C／S及Web GIS来说,它在网络计算、数据处理、资源共享、任务协同等方面都有了进一步的发展。在适感影像处理与理解应用方面,由于涉及大量的网络计算及网络传输等耗时操作,应用网格计算思想进行适感图像处理就更有实际意义。结合网格计算的网络计算及资源共享的优势,设计并开发适合适感影像处理的网格计算环境及软件,是解决当前适感影像海量数据处理的有效途径之一,同时也是适感图像处理软件的一个发展趋势之一。本文结合实际研究成果,首先给出了基于网格计算思想的适感影像处理的设计流程,并对其具体实现技术进一步进行了讨论。在分析其在图像处理方面应用的基础上,对面向网络的智能化适感图像网格处理系统进行了分析与设计,并给出了其实现的一些关键技术。     

微机遥感图像处理系统MRSIPS

MRSIPS是面向遥感应用的遥感图像处理系统与地理信息系统的综合系统,该系统具有二个重要功能:(1)用遥感数据更新 GIS 中的数据,(2)将GIS中的信息和遥感信息进行综合分析,提高分类精度     

构件式遥感信息处理系统

软件重用是降低开发费用、提高软件生产效率和系统的可靠性、可维护性的有效方法,而构件软件是目前发展最快的软件重用技术。本文介绍一个遥感信息处理系统,阐述了其基于构件软件体系结构的开发思想及其特点。     

一种改进的叠代方法图像恢复技术

算术迭代方法和其他几种图像恢复方法比较起来,更适合遥感图像的应用.本文对于几种比较典型的空域迭代的图像恢复方法进行了比较,给出了评价的准则,并在此基础上,提出了改进的恢复方法,具有收敛性好,恢复图像质量高等特点.     

基于局部学习的遥感图像融合

本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。兵基本思想是在局部区域划融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像数据在局部区域相对简单,因此局部模型相比全局模型更为合理。在局部学习的基础上,将全色图像与融合图像的全局回归误差表示为图拉普拉斯的形式,其本质是利用局部学习使得融合图像保持全色图像的流形结构。同时为了保持多光谱图像的性质,通过图像的尺度空间表示,建立融合图像与多光谱例像之间的尺度关系。最后通过集成融合图像的二次拉普拉斯形式和足度空间表示,构建图像融合的全局目标函数。为了优化目标函数,本文提出了闭合求解法和快速迭代求解法。实验结果表明：本文所提出的融合方法比传统融合方法具有更好的效果。     

遥感图像处理及其在军事目标定位中的应用

对遥感图像进行了初步的介绍;提出了一种军事目标定位方法;利用实验对该目标定位方法进行了验证;对其应用前景进行了展望.