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目前,遥感数据量呈海量增长趋势。如何在大数据环境下进行快速影像分类及信息挖掘,提升处理的业务化水平,是一个重要的研究方向。鉴于此,实现了一种高效的解决方案。首先,基于"五层十五级"数据结构,对以景为单位的影像进行离散化处理,建立以切片为单元的数据组织体系。其次,借助大数据云存储技术实现切片的集群分布式存储。其次采用了基于像元和对象的高效监督分类算法,并依据计算处理需求对集群环境下的并行架构和驱动机制进行适应性设计。最终,实现了该解决方案并以高分2号多光谱切片进行实验。结果表明:该方案在保证精度的前提下提高了分类处理的效率。 相似文献
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《信息与电脑》2019,(6)
随着遥感技术的快速发展,当前遥感影像数据的数据总量急剧增加。面对海量遥感影像数据的应用需求,如何快速、准确的获取全覆盖特定区域的无云遥感影像数据至关重要。因此,笔者提出了一种格网补偿的遥感数据全覆盖检索方法。首先,利用五层十五级格网切分模型对特定区域切分成较小的格网。其次,对海量遥感有云影像数据集进行预处理,采用基于快视图的云检测方法判断快视图局部是否无云,取出无云的部分对每个格网进行像素补偿。最后得出一张全覆盖特定区域的无云遥感图像,并筛选出所需的遥感影像数据。通过实验对比,该方法在海量遥感影像数据情况下,能快速、准确的获取全覆盖特定区域的无云遥感影像数据,具有很好的可行性和实用性。 相似文献
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通过对现有远程教育系统和网络模型的研究,提出五层结构的三维远程教育系统设计方案.平台与模型组件分离的思想增强了整个远程教育系统的重用性.调度服务器以及消息传送机制的采用可以增强教育过程中的实时交互和相互协作的能力. 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(6)
为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于Landsat ETM+影像的分布式遥感图像水体提取模型。以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验。实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性。 相似文献
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基于看门狗的星载计算机五级保护系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
小卫星要求星载计算机可靠性高、重量轻、体积小、功耗低。针对探测小卫星( S E S) 的特殊性,我们设计了用80386 芯片作处理器的星载计算机( S C S) 系统。由于 S C S 的设计尽量少用硬件冗余,我们采用多级看门狗电路保证星载系统的可靠性,看门狗也用最少的硬件及软件实现。看门狗提供了五级保护措施,根据故障严重程度,保护级别逐步升级。在处理器或存储器出现软、硬件故障后,包括出现单粒子翻转( S E U) 或死锁现象后,不同看门狗启动不同保护措施,使系统恢复正常。 相似文献
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在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。 相似文献
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We present a new parallel algorithm for generating consistent Voronoi diagrams from distributed input data for the purposes of simulation and visualization. The algorithm functions by building upon any serial Voronoi tessellation algorithm. The output of such a serial tessellator is used to determine the connectivity of the distributed domains without any assumptions about how points are distributed across those domains, and then in turn to build the portion of the global tessellation local to each domain using information from that domains neighbors. The result is a generalized methodology for adding distributed capabilities to serial tessellation packages. Results from several two-dimensional tests are presented, including strong and weak scaling of its current implementation. 相似文献
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Distributed data organization and parallel data retrieval methods for huge laser scanner point clouds 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper proposes a novel method for distributed data organization and parallel data retrieval from huge volume point clouds generated by airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) technology under a cluster computing environment, in order to allow fast analysis, processing, and visualization of the point clouds within a given area. The proposed method is suitable for both grid and quadtree data structures. As for distribution strategy, cross distribution of the dataset would be more efficient than serial distribution in terms of non-redundant datasets, since a dataset is more uniformly distributed in the former arrangement. However, redundant datasets are necessary in order to meet the frequent need of input and output operations in multi-client scenarios: the first copy would be distributed by a cross distribution strategy while the second (and later) would be distributed by an iterated exchanging distribution strategy. Such a distribution strategy would distribute datasets more uniformly to each data server. In data retrieval, a greedy algorithm is used to allocate the query task to a data server, where the computing load is lightest if the data block needing to be retrieved is stored among multiple data servers. Experiments show that the method proposed in this paper can satisfy the demands of frequent and fast data query. 相似文献
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当面对目标地物尺寸差异性较大、复杂性较高的遥感图像时,图像超分辨率重建算法的重建效果较差.因此,文中提出双并行轻量级残差注意力网络,提高遥感图像重建效果.首先,提出多尺度浅层特征提取块,融合不同感受野的特征信息,解决遥感图像目标地物尺寸差异较大的问题.再设计基于非对称卷积和注意力机制的轻量级残差注意力块,既降低参数规模,又获取更多高频信息.然后,设计含有不同卷积核的并行网络框架,用于融合不同尺度的感受野.此外,多个残差块中使用跳跃连接融合不同阶段特征,增加信息复用性.最后,通过对比实验验证文中网络在遥感图像上具有较优的重建效果. 相似文献
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Ying Li Yijia Cao Zhaoyan Liu Yi Liu Quanyuan Jiang 《Computers & Mathematics with Applications》2009,57(11-12):1835
In this paper, Message Passing Interface (MPI) based parallel computation and particle swarm optimization (PSO) algorithm are combined to form the parallel particle swarm optimization (PPSO) method for solving the dynamic optimal reactive power dispatch (DORPD) problem in power systems. In the proposed algorithm, the DORPD problem is divided into smaller ones, which can be carried out concurrently by multi-processors. This method is evaluated on a group of IEEE power systems test cases with time-varying loads in which the control of the generator terminal voltages, tap position of transformers and reactive power sources are involved to minimize the transmission power loss and the costs of adjusting the control devices. The simulation results demonstrate the accuracy of the PPSO algorithm and its capability of greatly reducing the runtimes of the DORPD programs. 相似文献
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以干旱区典型的条带状且末绿洲为例,采用1973年MSS、1991年TM、2001年和2008年ETM+遥感影像为数据源,结合野外考察数据,选择适宜的分类指标体系,对遥感图像进行了监督分类,并获得了研究区土地利用/覆盖转移矩阵。 研究结果表明:近35 a 来耕地面积一直呈现出增加的趋势,增加了105.32 km2,耕地面积的增加量主要是由草地和林地的转化而来,是增加最快的土地利用类型;林地和草地面积一直呈逐渐减少的趋势,其中减少最多的土地类型是林地,减少了69.459 km2,林地面积的减少是由于林地转移草地、水体和耕地的比例超过草地转移林地的比例所致;草地面积减少了63.093 km2,主要是由一部分草地转移耕地、未利用地而引起;水域面积总体上有增加趋势,增加了22.073 km2,主要由草地和未利用地转移水体而引起;未利用地变化幅度不大,有缓慢增加的趋势,增加5.093 km2。 相似文献
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Apriori和FP-Growth算法是频繁模式挖掘中的经典算法,由于Apriori存在更多缺陷,因此FP-Growth是单机计算环境下比较高效的算法。然而,对于非并行计算在大数据时代遇到的瓶颈,提出一种基于事务中项间联通权重矩阵的负载平衡并行频繁模式增长算法CWBPFP。算法在Spark框架上实现并行计算,数据分组时利用负载均衡策略,存入分组的数据是相应频繁项的编码。每个工作节点将分组数据中每一个事物中项的联通信息存入一个下三角联通权重矩阵中,使用被约束子树来加快每个工作节点挖掘频繁模式时创建条件FP-tree的速度,再用联通权重矩阵避免每次挖掘分组中频繁模式时对条件模式基的第一次扫描。由于联通权重矩阵和被约束子树的结合应用于每一个工作节点的FP-tree挖掘过程,因此提升了并行挖掘FP-tree性能。通过实验表明,所提出的并行算法对大的数据有较高性能和可扩展性。 相似文献
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基于多时相遥感数据的东亚飞蝗生境分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
东亚飞蝗的发生及成灾与其存在的生境有十分密切的关系,因此对东亚飞蝗生境进行分类是有效防治蝗灾的基础。以河北省渤海新区为研究区,利用环境减灾小卫星多时相CCD数据,采用4种组合方案,分别使用最大似然法和RuleGen决策树进行了东亚飞蝗生境的遥感分类。结果表明:最大似然法和决策树分类方法总体精度相差不大,但在类别数据较多时,决策树分类方法的执行效率变低。利用5月20日单时相的光谱数据进行分类的总体精度仅有76.43%,Kappa系数〖JP2〗0.7396;加入NDVI时间序列信息后,总体分类精度可以达到93.93%,Kappa系数0.9323。因此,使用多时相信息可以较好地解决异物同谱问题,降低混合像元带来的影响,提高生境分类的精度。〖JP〗 相似文献