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高光谱遥感主成分分析算法并行计算研究

Principal Component Analysis of Hyperspectral Remote Sensing in Parallel Computing Based on CUDA

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【作者】 罗耀华郭科赵仕波

【Author】 LUO Yao-hua1,2,GUO Ke2,3,ZHAO Shi-bo1 (1.Network and Educational Technology Center,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China;2.Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China;3.College of Management Science,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China)

【机构】 成都理工大学网络与教育技术中心成都理工大学数学地质四川省重点实验室成都理工大学管理科学学院

【摘要】 针对高光谱遥感数据量大、运算时间长的问题,探讨高光谱遥感数据处理算法的并行化策略,研究并行处理技术在高光谱遥感数据处理中的应用模式,并以高光谱遥感中的主成分分析算法为例,对该算法进行并行优化,通过实验验证了该技术方法的有效性。实验数据表明,采用并行处理方式对解决海量高光谱遥感数据处理时间长的问题具有很好的效果。

【Abstract】 Hyperspectral remote sensing has been wildly used in land and resource management.To address the problems of large amount of data and long time calculation,this paper discusses the parallel strategy of hyperspectral remote sensing data algorithms and studies the application mode of parallel computing in dealing with hyperspectral remote sensing data.The paper optimizes the Principal Component Analysis in hyperspectral remote sensing and through experiments confirms the effectiveness of the method.The experimental statistics have proved the feasibility of the parallel computing in dealing with the problems of large amount of data and long time calculation in hyperspectral remote sensing data processing.

【基金】 四川省矿产资源中心项目(SCKXZY-YB010);中国地质调查局工作项目(1212011120227)
  • 【文献出处】 国土资源科技管理 ,Scientific and Technological Management of Land and Resources , 编辑部邮箱 ,2012年06期
  • 【分类号】TP79
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】259
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