高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

发布时间：2017-09-11 21:47

  本文关键词：高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

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【摘要】：探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配(SAM)、光谱相关系数匹配(SCM)、信息散度匹配(SIDM)、光谱波形匹配(SWM)进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1 092时,SAM并行处理速度是串行处理速度的25.68倍、SCM为25.41倍、SIDM为17.55倍、SWM为23.68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。
【作者单位】： 成都理工大学数学地质四川省重点实验室;
【关键词】： 并行设计 高光谱影像 分类算法
【基金】：2013高等学校博士学科点专项科研联合资助项目(20135122110010) 国家自然科学基金资助项目(41272363) 地质调查科技支撑计划项目(12120114002001)
【分类号】：P237
【正文快照】： 高光谱遥感图像对人类社会带来了大量空间影像数据相关信息,在地质、气候、环境、军事、农业等领域起着广泛应用。高光谱处理技术最关键环节就是给高光谱数据分类处理。高光谱遥感影像矿物填图[1]是建立在遥感图像分类的基础上,结合高光谱图像自身特点,对所选区域的目标进行划，

本文编号：833256