基于GPU的高光谱遥感影像数据处理

被引:4
作者
汤媛媛
周海芳
方民权
申小龙
机构
[1] 国防科技大学计算机学院
关键词
高光谱遥感; GPU; 国内外研究现状;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
摘要
高光谱图像在以超多波段、光谱分辨率高、信息量丰富等优点给人们提供便利的同时,也带来了实时处理难、计算量大等难题。近年来,基于GPU的通用计算以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等优势席卷了高性能计算领域,国内外学者纷纷针对GPU展开高光谱数据的并行处理研究。文章对高光谱遥感和GPU研究现状进行了简要介绍,总结了近几年国内外基于GPU的高光谱数据研究现状,指出存在问题和进一步研究的方向,力求为领域科学家进行高光谱图像并行处理研究提供一定参考。
引用
收藏
页码:46 / 51
页数:6
相关论文
共 30 条
[1]   Determining forest species composition using high spectral resolution remote sensing data [J].
Martin, ME ;
Newman, SD ;
Aber, JD ;
Congalton, RG .
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 1998, 65 (03) :249-254
[2]  
图形处理器在期权定价计算中的应用研究.[D].沈坚.华东理工大学.2010, 11
[3]  
基于航天高光谱遥感的东胜地区矿物填图研究.[D].栾学文.中国地质大学(北京).2008, 08
[4]   高光谱图像贝叶斯分类算法GPU并行优化研究 [J].
赵海娜 ;
吴远峰 ;
高建威 ;
张兵 .
遥感信息, 2014, 29 (06) :6-10
[5]   Kirchhoff叠前时间偏移的GPU移植与性能优化技术 [J].
马召贵 ;
赵改善 ;
武港山 ;
岳承琪 ;
何恺 ;
王鹏 .
石油学报, 2014, 35 (04) :700-705
[6]   GPU计算:突破制约计算化学发展的瓶颈 [J].
刘松 ;
鲍建樟 ;
李长瑜 ;
于建国 .
科研信息化技术与应用, 2014, 5 (02) :73-81
[7]   基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究 [J].
夏飞 ;
朱强华 ;
金国庆 .
国防科技大学学报, 2013, 35 (06) :138-146
[8]   基于GPU的高光谱遥感MNF并行方法研究 [J].
罗耀华 ;
郭科 ;
赵仕波 .
四川师范大学学报(自然科学版), 2013, 36 (03) :476-479
[9]   基于线性光谱模型的混合像元分解高性能计算研究 [J].
罗耀华 ;
郭科 ;
赵仕波 .
物探化探计算技术, 2013, 35 (03) :344-348+251
[10]   基于GPU加速的并行脑皮层重建算法研究 [J].
连远锋 ;
赵琰 ;
何晖光 ;
吴发林 .
仪器仪表学报, 2013, 34 (04) :866-872