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《南京大学》 2015年
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面向多任务粒度的遥感影像镶嵌并行技术研究

陈冲  
【摘要】:遥感影像是地理信息系统(GIS)中的重要地理数据类型。随着遥感影像在资源调查、环境监测、气象天气预报、灾害监测和评估、军事目标识别等方面广泛应用,对于实时或接近实时的处理大数据量遥感影像的需求日益迫切。并行技术是高效快速处理大数据量遥感影像的有效途径。针对多幅遥感影像的并行处理方法具有多任务粒度的特征,解决在不同任务粒度下存在的任务依赖和数据依赖是实现遥感影像并行处理方法的关键问题。遥感影像镶嵌是遥感应用技术的重要内容,遥感影像镶嵌并行方法设计涵盖了多种任务粒度,本研究以遥感影像并行镶嵌技术研究为例,研究面向多任务粒度的遥感影像处理方法并行技术,构建多粒度的遥感影像并行镶嵌框架,提高遥感影像镶嵌的效率,为实现面向多任务粒度遥感影像并行处理提供实例和方法借鉴。本论文的主要研究内容和结论如下:(1)遥感影像地图投影及坐标变换方法并行技术。遥感影像地图投影及坐标变换是进行遥感影像镶嵌的基础。遥感影像并行地图投影及坐标变换的任务粒度为像元和单幅影像。研究分析了遥感影像地图投影及坐标变换方法原理,从并行算法设计的角度分析了以像元和单幅图像为任务粒度的并行方法的特点,提出了遥感影像地图投影及坐标转换并行方法设计的关键在于多幅遥感影像并行地图投影及坐标转换时影像数据的划分策略。研究综合考虑了数据存储格式、并行环境等对并行方法效率的影响,提出了基于遥感影像数据存储格式、处理器性能的数据划分策略,结合静态任务调度和对等模式实现了并行方法,对并行方法的性能进行了测试。测试结果表明,采用提出的数据划分策略设计的遥感影并行方法有效减少了遥感影像地图投影及坐标变换的时间,具有较高的加速比,在处理大数据量遥感影像时有着较好的表现。(2)遥感影像相对辐射校正并行技术。遥感影像相对辐射校正是保证遥感影像间色彩均衡,形成色彩一致的镶嵌影像的重要步骤。遥感影像并行辐射校正的任务粒度为部分影像。研究选择了精度和稳定性较好的迭代加权多元变换检测和正交回归方法实现并行相对辐射校正。通过对遥感影像相对辐射校正原理的分析,提出了以部分影像为任务粒度的相对辐射校正并行方法设计的难点为:选取参考影像、确定影像的校正路径、解决在校正路径上存在的任务依赖。研究提出了基于最短路径的参考影像选取和校正路径生成方法使得整体的辐射校正误差最小。研究解析了校正路径对校正系数的影响,建立了校正路径上各个任务执行结果的关系式,使得任务可以独立执行,任务依赖通过计算量很小的串行计算解决。采用了动态任务调度和主从模式实现了并行方法。并行方法在高性能集群上的实验结果表明,基于以上并行策略实现的并行方法中串行部分的执行时间占总执行时间的比例非常小,并行方法具有较高的加速比,且当处理数据量较大时,加速效果明显。(3)遥感影像拼接并行技术。遥感影像的拼接是在影像的重叠区内找到一条接缝线,作为影像范围线,将影像拼接起来形成镶嵌影像的过程。遥感影像并行拼接的任务粒度为全部影像。研究选择了形态学拼接方法实现影像并行拼接。以全部影像为任务粒度的并行拼接方法的设计需要解决以下问题:计算需要将全部影像读入内存,对内存的存储容量要求高;输出大量的中间结果,占用大量外存;方法为全局分层次计算,存在任务依赖和数据依赖。通过对形态学拼接方法原理的解析,提出了将重叠区划分为独立的相交区的数据划分方案来减少内存负担;提出了基于矢量-栅格互转的数据存储优化方案以减轻读写负担和外存占用;根据数据划分和数据存储优化结果,研究了任务依赖的特性,重新定义了任务的粒度,结合主从模式,实现了动态任务调度策略。在高性能计算集群上对并行方法性能的实验表明,采用以上并行策略,有效的减少了并行算法中的串行计算,使得遥感影像拼接执行时间大幅减少,遥感影像并行拼接方法具有较好的可扩展性,负载均衡效果较好。本研究的创新之处在于构建了多粒度的遥感影像并行镶嵌框架,提出了以部分影像为任务粒度的遥感影像并行辐射校正任务层次依赖的解决策略及提出了基于数据存储优化和动态任务调度的遥感影像并行拼接方案。
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P237

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