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基于新型技术的海量遥感影像并行切分方法研究

王啸  
【摘要】:随着航天技术、信息技术和传感器技术的飞速发展,卫星遥感图像的空间分辨率与时间分辨率也大大提高,随之带来的遥感数据量以及处理的运算量都将增加百倍甚至千倍。如何提高海量遥感数据的处理速度,一直是遥感数据处理的研究内容之一。同时随着计算机并行计算的快速发展,GPU的计算能力和存储器带宽已经超过主流CPU,而CPU的多核编程也同时也成为提高处理能力的方式之一。计算机的并行计算技术与海量遥感数据处理的结合已经越来越紧密。中国科学院遥感应用研究所为解决遥感影像数据并行计算处理以及快速显示浏览等问题,设计了五层十五级的遥感影像分级组织方式。因此,本文在按照五层十五级分级方式的基础上,实现了对基于五层十五级的影像切分,同时基于CUDA平台以及多核平台,分别利用GPU与CPU的对切分算法实现了并行计算加速,提高了五层十五级分级方式下的遥感影像切分速度,具有重要的理论意义和现实意义。 本文的主要工作有以下几个方面: 1、实现基于五层十五级组织方式的遥感影像切分。五层十五级组织方式是中国科学院遥感应用研究所所提出一种遥感影像组织方式,研究五层十五级的组织方式的特点,针对其特点与遥感影像进行分析比较,得出五层十五级分级方式与遥感影像所包含的信息之间的关系,实现了基于五层十五级组织方式的遥感影像切分方法。 2、利用CUDA技术与多核技术对切分进行加速优化。在实现切分方法的基础上,分析切分与组织过程中的计算特点与处理时间,讨论合适的并行处理方式,通过GPU编程以及多核编程优化程序,提高处理速度,缩短处理时间,合理利用计算机资源。 3、通过利用CUDA技术中的Multi-GPU、地址映射技术,异步执行等优化切分程序。针对未来Multi-GPU的发展趋势,研究如何分配切分的任务以及任务调度,使切分程序能够适应Multi-GPU的环境,更大程度的提高效率,也为未来单机Multi-GPU或者多机Multi-GPU的设计工作提供借鉴。同时对GPU编程中的地址映射技术、异步执行方式进行研究实现,并分析比较不同方法的结果与优缺点。


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