可扩展的迭代自组织分析并行处理算法

• 作者: 夏辉宇
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 迭代自组织分析算法 ISODATA MapReduce模型 并行计算 遥感影像 非监督分类
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 6-13
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.08.002

摘要

随着遥感影像数据量的增加,传统非监督分类迭代自组织分析(ISODATA)算法的运算将十分耗时,应用并行计算技术能够有效解决该性能瓶颈.针对现有基于并行计算模型MapReduce的遥感迭代自组织分析并行算法存在的局限性,提出一种可扩展的基于MapReduce的迭代自组织分析并行处理算法.该算法通过其包含的全局子采样算法、聚类中心点集合过滤算法以及聚类映射算法,有效克服了现有并行算法中存在的不足.实验结果表明,在同等规模遥感计算中,该算法效率高于现有并行处理算法,具有良好的加速比,且在处理更大的影像块时具有更高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏辉宇		6	27	3.0	5.0