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摘要:
遥感图像地物识别是一项耗时耗资源的处理过程,实际应用中需实现对典型地类的快速识别才能展现遥感卫星具有高频次重访、高时效观测、快速机动观测的特点和优势.该过程涉及海量数据和多种地类特征识别算法,这些算法实现方式各异,与图像数据产品生产和业务系统处于差异化的平台环境下,这给遥感图像数据产品生产和业务系统构建带来了一定的困难.文中提出了一种基于MPI高性能并行消息处理模型的典型地类特征高性能处理模型和框架,能有效地支持业务系统和地类特征识别算法的异构开发环境,并提供多节点多进程的高性能并行任务处理,具有支持异构编程、海量数据高性能处理、跨平台可移植性等特点.该模型框架为自然灾害监测、气候变化研究、农林资源监测、地震环境调查、陆地植被调查、森林及水资源调查等工作的典型地物识别、产品生产以及业务系统运行提供技术支撑和方法指导.
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文献信息
篇名 基于MPI并行遥感典型地类提取应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 MPI协议 并行任务处理 遥感图像 异构编程 地物识别
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 104-108
页数 5页 分类号 TP277
字数 3901字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.07.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李虎 中国科学院国家空间科学中心 20 101 5.0 10.0
2 岳钦崟 中国科学院国家空间科学中心 2 10 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
MPI协议
并行任务处理
遥感图像
异构编程
地物识别
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
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