%0 Journal Article
%T 基于GPU的高光谱遥感MNF并行方法研究
%A 罗耀华
%A 郭科
%A 赵仕波
%J 四川师范大学学报(自然科学版)
%P 476-479
%D 2013
%X 最小噪声分离变换(MNF)是高光谱遥感影像分类中特征提取和去除噪声的有效方法.MNF算法涉及大量的矩阵运算,在实际工程的海量数据处理中存在计算时间长的问题.在分析MNF算法原理的基础上,运用图形处理单元(GPU)并行框架对该算法进行优化,并通过不同大小的高光谱遥感数据进行计算和分析.结果表明,随着影像数据量的递增,采用并行计算方式的提速比呈明显上升趋势,说明GPU并行方式对于计算密集型的大数据量处理具有良好的提速效果,为解决海量高光谱遥感数据处理速度慢的问题提供了思路.
%K 高光谱遥感
%K MNF变换
%K 图形处理单元
%K 并行计算
%U http://jsnu.paperopen.com/oa/darticle.aspx?type=view&id=201303034