GPU在高光谱遥感图像解混领域的应用.pdf

【GPU在高光谱遥感图像解混领域的应用】 高光谱遥感图像处理是现代遥感技术中的重要环节，由于其高空间分辨率和光谱分辨率，数据量巨大，处理需求日益增长。然而，传统的串行处理方式在面对如此海量的数据时，其计算速度和实时性已无法满足需求。GPU（图形处理器）因其拥有大量的可计算核心、低线程切换开销、高效能功耗比和性价比高等优势，成为了解决这一问题的有效途径。 GPU的核心特性在于处理数据密集型和计算密集型任务，特别适合大规模并行计算。在高光谱遥感图像解混领域，混合像元分解是一个关键步骤，它涉及到复杂的算法计算。由于高光谱图像包含众多信息，串行处理方式的执行速度受到严重影响，耗时过长，从而限制了解混的实时性。 为了提高处理速度，研究者将GPU并行计算技术应用于高光谱遥感图像处理。通过对比实验，例如使用USGS的矿物光谱库SPLIB06，对比了CPU串行计算和GPU并行计算的时间及加速比。结果显示，随着像元数量的增加，GPU并行计算的加速比显著提高。当像元数达到47750时，加速比可达到164倍，证明了GPU并行计算在处理高光谱图像时的优越性能。 GPU编程模型，尤其是NVIDIA推出的CUDA编程语言，使得开发者可以直接使用C语言进行GPU计算程序的开发。CUDA提供了统一计算设备架构，充分利用多核处理器能力，实现高效并行计算。 高光谱混合像元分解主要分为线性混合模型和非线性模型，其中线性混合模型应用较为广泛。由于实时处理遥感数据的需求增加，传统的处理方法已经无法满足。因此，基于GPU构架的编程模型在遥感图像处理中得到了广泛应用，特别是在高光谱图像解混算法上。 实验采用了AVIRIS高光谱图像光谱库，验证了基于GPU并行计算的高光谱混合像元分解方法的高效性。这种方法能够显著提升计算速度，满足实时处理的需求。 总结而言，GPU在高光谱遥感图像解混领域的应用不仅提高了处理速度，降低了计算时间，而且提升了整个系统的实时性能，为遥感图像处理提供了一种强有力的工具。未来，随着GPU技术的进一步发展，其在高光谱遥感图像处理领域的潜力还将得到更深入的挖掘和利用。