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基于异构模式的高光谱数据加速处理方法研究
文献摘要：
随着遥感卫星更高时空分辨率的大气探测需求,大气遥感高光谱数据量骤增,传统高光谱数据的处理效率较低,无法满足高性能处理高光谱数据的需求.首先介绍了国内外研究者利用图形处理器(GPU)加速处理遥感高光谱数据的应用实例,然后对基于CPU?GPU异构模式的大气遥感高光谱数据傅里叶分析的并行化计算进行了研究,并进行算法实现,最后同传统基于CPU计算做了实验比较.实验结果表明,使用基于CPU?GPU异构模式的方法处理高光谱数据时,在保证数据准确性的同时速度提升80多倍,验证了将GPU加速用于处理大气遥感高光谱数据的有效性,可以更好地满足气象卫星更高时空分辨率的大气探测需求.
文献关键词：
高光谱遥感;图形处理器;高性能计算
中图分类号：
作者姓名：
张远;张大伟;陈仁;华建文
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海,200093;中国科学院上海技术物理研究所,上海, 200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海,200083
文献出处：
引用格式：
[1]张远;张大伟;陈仁;华建文-.基于异构模式的高光谱数据加速处理方法研究)[J].南京信息工程大学学报,2022(02):247-252
A类：
B类：
高光谱数据,遥感卫星,高时空分辨率,大气探测,大气遥感,数据量,骤增,处理效率,能处,图形处理器,GPU,应用实例,CPU,傅里叶分析,并行化计算,算进,算法实现,保证数据,数据准确性,时速,多倍,气象卫星,高光谱遥感,高性能计算
AB值：
0.234003
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