Информация о публикации

Просмотр записей
Инд. авторы: Потапов В.П., Попов С.Е.
Заглавие: Высокопроизводительный алгоритм band interleave conversion для данных гиперспектральных снимков сенсора eo-1 hyperion
Библ. ссылка: Потапов В.П., Попов С.Е. Высокопроизводительный алгоритм band interleave conversion для данных гиперспектральных снимков сенсора eo-1 hyperion // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2016. - № 1. - С.76-83. - ISSN 2071-8632.
Внешние системы: РИНЦ: 25862672;
Реферат: rus: В работе представлен высокопроизводительный алгоритм преобразования данных спектральных каналов (Band Interleave Conversion) сенсора EO-1 Hyperion, предусматривающий возможность запуска его на многопроцессорных платформах в мультипотоковом режиме и обеспечивающий эффективное выполнение на низкопроизводительных системах ввода/вывода. Предложена реализация порционального считывания данных снимка в оперативную память, с последующим размещением значений (Digitals Number) в целевых буферных массивах в несколько потоков, рассчитанных по количеству спектральных каналов или по количеству линий снимка. В работе представлено расширение для программного продукта Exelis ENVI, реализующее разработанные алгоритмы, на базе технологии GUI-WIDGETS в интеграции с пакетами Java SwingX.
eng: This paper presents high-performance algorithms for radiometric calibration procedures and bands interleave conversion. The article discusses a number of activities aimed at optimizing the algorithms pre- and post-processing of multi- and hyperspectral images. Proposed algorithm providing the ability to run them on multiprocessor platforms in multi-threaded mode, and ensure effective implementation on lowI/O systems. Proposed the implementation of proportional reading image data in memory, followed by the placement of the values of radiance in the target buffer arrays in a few streams, calculated by the number of spectral bands or the number of lines of the image. The paper describes an ENVI extension, implementing the algorithms developed, technology-based GUI-WIDGETS integration with Java SwingX packages. To interact with the Java-classes that implement the logic of the presented algorithm, usedJava-Bridge IDL technology.
Ключевые слова: спектральные каналы; преобразование порядка следования данных; IDL-Bridge; java; Multi-threading; Bands interleave conversion; многопотоковость;
Издано: 2016
Физ. характеристика: с.76-83
Цитирование:
1. Adler-Golden S.M., Perkins T., Matthew M.W., Berk A., Bernstein L.S., et al. Speed and accuracy improvements in FLAASH atmospheric correction of hyperspectral imagery//SPIE Optical Engineering. 2012. Vol. 51(11). P. 111707(1-10)
2. BIL, BIP, and BSQ raster files. //ESRI. ArcGIS 9.2 Desktop Help. URL:http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2/index.cfm?Topi cName=BIL,_BIP,_and_BSQ_raster_files (дата обращения 22.07.2014)
3. EarthExplorer //USGS. URL:http://earthexplorer.usgs.gov/(дата обращения 22.07.2014)
4. 4. Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/FLAASH.html (дата обращения 24.07.2014).Processing // SPIE Proceeding: Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XVIII. 2012. Vol. 8390. P. 245-252
5. Hyperion level 1gst (L1GST) product output files data format control book. Earth Observing-1 (EO-1). Version 1.0. Department of the Interior U.S. Geological Survey.2006. 24 P
6. Perkins T., Adler-Golden S.M., Cappelaere P., Mandl D.High-speed Atmospheric Correction for Spectral Image Processing//SPIE Proceeding: Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XVIII. 2012. Vol. 8390. P. 245-252
7. Qu Z., Goetz A. F. H., Kindel B. High-accuracy atmospheric correction for hyperspectral data (HATCH) model//Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41(6).P. 1223 -1231
8. San B. T., Suzen M. L. Evaluation of different atmospheric correction algorithms for EO-1 Hyperion imagery//In-ternational Archives of the Photogrammetry, RemoteSensing and Spatial Information Science. Tokyo. 2010. Vol. 38(8), P. 392-397
9. The IDL Thread Pool //Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/The_Thread_Pool.html (дата обращения 29.09.2014)
10. Thompson B.J., Rahman Z., Park S.K. Multiscale retinex for improved performance in multispectral image classification//SPIE Proceedings: Visual Information Processing IX. 2000. Vol. 4041. P. 34-44