MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。     

MapReduce模式下高光谱图像端元提取算法加速

目的 随着成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越大,这给高光谱遥感图像解译处理及应用带来挑战。本文提出一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理模型来加速高光谱解混处理。方法 为降低算法计算复杂度,对原串行算法进行并行化设计,并采用行列式分块计算法对原算法进行化简计算;最后在分布式集群环境下,采用Jama和JCuda组件来加速算法执行过程中的矩阵运算操作。结果 针对224波段,400×400像素空间分辨率的高光谱图像,采用分布式混合计算模型进行解混处理比原始的处理方法在速度上有近十倍的提高,且算法计算量越大,加速效果越明显。结论 本文提出了一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理方法来加速最大单形体体积端元提取算法,加速效果明显;采用分块法求解行列式可以大大降低算法复杂度。该方法对计算任务可并行划分、主机与节点间数据交换量少且计算复杂类算法加速效果明显。