【摘 要】
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现有的遥感数据时空融合算法复杂,计算时间长,获取海量时序的高时空分辨率遥感影像非常困难。因此,通过分析GPU并行运算模式与遥感数据时空融合算法的实现步骤,合理地设计了
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院,西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571105)资助
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现有的遥感数据时空融合算法复杂,计算时间长,获取海量时序的高时空分辨率遥感影像非常困难。因此,通过分析GPU并行运算模式与遥感数据时空融合算法的实现步骤,合理地设计了一种基于CPU-GPU异构混合编程的遥感数据时空融合并行处理算法流程,将融合算法中的数据密集型计算部分由CPU移植到GPU中执行。遥感数据时空融合算法种类繁多,不同算法的可并行程度与算法复杂度有着很大的差异,选取3种不同类型的遥感数据时空融合算法STDFA、STARFM、CDSTARFM进行GPU并行设计,并使用CUDA架构实现。实验结果表明
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