基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化

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1、航天返回与遥感第35卷第4期74SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING2014年8月基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化111,21宋义刚叶舜吴泽彬韦志辉（1南京理工大学计算机科学与工程学院，南京210094）（2南京理工大学连云港研究院，连云港222006）摘要传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低，无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器（graphicprocessingunit,GPU）的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究，针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净像元指数算法，提出了一种基于矩阵乘法的

2、GPU并行优化算法，并给出了实验比较和性能测试数据。实验表明，该优化方法在保证结果准确性的同时，运行效率显著提升，算法加速比最高达到634倍，验证了基于GPU的高光谱数据处理并行优化算法的有效性，能够较好地满足高光谱遥感信息实时处理的应用需求。关键词高光谱遥感并行优化纯净像元指数图形处理器中图分类号:TP751.1文献标志码:A文章编号:1009-8518(2014)04-0074-07DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2014.04.010ParallelOptimizationofPixelPurityIndexAlgorithmBased

3、onGPUforHyperspectralRemoteSensingImage11,21,21SONGYigangYEShunWUZebinWEIZhihui（1SchoolofComputerScienceandTechnology,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China）（2LianyungangResearchInstitute,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Lianyungang222006,China）AbstractLoweff

4、iciencyoftraditionalhyperspectralprocessingalgorithmcannotmeetthedemandofmassremotesensingdatareal-timeprocessing.Thispaperexploitstheparalleledoptimizationmethodbasedongraphicprocessingunit(GPU)forhyperspectralimageprocessing,anddevelopsaparalleloptimizedalgorithmbasedonthematrixmultip

5、lication.Thealgorithmisdesignedforpixelpurityindex(PPI),whichiswidelyappliedinmixedpixeldecomposition.Intheend,itgivesadetailedexperimentalcomparisonandperformancetesting.TheexperimentsshowthatGPU-basedparalleloptimizationmethodssignificantlyenhancetheefficiencyoftheimplementationwhilem

6、aintainingtheaccuracyoftheresults.Thisnewparallelalgorithmaccelerationvaluesreachesupto634times,whichdemonstratestheeffectivenessoftheGPU-basedparalleloptimizationalgorithmandpromotesthereal-timeinformationprocessingofhyperspectralremotesensing.Keywordshyperspectralremotesensing;paralle

7、loptimization;pixelpurityindex;graphicprocessingunit收稿日期：2013-12-09基金项目：CAST创新基金项目（CAST201227）；国家自然科学基金（61101194）；江苏省自然科学基金（BK2011701）；中国地质调查局工作项目（1212011120227）；江苏省“六大人才高峰”项目（WLW-011）；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20113219120024）第4期宋义刚等:基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化750引言与传统遥感图像相比，高光谱遥感图像具有较高的光谱分