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J-GLOBAL ID：201802244528622610   整理番号：18A1951140

GPUとマトリックスブロックに基づく強化植生指数計算【JST・京大機械翻訳】

Calculation of Enhanced Vegetation Index Based on GPU and Matrix Partition

著者 (4件)： Chen Xiajiong (河南大学計算机与信息工程学院,河南開封475004;河南大学数据与知識工程研究所,河南開封475004) ,  Hou Baicheng (河南大学計算机与信息工程学院,河南開封,475004) ,  Han Daojun (河南大学計算机与信息工程学院,河南開封475004;河南大学数据与知識工程研究所,河南開封475004) ,  Ma Rui (鄭州師范学院信息科学与技術学院,鄭州,450044)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 33  号： 3  ページ： 63-69  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 強化植生指数(enhancedvegetationindex,EVI)アルゴリズムは生態リモートセンシング領域の重要なアルゴリズムであり、植生分類、作物生長勢の測定及び自然災害モニタリングなどに広く応用されている。リモートセンシング画像の取得能力の向上に伴い、従来のEVIアルゴリズムを用い、データ量の大きい画像を処理する際に、メモリ占有率が高く、かつ時間が長い現象が現れ、応用システムの高速応答に不便をもたらす。この状況に対して、EVIアルゴリズムの特徴を結合して、GPUと行列ブロックに基づくEVIアルゴリズムを提案し、CPUとGPUのそれぞれの優位性を利用して、アルゴリズムの実行効率を高めた。ブロック処理を必要とする画像データに対して、この計算方法は画像データのサイズ、システム使用メモリとGPUにより、ブロック数を計算し、CPU側で画像データを同一の規則に従ってブロックし、それからブロックデータをGPU端でEVI演算を行う。最後に,演算結果をCPUに戻す。実験結果は,EVIアルゴリズムが,改良演算速度の改善により効果的に改善され,メモリ使用率が効果的に減少し,改良アルゴリズムの優位性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  農作物 ,  リモートセンシング ,  演算 ,  占有率 ,  画像 ,  自然災害 ,  生態
準シソーラス用語： 画像データ ,  高速応答 ,  データ量 ,  リモートセンシング画像 ,  植生分類 ,  強化植生指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  マトリックス ,  強化植生指数 ,  計算