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J-GLOBAL ID：201902227112372775   整理番号：19A1572495

ハイパースペクトル画像からのエンドメンバー抽出のためのアリコロニー最適化アルゴリズムのマルチGPUベース並列設計【JST・京大機械翻訳】

Multi-GPU Based Parallel Design of the Ant Colony Optimization Algorithm for Endmember Extraction from Hyperspectral Images

著者 (8件)： Gao Jianwei (Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100094, China) ,  Sun Yi (China Academy of Space Technology (CAST), Beijing 100081, China) ,  Zhang Bing (Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100094, China) ,  Zhang Bing (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Zhengchao (Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100094, China) ,  Gao Lianru (Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100094, China) ,  Gao Lianru (College of Computer Science and Software Engineering, Computer Vision Research Institute, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Wenjuan (Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100094, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 3  ページ： 598  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スペクトル非混合はハイパースペクトルリモートセンシング画像開発における重要な手順である。線形混合モデルはハイパースペクトル画像の集合を抽出することによりハイパースペクトル画像を抽出するために広く利用されており,ハイパースペクトルにおけるエンドメンバーと呼ばれており,シーンの各ピクセルにおけるそれらのそれぞれの分数存在量を推定している。スペクトル非混合鎖における重要なステップであるエンドメンバーを自動的に抽出する多くのアルゴリズムが提案されている。近年,アントコロニー最適化(ACO)アルゴリズムが,ハイパースペクトルデータからエンドメンバー抽出のために開発され,組合せ最適化問題と見なされている。エンドメンバー抽出(ACOEE)のためのACOは正確なエンドメンバー結果を得ることができるが,その高い計算複雑性はハイパースペクトルデータ解析におけるその応用を制限した。GPU並列計算技術はACOEEの計算性能を改善するために利用できるが,GPUのアーキテクチャはACOEEがGPU上の計算資源を完全に利用するために再設計されなければならないことを決定する。本論文において,ACOEEの複数のサブアリコロニーに基づく並列設計を提案して,それにおいて,サブアントコロニーのための局所的フェロモンの革新的機構を用いて,ACOEEをマルチGPUシステム上で優先的に実行することを可能にした。提案方法は,計算性能改善に影響を及ぼすために,異なるGPUの間で多くの同期を避けることができた。2つの実際のハイパースペクトルデータセットに関する実験は,ACOEEの計算性能が提案した方法から著しく利益を得たことを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  *スペクトル ,  *アルゴリズム ,  再設計 ,  組合せ最適化問題 ,  計算量 ,  フェロモン ,  並列演算 ,  画素
準シソーラス用語： *蟻コロニー ,  ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースペクトル画像 ,  エンドメンバ抽出 ,  マルチGPU ,  アリコロニー最適化(ACO) ,  並列コンピューティング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (43件)：

• Song, C. Spectral mixture analysis for subpixel vegetation fractions in the urban environment: How to incorporate endmember variability? Remote Sens. Environ. 2005, 2, 248-263.
• Bioucas-Dias, J.M.; Plaza, A.; Dobigeon, N.; Parente, M.; Du, Q.; Gader, P.; Chanussot, J. Hyperspectral unmixing overview: Geometrical, statistical, and sparse regression-based approaches. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens. 2012, 2, 354-379.
• Keshava, N.; Mustard, J.F. Spectral unmixing. IEEE Signal Process. Mag. 2002, 1, 44-57.
• Heinz, D.C.; Chang, C.-I. Fully constrained least squares linear spectral mixture analysis method for material quantification in hyperspectral imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2001, 3, 529-545.
• Winter, M.E. N-FINDR: An algorithm for fast autonomous spectral endmember determination in hyperspectral data. Proc. SPIE 1999, 3753, 266-275.

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル画像 ,  メンバー ,  アリコロニー最適化アルゴリズム ,  マルチ ,  GPU ,  設計