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J-GLOBAL ID：201902252734325764   整理番号：19A1212493

多重時間ハイパースペクトル画像における変化検出のためのGPUフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

GPU Framework for Change Detection in Multitemporal Hyperspectral Images

著者 (4件)： Lopez-Fandino Javier (Centro Singular de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  B. Heras Dora (Centro Singular de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  Argueello Francisco (Centro Singular de Investigacion en Tecnoloxias da Informacion (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  Dalla Mura Mauro (GIPSA-lab, Institute of Engineering, CNRS, Grenoble INP, Universite Grenoble Alpes, Grenoble, France)
資料名： International Journal of Parallel Programming  (International Journal of Parallel Programming)
巻： 47  号： 2  ページ： 272-292  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0257B  ISSN： 0885-7458  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日では,同じ地域上の異なる時間枠で捕捉されたリモートセンシング多重スペクトル画像を用いて土地被覆変化を検出することがますます一般的になっている。利用可能な変化検出(CD)法の大部分は画素ベースの操作に焦点を合わせている。スペクトル空間技術の使用は精度結果を改善するのに役立つが,処理時間の有意な増加も意味する。本論文では,多重時間リモートセンシングハイパースペクトルデータにおいてオブジェクトベースCDを実行するためのグラフィックプロセッサユニット(GPU)フレームワークを提示した。それはスペクトル角度マッパ距離とOtsuの閾値化による変化ベクトル解析に基づいている。空間情報を流域分割を考慮することによって考慮した。GPU実装は,OpenMP実装に関して,最大46.5[数式:原文を参照]までのリアルタイム実行とスピードアップを達成した。Copyright 2017 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加工時間 ,  実時間処理 ,  セグメンテーション ,  *スペクトル ,  画素 ,  *多重化 ,  リモートセンシング ,  ベクトル解析 ,  *変化検出 ,  地理空間情報 ,  時間 ,  加工条件 ,  条件
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  流域分割 ,  空間情報 ,  土地被覆変化 ,  マルチスペクトル画像 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハイパースペクトル変化検出 ,  セグメンテーション ,  スペクトル角マッパー ,  変化ベクトル解析 ,  GPU ,  CUDA

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  ハイパースペクトル画像 ,  変化検出 ,  GPU ,  フレームワーク