ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 286-299

Высокопроизводительные алгоритмы радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных отдельных каналов сенсора EO-1 Hyperion

В.П. Потапов  , С.Е. Попов 
Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, 630090, Россия
В работе представлены высокопроизводительные алгоритмы процедур радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных каналов. В статье рассматривается ряд работ, направленных на оптимизацию алгоритмов пре- и пост-обработки мульти- и гиперспектральных изображений. Однако, программная реализация таких алгоритмов, интегрированных в специализированный софт не оптимизирована, требует достаточно много машинных ресурсов, длительного времени на обработку изображений и реализована лишь для простых арифметических операций. Поэтому предлагаются алгоритмы, предусматривающие возможность запуска их на многопроцессорных платформах в мультипотоковом режиме и обеспечивающих эффективное выполнение на низкопроизводительных системах ввода/вывода. В частности, для алгоритмов преобразования порядка следования данных и радиометрической калибровки, предложена реализация порционального считывания данных снимка в оперативную память, с последующим размещением значений (Digitals Number) в целевых буферных массивах в несколько потоков, рассчитанных по количеству спектральных каналов или по количеству линий снимка. Порядок индексации массивов позволил интегрировать расчет радиометрической калибровки значений светимости непосредственно в выполняемый поток без потере времени выполнения всего процессорного заданий. В работе описывается расширение для программного продукта Exelis ENVI, реализующее разработанные алгоритмы, на базе технологии GUI-WIDGETS в интеграции с пакетами Java SwingX. Для взаимодействия с Java-классами, реализующими логику представленного алгоритма, использовалась технология Java-Bridge IDL. Также, приведены результаты тестирования представленных алгоритмов с их базовыми аналогами программного комплекса Exelis ENVI. Показано, что скорость выполнения (секунды) разработанного алгоритма в сотни раз превышает аналогичную для базового алгоритма. Так, например, процедура преобразования порядка следования данных отдельных каналов собственного алгоритма на 8-ми ядерной архитектуре с использованием I/O-подсистемы RAMDisk составила всего 45 секунда, в то время как базовому алгоритму понадобилось в аналогичной среде около 6800 секунд.
Ключевые слова: радиометрическая калибровка, преобразование порядка следования данных спектральных каналов, многопотоковость, java, IDL-Bridge
Полный текст

Список литературы:

  1. Adler-Golden S.M., Perkins T., Matthew M.W., Berk A., Bernstein L.S., Lee J., Fox M. Speed and accuracy improvements in FLAASH atmospheric correction of hyperspectral imagery // SPIE Optical Engineering. 2012. Vol. 51(11). P. 111707(1-10).
  2. BIL, BIP, and BSQ raster files. [Электронный ресурс] // ESRI. ArcGIS 9.2 Desktop Help. URL: http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2/index.cfm?TopicName=BIL,_BIP,_and_BSQ_raster_files (дата обращения 22.07.2014).
  3. EarthExplorer [Электронный ресурс] // USGS. URL: http://earthexplorer.usgs.gov/ (дата обращения 22.07.2014).
  4. Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/FLAASH.html (дата обращения 24.07.2014).
  5. Hyperion level 1gst (L1GST) product output files data format control book. Earth Observing-1 (EO-1). Version 1.0. Department of the Interior U.S. Geological Survey. 2006. 24 P.
  6. Perkins T., Adler-Golden S.M., Cappelaere P., Mandl D. High-speed Atmospheric Correction for Spectral Image Processing // SPIE Proceeding: Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XVIII. 2012. Vol. 8390. P. 245-252.
  7. Qu Z., Goetz A. F. H., Kindel B. High-accuracy atmospheric correction for hyperspectral data (HATCH) model // Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41(6). P. 1223 - 1231.
  8. Radiometric Calibration [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/RadiometricCalibration.html (дата обращения 29.09.2014).
  9. San B. T., Suzen M. L. Evaluation of different atmospheric correction algorithms for EO-1 Hyperion imagery // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Tokyo. 2010. Vol. 38(8), P. 392-397.
  10. The IDL Thread Pool [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/ The__Thread_Pool.html (дата обращения 29.09.2014).
  11. Thompson B.J., Rahman Z., Park S.K. Multiscale retinex for improved performance in multispectral image classification // SPIE Proceedings: Visual Information Processing IX. 2000. Vol. 4041. P. 34-44.