摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-23页 |
·选题背景及意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-20页 |
·高性能计算技术研究现状 | 第12-15页 |
·高光谱遥感并行计算应用研究现状 | 第15-17页 |
·海量数据处理技术研究现状 | 第17-19页 |
·海量高光谱遥感数据显示模型研究现状 | 第19-20页 |
·论文的研究思路及主要内容 | 第20-23页 |
·研究思路 | 第20-21页 |
·研究内容 | 第21-23页 |
第2章 海量高光谱遥感数据读取技术研究 | 第23-30页 |
·基于内存映射的海量高光谱遥感数据读取技术研究 | 第23-25页 |
·ENVI 标准影像格式简介 | 第23页 |
·内存映射技术介绍 | 第23-25页 |
·基于 IDL 的海量高光谱遥感读取优化技术研究 | 第25-29页 |
·IDL 编程技术研究 | 第25-26页 |
·基于 IDL 的海量高光谱遥感影像读取模型 | 第26-28页 |
·实验结果 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 海量高光谱遥感影像金字塔模型研究 | 第30-35页 |
·影像金字塔模型建立 | 第30-33页 |
·操作头文件 | 第31页 |
·图像分层处理 | 第31-33页 |
·图像分块处理 | 第33页 |
·高光谱遥感金字塔模型处理模型研究 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第4章 基于 GPU 的高光谱遥感并行模型研究 | 第35-57页 |
·GPU 计算模型分析 | 第35-36页 |
·基于 GPU 的高光谱遥感图像处理的并行化分析 | 第36-37页 |
·高光谱遥感图像 GPU 并行化处理流程及关键技术研究 | 第37-40页 |
·高光谱遥感混合像元分解算法 | 第40-47页 |
·混合像元分解概念 | 第40-41页 |
·光谱混合线性模型 | 第41-43页 |
·高光谱混合像元分解方法 | 第43-47页 |
·基于 GPU 的混合像元分解并行化研究 | 第47-53页 |
·GPU 环境构建 | 第47-49页 |
·混合像元分解 GPU 并行设计思路 | 第49-51页 |
·实验结果 | 第51-52页 |
·实验数据分析 | 第52-53页 |
·基于 GPU 的高光谱遥感金字塔模型并行处理研究 | 第53-55页 |
·基于 GPU 的高光谱遥感编程模型 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第5章 基于 MPI 的高光谱遥感并行模型研究 | 第57-77页 |
·基于集群的 MPI 并行计算研究 | 第57-58页 |
·基于 MPI 的高光谱遥感图像并行处理模型研究 | 第58-59页 |
·基于 MPI 的高光谱遥感并行任务分配算法设计研究 | 第59-61页 |
·建立并行模型 | 第59-60页 |
·并行设计中的任务分配 | 第60页 |
·基于 MPI 并行算法设计的策略 | 第60-61页 |
·高光谱遥感降维处理算法 | 第61-64页 |
·基于 MPI 的高光谱遥感降维处理并行化设计研究 | 第64-66页 |
·基于 MPI 的降维并行处理环境构建研究 | 第66-71页 |
·实验结果及分析 | 第71-76页 |
·实验结果 | 第71-75页 |
·结果分析 | 第75-76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
第6章 基于 MPI/CUDA 的高光谱遥感数据混合并行模型研究 | 第77-88页 |
·CUDA、MPI 并行模式比较研究 | 第77-78页 |
·基于 MPI/CUDA 的混合并行模型研究 | 第78-82页 |
·并行架构和策略 | 第78页 |
·主从异构模型设计 | 第78-80页 |
·基于 MPI/CUDA 的协同计算模式研究 | 第80页 |
·MPI/CUDA 协同计算负载均衡设计 | 第80-82页 |
·基于 MPI/CUDA 并行编程模型研究 | 第82-83页 |
·并行环境构建研究 | 第82-83页 |
·编程模型研究 | 第83页 |
·基于混合并行环境下的矩阵乘法计算研究 | 第83-87页 |
·混合并行模式中矩阵乘法算法研究 | 第83-85页 |
·Inter CPU 与 GPU 性能对比分析 | 第85-86页 |
·实验模拟及分析 | 第86-87页 |
·本章小结 | 第87-88页 |
结论 | 第88-91页 |
致谢 | 第91-92页 |
参考文献 | 第92-100页 |
攻读学位期间取得学术成果 | 第100页 |