Construction perspectives of the remote sensing data high-performance processing system

Abstract

Перспективы построения высокопроизводительной системы обработки данных дистанционного зондирования Земли Аннотация. В работе представлены промежуточные результаты исследований, посвященных решению ряда задач обработки полноцветных и мультиспектральных изображений дистанционного зондирования Земли. Приведены результаты экспериментов по обнаружению целевых регионов интереса с помощью метода спектрографической «закраски» и нейросетевой кластеризации; решена задача обнаружения сложных ригидных объектов. Предложена реализация алгоритма преобразования мультиспектральных снимков в полутоновые и цветные. Все программы разработаны для функционирования на гетерогенной вычислительной установке. Ключевые слова и фразы: сотрудничество, дистанционное зондирование, мультиспектральное изображение, параллелизм. Введение Результаты дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) применяются для лучшего распоряжения природными ресурсами, мониторинга чрезвычайных ситуаций, используются в военном деле и т.д. Лидирующую позицию по числу запущенных национальных космических аппаратов (КА) наблюдения с 2007 года занимает Китай. Например, только с сентября 2013 года успешно запущено пятнадцать спутников серии «Яогань». Китай наращивает усилия по созданию многокомпонентной национальной системы ДЗЗ, покупает и продает соответствующие технологии. Лидерство по годовым темпам запусков космических аппаратов ДЗЗ пытаются оспорить лишь США и

Neural network technology to search for targets in remote sensing images of the Earth

“…The authors of this paper created a scientific and practical groundwork in solving various problems based on intelligent processing of ERS images (multispectral, panchromatic, color) search for rigid objects and zones of interest using the developed spectrographic approach and the generalized metric (fires, inundations, ice conditions assessment, etc.) [3][4][5][6][7][8]. The proposed paper presents the results of new in-depth studies related to the use of modern convolutional neural networks (CNN) for processing panoramic full-color ERS images obtained from unmanned aerial vehicles (UAVs); some methods and tools to improve their efficiency and performance during the search and recognition of the objects of military equipment with the necessary completeness and accuracy, which still remains unresolved even with an abundance of software, are proposed.…”

Use of Multiprocessor Computing Platform With Heterogeneous Architecture for Solving the Problems of Hydroacoustics and Radiolocation

“…Одной из тенденций настоящего времени стало широкое распространение вычислительных комплексов с гетерогенной архитектурой, где наряду с традиционными процессорами стали использоваться графические ускорители и специализированные сопроцессоры, построенные на основе ПЛИС. Появление и развитие вычислительной техники с гетерогенными архитектурами во многом связано с увеличением производительности и энергоэффективности при выполнении различных типов приложений, требующих массивно-параллельных вычислений: обнаружение и отслеживание объектов в гидроакустике и радиолокации, моделирование быстропротекающих физических процессов, обработка цифровых изображений и машинное зрение [1,2], сейсмическая разведка, прогнозирование погодных и климатических явлений, дистанционное зондирование Земли [3], численный анализ, задачи квантовой химии, медицины [4], биологические науки, нанотехнологии, финансы и ряд других исследовательских и прикладных задач.…”