【摘 要】
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针对卫星在轨云判的应用需求,本文设计了一种面向运算资源有限的空间多核处理器的在轨云判方法。该方法首次将神经网络分类应用到在轨卫星图像云判中,以保证良好的识别精度;
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针对卫星在轨云判的应用需求,本文设计了一种面向运算资源有限的空间多核处理器的在轨云判方法。该方法首次将神经网络分类应用到在轨卫星图像云判中,以保证良好的识别精度;为了在片上存储资源有限的卫星计算平台上在轨运行,本文一方面手动选取了特征提取类型以降低运算量,另一方面,将原始的数据量较大的卫星图像数据进行分块,每块作为云判的基本判决单元,再通过多核处理器来并行实现分块图像的特征提取及基于神经网络的云判,以充分有效地利用多核处理器架构的计算资源。所提出的方法在多核DSP处理器架构的运算平台上实现了8000×8000分辨率的遥感图像云检测,且识别正确率平均达97.98%。
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