【摘 要】
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卫星载荷高光谱成像将地物目标的空间信息与光谱信息相结合,已经成为遥感成像技术的重要研究方向。卫星载荷高光谱成像系统所采集的高光谱影像广泛的应用于军事、地质、农业等领域。卫星载荷高光谱成像系统价格昂贵,在太空中部署后将无法更改。在卫星载荷高光谱成像系统设计初期,可以通过卫星载荷高光谱仿真系统调节卫星载荷高光谱成像系统中的相关参数,验证成像质量。基于光线追踪的方法的卫星载荷高光谱成像仿真系统以地物场景
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卫星载荷高光谱成像将地物目标的空间信息与光谱信息相结合,已经成为遥感成像技术的重要研究方向。卫星载荷高光谱成像系统所采集的高光谱影像广泛的应用于军事、地质、农业等领域。卫星载荷高光谱成像系统价格昂贵,在太空中部署后将无法更改。在卫星载荷高光谱成像系统设计初期,可以通过卫星载荷高光谱仿真系统调节卫星载荷高光谱成像系统中的相关参数,验证成像质量。基于光线追踪的方法的卫星载荷高光谱成像仿真系统以地物场景的三维模型作为系统的输入,需要大量的计算资源,耗时长。因此,众多学者积极开展基于成像链技术的卫星载荷高光谱成像仿真系统研究。本文针对色散型卫星载荷的成像链路构建了卫星载荷高光谱成像仿真系统,借助超分辨率技术对低分辨率高光谱影像数据进行了运算,使其满足仿真系统输入需求,使用I/O优化、CPU-GPU协同运算降低了仿真运算时间开销。主要研究内容如下:（1）针对输入高光谱影像分辨率低的问题,本文研究FSRCNN超分辨率技术,将FSRCNN应用于高光谱数据立方体,能够在分段读取高光谱数据情况下进行超分辨率处理,提高输入高光谱影像分辨率。使现有的高光谱影像数据能够满足更多仿真参数要求。（2）针对色散型卫星载荷,研究色散型卫星载荷高光谱成像链,构建色散型卫星载荷高光谱成像系统的数学仿真模型。（3）针对输入的海量高光谱影像数据,对数据读取进行I/O优化,使高光谱影像数据从磁盘到内存的加载时间开销与标准I/O加载方式相比性能提升了17.65%。（4）针对仿真系统的数学运算,采用了CPU-GPU协同运算以减少仿真运算的时间开销。在数据傅里叶变换环节,采用CPU-GPU协同运算的时间开销相较于单CPU运算,性能提升了76.72%。
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