Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
High Performance Computing in Remote Sensing - Chapter 8

Dự đoán các hành vi và tác động tiềm năng của các vụ cháy wildland sử dụng cảm biến từ xa Công nghệ là một mục tiêu dài chờ đợi. Vai trò của điện toán hiệu năng cao trong này IS hiện tượng cháy chân thành nhiệm vụ quan trọng thường đòi hỏi một phản ứng ở (gần) thời gian thực. MỘT SỐ nghiên cứu đã tập trung vào tiềm năng của hình ảnh hyperspectral như một đường cơ sở công nghệ để phát hiện và theo dõi wildland cháy bởi Lợi dụng việc phổ giàu thông tin được cung cấp bởi quang phổ kế. | Chapter 8 Parallel Wildland Fire Monitoring and Tracking Using Remotely Sensed Data David Valencia University of Extremadura Spain Pablo Martinez University of Extremadura Spain Antonio Plaza University of Extremadura Spain Javier Plaza University of Extremadura Spain Contents 8.1 Introduction . 152 8.2 Real-Time Response to Hazards and Disasters Wildland Fires as a Case Study . 153 8.3 Mathematical Model for Wildland Fire Characterization. 156 8.4 Advanced Hyperspectral Data Processing Algorithms . 157 8.4.1 Morphological Algorithm for Endmember Extraction and Classification . 158 8.4.2 Orthogonal Subspace Projection Algorithm for Target Detection . 159 8.4.3 Self-Organizing Map for Neural Network Classification. 161 8.4.4 Spectral Mixture Analysis Algorithms . 162 8.5 Parallel Implementations . 163 8.5.1 Parallelization of Automated Morphological Classification AMC Algorithm for Homogeneous Clusters . 163 8.5.2 Parallelization of Automated Morphological Classification AMC Algorithm for Heterogeneous Clusters . 166 8.5.3 Parallelization of the SOM-based Classification Algorithm for Homogeneous Clusters. 168 151 2008 by Taylor Francis Group LLC 152 High-Performance Computing in Remote Sensing 8.6 Architectural Outline of an Advanced System for Management of Wildland Fires Using Hyperspectral Imagery . 169 8.6.1 Homogeneous Parallel Platforms . 171 8.6.2 Heterogenous Parallel Platforms . 172 8.6.3 Programmable Hardware. 173 8.7 Experimental Results . 173 8.7.1 Parallel Computer Architectures. 173 8.7.2 Hyperspectral Data Sets. 174 8.7.3 Performance Evaluation. 175 8.8 Conclusions . 179 8.9 Acknowledgments . 180 References . 180 Predicting the potential behavior and effects of wildland fires using remote sensing technology is a long-awaited goal. The role of high-performance computing in this task is essential since fire phenomena often require a response in near real-time. Several studies have focused on the potential of hyperspectral imaging as a baseline .