可扩展的迭代自组织分析并行处理算法

摘要：

随着遥感影像数据量的增加,传统非监督分类迭代自组织分析(ISODATA)算法的运算将十分耗时,应用并行计算技术能够有效解决该性能瓶颈.针对现有基于并行计算模型MapReduce的遥感迭代自组织分析并行算法存在的局限性,提出一种可扩展的基于MapReduce的迭代自组织分析并行处理算法.该算法通过其包含的全局子采样算法、聚类中心点集合过滤算法以及聚类映射算法,有效克服了现有并行算法中存在的不足.实验结果表明,在同等规模遥感计算中,该算法效率高于现有并行处理算法,具有良好的加速比,且在处理更大的影像块时具有更高的精度.

关键词：迭代自组织分析算法、ISODATA、MapReduce模型、并行计算、遥感影像、非监督分类

所属期刊栏目：41

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2016-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：6-13