Инд. авторы:	Потапов В.П., Попов С.Е.
Заглавие:	Высокопроизводительные алгоритмы радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных отдельных каналов сенсора EO-1 Hyperion
Библ. ссылка:	Потапов В.П., Попов С.Е. Высокопроизводительные алгоритмы радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных отдельных каналов сенсора EO-1 Hyperion // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2014. - Т.11. - № 4. - С.286-299. - ISSN 2070-7401.
Внешние системы:	РИНЦ: 22832187; РИНЦ: 22993675;
Реферат:	eng: This paper presents high-performance algorithms for radiometric calibration procedures and bands interleave conversion. The paper discusses a number of activities aimed at optimizing the algorithms pre- and post-processing of multi- and hyperspectral images. The software implementation of these algorithms integrated into specialized software is usually not optimized and requires a lot of computing resources, too much time to process images and is realized only for simple arithmetic operations. The proposed algorithms provide the possibility to run them on multiprocessor platforms in multi-threaded mode and ensure effective implementation on low I/O systems. In particular, for bands interleave conversion and radiometric calibration algorithms, the implementation of proportional reading image data in memory is proposed, followed by the placement of the values of radiance in the target buffer arrays in a few streams, calculated by the number of spectral bands or the number of lines of the image. Array indexation makes it possible to integrate calculation of radiometric calibration radiance values directly to the running thread without loss of time for all of the CPU tasks. The paper describes an ENVI extension implementing the algorithms developed based on the GUI-WIDGETS technology in integration with Java SwingX packages. To interact with the Java-classes that implement the logic of the presented algorithm, the Java-Bridge IDL technology was used. Also, the results of testing of the algorithms are presented in comparison to their basic rival algorithms of the Exelis ENVI software package. It is shown that the speed (second) of the algorithm developed is hundreds of times greater than that of the basic algorithm. For example, the bands interleave conversion procedure of the proposed algorithm on an 8-core architecture with the I/O-subsystem RAMDisk took only 45 seconds, while the basic algorithm on a similar environment ran for about 6800 seconds. rus: В работе представлены высокопроизводительные алгоритмы процедур радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных каналов. В статье рассматривается ряд работ, направленных на оптимизацию алгоритмов пре- и пост-обработки мульти- и гиперспектральных изображений. Однако, программная реализация таких алгоритмов, интегрированных в специализированный софт не оптимизирована, требует достаточно много машинных ресурсов, длительного времени на обработку изображений и реализована лишь для простых арифметических операций. Поэтому предлагаются алгоритмы, предусматривающие возможность запуска их на многопроцессорных платформах в мультипотоковом режиме и обеспечивающих эффективное выполнение на низкопроизводительных системах ввода/вывода. В частности, для алгоритмов преобразования порядка следования данных и радиометрической калибровки, предложена реализация порционального считывания данных снимка в оперативную память, с последующим размещением значений (Digitals Number) в целевых буферных массивах в несколько потоков, рассчитанных по количеству спектральных каналов или по количеству линий снимка. Порядок индексации массивов позволил интегрировать расчет радиометрической калибровки значений светимости непосредственно в выполняемый поток без потере времени выполнения всего процессорного заданий. В работе описывается расширение для программного продукта Exelis ENVI, реализующее разработанные алгоритмы, на базе технологии GUI-WIDGETS в интеграции с пакетами Java SwingX. Для взаимодействия с Java-классами, реализующими логику представленного алгоритма, использовалась технология Java-Bridge IDL. Также, приведены результаты тестирования представленных алгоритмов с их базовыми аналогами программного комплекса Exelis ENVI. Показано, что скорость выполнения (секунды) разработанного алгоритма в сотни раз превышает аналогичную для базового алгоритма. Так, например, процедура преобразования порядка следования данных отдельных каналов собственного алгоритма на 8-ми ядерной архитектуре с использованием I/O-подсистемы RAMDisk составила всего 45 секунда, в то время как базовому алгоритму понадобилось в аналогичной среде около 6800 секунд.
Ключевые слова:	преобразование порядка следования данных спектральных каналов; многопотоковость; Multi-threading; radiometric calibration and bands interleave conversion; IDL-Bridge; java; радиометрическая калибровка;
Издано:	2014
Физ. характеристика:	с.286-299
Цитирование:	1. 1. Adler-Golden S.M., Perkins T., Matthew M.W., Berk A., Bernstein L.S., Lee J., Fox M. Speed and accuracy improvements in FLAASH atmospheric correction of hyperspectral imagery // SPIE Optical Engineering. 2012. Vol. 51(11). P. 111707(1-10). 2. 2. BIL, BIP, and BSQ raster files. [Электронный ресурс] // ESRI. ArcGIS 9.2 Desktop Help. URL: http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2/index.cfm?TopicName=BIL,_BIP,_and_BSQ_raster_files (дата обращения 22.07.2014). 3. 3. EarthExplorer [Электронный ресурс] // USGS. URL: http://earthexplorer.usgs.gov/ (дата обращения 22.07.2014). 4. 4. Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/FLAASH.html (дата обращения 24.07.2014). 5. 5. Hyperion level 1gst (L1GST) product output files data format control book. Earth Observing-1 (EO-1). Version 1.0. Department of the Interior U.S. Geological Survey. 2006. 24 P. 6. 6. Perkins T., Adler-Golden S.M., Cappelaere P., Mandl D. High-speed Atmospheric Correction for Spectral Image Processing // SPIE Proceeding: Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XVIII. 2012. Vol. 8390. P. 245-252. 7. 7. Qu Z., Goetz A. F. H., Kindel B. High-accuracy atmospheric correction for hyperspectral data (HATCH) model // Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41(6). P. 1223 - 1231. 8. 8. Radiometric Calibration [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/RadiometricCalibration.html (дата обращения 29.09.2014). 9. 9. San B. T., Suzen M. L. Evaluation of different atmospheric correction algorithms for EO-1 Hyperion imagery // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Tokyo. 2010. Vol. 38(8), P. 392-397. 10. 10. The IDL Thread Pool [Электронный ресурс] // Exelis ENVI. URL: http://www.exelisvis.com/docs/ The__Thread_Pool.html (дата обращения 29.09.2014). 11. 11. Thompson B.J., Rahman Z., Park S.K. Multiscale retinex for improved performance in multispectral image classification // SPIE Proceedings: Visual Information Processing IX. 2000. Vol. 4041. P. 34-44.