基于线性光谱模型的混合像元分解高性能计算研究

混合像元分解是遥感技术向定量化、精细化发展的重要技术,是关系到地物精细分类的重要操作环节,而线性光谱模型确实是目前解决混合像元问题的有效策略。针对高光谱遥感影像数据量大,混合像元分解计算耗时长的问题,提出了一种基于CUDA的高光谱遥感端元投影向量法实现方法。在分析高光谱图像端元投影向量法串行算法的基础上,建立了在CUDA架构下以像元点为基准产生相应的进程数,每个进程负责一单位像元点的计算方式。实验结果表明,将该方法应用于实际的高光谱遥感影像的混合像元中,可极大地提高传统中央处理器(CPU)的运算效率。