Статья

Название статьи ПОДСИСТЕМА ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ УГОДИЙ
Автор А.А. Дудкин
Рубрика РАЗДЕЛ II. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ
Месяц, год 12, 2014
Индекс УДК 004.93’1; 004.932
DOI
Аннотация Предложена подсистема распараллеливания алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования Земли для мониторинга лесных угодий на основе многоагентного подхода. Вычислительный процесс представляется в виде направленного ациклического графа. Вершинам графа соответствуют операции обработки, а дуги задают порядок следования операций. Для каждого типа данных формируется свой граф, затем строится обобщенный граф, на котором исходные графы являются подграфами, задающими конкретные схемы (сценарии) обработки. Такое представление вычислительного процесса дает возможность применить для оптимизации вычислений аппарат теории графов и теории сетей как для статической (построение off-line расписаний), так и для динамической оптимизации (построение on-line расписаний). Для проектирования параллельных алгоритмов и организации параллельных вычислений предлагается интегрированный набор средств, включающий в себя визуальный редактор, транслятор и системы оптимизации расписаний и поддержки параллельных вычислений на базе MPI.

Скачать в PDF

Ключевые слова Мониторинг леса; дистанционное зондирование Земли; параллельная обработка; многоагентная система; MPI.
Библиографический список 1. Беляев Б.И., Катковский Л.В. Оптическое дистанционное зондирование. – Минск: БГУ, 2006. – 455 с.
2. Мониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы / Под ред. А.С. Исаева. ЦЭПЛРАН. – М.: Наука, 2008. – 453 с.
3. Григорьева О.В. Наблюдение деградации лесов по данным гиперспектрального аэро- и космического зондирования // Исследование Земли из космоса. – 2013. – № 1. – С. 43-47.
4. Марков А.В. и др. Автоматизированные методы оценки состояния окружающей среды по данным мульти- и гиперспектральной съемки // Геоматика. – 2012. – № 4. – С. 102-106.
5. Argiro D. et al. Khoros: An integrated development environment for scientific computing and visualization // Khoral Research, Inc. – Режим доступа: https://www.cs.purdue.edu/homes/enh/PSEbook/ PARTII/ papersii/khoros.pdf (дата обращения: 17.10.2014).
6. Wickel J. et al. Axiom - a modular visual object retrieval system / M. Jarke, J. Koehler, G. Lakemeyer, editors, KI 2002: Advances in Artificial Intelligence. – LNAI 2479. – Springer, 2002. – P. 253-267.
7. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. – Режим доступа: http://research.google.com/ archive/mapreduce.html (дата обращения: 17.10.2014).
8. MPI: A Message-Passing Interface Standard Version 3.0. Message Passing Interface Forum, September 21, 2012. – Режим доступа: http://www.mpi-forum.org/docs/mpi-3.0/mpi30-report.pdf (дата обращения: 17.10.2014).
9. Otwagin A. Multiagent System for Reliable and Efficient Parallel Computing // Proc. of the 5th International Conf. on Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI’2008) (Minsk, 27–30 May, 2008). – Minsk, 2008. – P. 46-50.
10. Sadykhov R.Kh., Ganchenko V.V., Podenok L.P. Fuzzy clustering methods in multispectral satellite image segmentation // International Journal of Computing. – 2009. – Vol. 8 (1). – P. 87-94.
11. Ганченко В.В. и др. Обработка данных дистанционного зондирования земли для задач землепользования и мониторинга земельных ресурсов // Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли (Системы Д33'2010): тр. VII науч.-техн. конф. (Сочи, Адлерский р-н, пос. Веселое, 13–17 сент. 2010 г.). – М., 2010. – С. 181-186.
12. Beaumont O., Legrand A., Robert Y. Static scheduling strategies for heterogeneous systems // Computing and Informatics. – 2002. – № 21. – P. 413-430.
13. Hagras T., Janecek J.A. Fast Compile-Time Task Scheduling Heuristic for Homogeneous Computing Environments // International Journal of Computers and Their Applications. – 2005. – № 12 (2). – P. 76-82.
14. Анищенко В.В. и др. Принципы создания базовых конфигураций суперкомпьютерных систем отраслевого назначения // Информатика. – 2012. – № 1 (33). – С. 97-105.
15. Hwang К., Xu Z. Scalable Parallel Computing Technology, Architecture, Programming. – USA: McGraw-Hill, 1998. – 832 p.
16. Ганченко В.В., Дудкин А.А. Решение задач лесопользования и мониторинга земельных ресурсов на основе обработки данных дистанционного зондирования Земли // Тезисы докл. Второй Междунар. науч.-техн. конф. «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли» (Москва, 16 мая 2014 г.). – М.: ОАО “Корпорация «ВНИИЭМ»”, 2014. – С. 11-13.

Comments are closed.