Dịch từ: Tiếng Anh Một xem bình thường của nền văn học mới đây tiết lộ hình ảnh đó trở thành hyperspectral IS năm công cụ quan trọng trong ngành Rất nhiều. Từ sử dụng y tế và quân sự để Giám sát môi trường và địa chất thăm dò sức mạnh của hình ảnh hyperspectral Là IS được hiển thị. Từ quan điểm quân sự trên, việc sử dụng chính của hyperspectral dữ liệu là để phát hiện mục tiêu và xác định. Sử dụng thứ cấp bao gồm xác định sản phẩm của môi trường, như vậy là độ sâu ven biển hoặc phân. | Chapter 4 Parallel Implementation of the ORASIS Algorithm for Remote Sensing Data Analysis David Gillis Naval Research Laboratory Jeffrey H. Bowles Naval Research Laboratory Contents Introduction .70 Linear Mixing Model .71 Overview of the ORASIS Prescreener .73 Exemplar Selection .74 Codebook Basis Selection . 80 Endmember Selection. 81 Demixing . 82 Unconstrained Demix. 83 Constrained Demix . 83 Additional Algorithms . 83 ORASIS Anomaly Detection. 83 N-FINDR . 84 The Stochastic Target Detector . 86 Parallel Implementation . 86 ORASIS Endmember Selection . 87 N-FINDR Endmember Selection . 88 Spectral Demixing . 89 Anomaly Detection . 89 Results . 90 Conclusions . 92 Acknowledgments . 94 References . 94 69 2008 by Taylor Francis Group LLC 70 High-Performance Computing in Remote Sensing ORASIS the Optical Real-Time Adaptive Spectral Identification System is a series of algorithms developed at the Naval Research Lab for the analysis of HyperSpectral Image HSI data. ORASIS is based on the Linear Mixing Model LMM which assumes that the individual spectra in a given HSI scene may be decomposed into a set of in-scene constituents known as endmembers. The algorithms in ORASIS are designed to identify the endmembers for a given scene and to decompose or demix the scene spectra into their individual components. Additional algorithms may be used for compression and various post-processing tasks such as terrain classification and anomaly detection. In this chapter we present a parallel version of the ORASIS algorithm that was recently developed as part of a Department of Defense program on hyperspectral data exploitation. Introduction A casual viewing of the recent literature reveals that hyperspectral imagery is becoming an important tool in many disciplines. From medical and military uses to environmental .
