[发明专利]基于云平台的高光谱遥感大数据奇异值分解的分布式并行优化方法在审
| 申请号： | 202110451095.9 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113157661A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 孙晋;沈源;吴泽彬;徐洋;韦志辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/182 | 分类号： | G06F16/182;G06F16/2453 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于云平台的高光谱遥感大数据奇异值分解的分布式并行优化方法，包括：将高光谱原始图像分块上传至HDFS分布式文件系统中，使用Spark云计算框架进行分布式并行读取；将读取结果封装成矩阵形式，并执行双边Jacobi方法；将所有分块数据的计算结果进行合并，对合并矩阵执行双边Jacobi算法。本发明能够快速、精确地对高光谱遥感图像进行奇异值分解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平台 光谱 遥感 数据 奇异 分解 分布式 并行 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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