Hyperspektral avbildning är ett växande område i fjärranalys där en bildspektrometer samlar hundratals bilder (vid olika våglängdskanaler) för samma område på jordens yta. Hyperspektrala bilder är extremt högdimensionella, och kräver ombord processalgoritmer som kan tillfredsställa nästan realtidsbegränsningar i tillämpningar som övervakning av vildmarksbrand, kartläggning av oljeutsläpp och kemisk förorening, etc. En av de mest använda teknikerna för att analysera hyperspektral bilder är spektral unmixing, vilket gör det möjligt för sub-pixel data karakterisering. Detta är särskilt viktigt eftersom den tillgängliga rumsliga upplösningen i hyperspektral bilder är typiskt av flera meter, och därför är det rimligt att anta att flera spektralt rena ämnen (kallas endmembers i hyperspectral avbildning terminologi) kan hittas inom varje avbildad pixel. Det har gjorts flera insatser för ett effektivt genomförande av hyperspektral unmixing algoritmer på arkitekturer mottagliga för att monteras ombord avbildning instrument, inklusive fält programmerbara grind arrayer (FPGAs) och grafik bearbetningsenheter (GPUs). Medan FPGA i allmänhet är svåra att programmera, GPU är svåra att anpassa till ombord bearbetningskrav i rymdburna uppdrag på grund av sin extremt höga strömförbrukning. I sin tur, med ökningen av antalet kärnor, flerkärniga plattformar har nyligen dykt upp som en lättare att programmera plattform jämfört med FPGAs, och även mer tolerabel strålning och strömförbrukning krav. Men en detaljerad bedömning av prestanda kontra energiförbrukning av dessa arkitekturer har ännu inte genomförts inom området hyperspektral avbildning, där det är särskilt viktigt att uppnå bearbetningsresultat i realtid. I den här artikeln ger vi ett genomtänkt perspektiv på denna relevanta fråga och ytterligare analysera prestanda kontra energiförbrukning förhållandet mellan olika bearbetningskedjor för spektral unmixing när den genomförs på multi-core plattformar.
Till exempel, 2013 Remon et al. REF presenterade en detaljerad bedömning av prestanda och energiförbrukning hos hyperspektral oblandande algoritmer på multi-core plattform utrustad med 4 AMD Opteron 6172 processorer.
Performance versus energy consumption of hyperspectral unmixing algorithms on multi-core platforms
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}