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Parallel compositing of multi-temporal satellite imagery using temporal map algebra.

机译：使用时间地图代数的多时间卫星图像的并行合成。

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摘要

Spatio-temporal satellite image analysis is a technique for monitoring spatial and temporal changes of land cover and oceanic locations on earth. Temporal Map Algebra (TMA) is a novel technique developed by Jeremy Mennis and Roland Viger for analyzing a time series of satellite imagery using simple algebraic operators that treats time series of imagery as a three-dimensional data set, where two dimensions encode planimetric position on earth surface and the third dimension encodes time. The high dimensionality of raster data leads to high computational cost, which is why parallel computation is attractive. This thesis describes the design, implementation, and performance evaluation of parallel compositing of vegetation indices derived from MODIS datasets using TMA.
机译：时空卫星图像分析是一种监测土地覆盖和地球上海洋位置的时空变化的技术。时间地图代数（TMA）是由杰里米·门尼斯（Jeremy Mennis）和罗兰·维格（Roland Viger）开发的一种新颖技术，它使用简单的代数运算符来分析卫星图像的时间序列，该算子将图像的时间序列视为三维数据集，其中两个维度对平面上的平面位置进行编码地表和三维空间编码时间。栅格数据的高维数导致较高的计算成本，这就是为什么并行计算具有吸引力的原因。本文描述了使用TMA从MODIS数据集导出的植被指数的并行合成的设计，实现和性能评估。

著录项

  • 作者

    Shrestha, Bijay.;

  • 作者单位

    Mississippi State University.;

  • 授予单位 Mississippi State University.;
  • 学科 Computer science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2005
  • 页码 88 p.
  • 总页数 88
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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