遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(3) ：671-679.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.3.0671

基于TensorFlow实现FY-3D MERSI数据GPU并行快速几何校正

GPU Parallel Fast Geometry Correction of FY-3D MERSI data based on TensorFlow

王卫东 权文婷 王钊 周辉
遥感技术与应用2023，Vol.38Issue(3) ：671-679.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.3.0671
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基于TensorFlow实现FY-3D MERSI数据GPU并行快速几何校正

GPU Parallel Fast Geometry Correction of FY-3D MERSI data based on TensorFlow

王卫东 1权文婷 2王钊 1周辉1
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作者信息

  • 1. 陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心,陕西 西安 710016
  • 2. 陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心,陕西 西安 710016;西安交通大学,陕西 西安 710049
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摘要

在TensorFlow框架下,有对多维数组进行GPU或CPU并行加速运算的特点,选择使用合适的经纬度投影模式,结合FY-3D MERSIL1数据自身带有高精度同分辨率的定位数据,按分辨率生成将经纬度数据对齐的张量(多维数组),计算生成新的像元映射位置信息,直接逐点映射对MERSI数据进行几何校正,同时可消除中分辨率极轨卫星因扫描观测和地球曲率带来的BowTie效应,再使用卷积运算计算反距离加权插值点数值,对几何校正后无数据像素点进行填充.使用这种方法,在TensorFlow框架下用Python语言实现了整个几何校正过程,并与ENVI软件的几何校正结果,对误差和校正精确度进行了对比测试,并且对几何校正的整体处理速度也进行了测试.结果表明本文算法与ENVI软件几何校正一致性高,5％绝对误差百分比以下的精确率大于0.92,结构相似SSIM指数在0.95左右,全部通道使用GPU并行加速完成几何校正的加速比大于36倍.这种方法既保证了几何校正的精度,而且整个数据处理过程快速高效.

关键词

FY-3D/MERSI/几何校正/反距离加权插值/TensorFlow

Key words

FY-3D MERSI/Geometric Correction/Inverse Distance weighted/TensoFlow

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基金项目

风云三号03批气象卫星工程地面应用系统区域特色遥感应用系统项目(FY-303-AS-12.08)

陕西气象高质量发展体系建设项目(141027020000210002)

出版年

2023
遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
参考文献量10
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