Tạp chí
 
Năm 2020
 
Số 4 [08 - 2020], Năm thứ XXIX

Nghiên cứu kỹ thuật đa luồng trong tính toán chỉ số khoáng sản trên dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=200414

  • Cơ quan:

    1 Sờ Tài nguyên và Môi trường Nghệ An
    2 Học viện Kỹ thuật Quân Sự

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 10-08-2020
  • Sửa xong: 25-06-2020
  • Chấp nhận: 10-08-2020
  • Ngày đăng: 30-08-2020
Trang: 74 - 77
Lượt xem: 7
Xem onlineXem online
Lượt tải: 0
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Tính toán các chi số khoảng sản trên dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8 là bài toán quan trọng trong quá trình nghiên cứu sự phân bố khoáng sản trên quy mô lớn. Tốc độ xử lý là một khía cạnh quan trọng để cho phép tương tác hiệu quả giữa người sử dụng và máy tính để đạt được các nhiệm vụ phức tạp. Một kỹ thuật tính toán chỉ số khoáng sản hiệu quả bằng cách sử dụng chương trình đa luồng được thực hiện trong bài báo này.

Trích dẫn
Đậu Thanh Bình, Nguyễn Sách Thành và Nguyễn Như Hung, 2020. Nghiên cứu kỹ thuật đa luồng trong tính toán chỉ số khoáng sản trên dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-8, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXIX, kỳ 4, tr. 74-77.
Tài liệu tham khảo

1. Barnaby, Rockwell (2013). Automated Mapping of Mineral Groups and Green Vegetation from Landsat Thematic Mapper Imagery with an Example from the San Juan Mountains, Colorado, U.S. Geological Survey document

2. Diego Fernando Ducart, Adalene Moreira Silva. Catarina Laboure Bemfica Toledo, Luciano Mozer de Assis (2016). Mapping iron oxides with Landsat-8/OLI and EO-1 /Hyperion imagery from the Serra Norte iron deposits in the Carajas Mineral Province. Brazil, Brazilian Journal of Geology, Vol.46. pp.331-349

3. Emmanuel Christophe, Julien Michel, Jordi Inglada (2011). Remote Sensing Processing: From Multicore to GPU, IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing.

4. Lajiao Chen, Yan Ma, Peng Liu, Jingbo Wei, Wei Jie. Jijun He (2015). A review of parallel computing for large-scale remote sensing image mosaicking, Springer Journal, Vol.18, pp. 517-529

5. Marouen Shabou, Bernard Mougenot, Zohra Lili Chabaane, Christian Walter, Gilles Boulet, Nadhira Ben Aissa, and Mehrez Zribi (2015). Soil Clay Content Mapping Using a Time Series of Landsat TM Data in Semi-Arid Lands, Remote Sensing, ISSN 2072-4292.

6. Nizar Ben Achhab (2010). Multithreading on .multicores impact on remote sensing computations, International Journal of Engineering Science and Technology, Vol. 2(12)

7. Patrick Nigri Happ, Rodrigo Da Silva Ferreira, Cristiana Bentes, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa (2010). Multiresolution segmentation: a parallel approach for high resolution image segmentation in multicore architectures, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol.38

8. Peng Liu, Tao Yuan, Yan Ma, Lizhe Wang Dingsheng Liu, Shasha Yue (2014). Parallel processing of massive remote sensing images in a gpu architecture, Computing and Informatics, Vol. 33, pp.197-217

9. Salem, Gammal (2015). iron ore prospection East Aswan, Egypt, using remote sensing techniques, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, Vol.18, pp.195-206

10. Suli Zhang, Haoran Hu, Xin Pan (2014). Parallelized Dilate Algorithm for Remote Sensing Image, The Scientific World Journal, Volume 2014.

Các bài báo khác