分布式遥感图像处理中的相关关键技术探讨

李正伟

（成都理工大学工程技术学院，四川乐山 614007）

随着社会的发展，遥感技术也不断发展，推动着各个领域的发展。遥感技术通过处理对地面反射与折射的电磁波信号，实现对检测目标的识别和描述。遥感技术便于人们获取各种信息，极大便利了工业生产与生活。因此，分析分布式遥感图像处理中的相关关键技术具有十分重要的意义。

1.遥感技术概述

当前，互联网的发展对人们的生活产生了十分明显的影响，不仅改变着人们的生活节奏，而且对给遥感技术带来了巨大的发展空间[1]，遥感技术与计算机的相互结合，正在推动着社会方方面面的发展。遥感技术最大的特点是动态监测，这是形成图像的直接来源，通常要经历三个步骤，分别是选择数据、处理数据、获取与分析信息的变化。为了保证组成的图片信息是高密度的、全面的，就必须要保证获取的数据信息是连续的。信息在不断地变化，必须要不断获取变化的信息。动态监测是遥感技术明显的特点，同时也具有非常重要的作用，例如在测绘领域中，正是通过动态监测，借助不同时间段的观察对象的变化，对事物的变化规律进行预测。通过动态监测，能够确保信息的可靠性，保证数据的精准性。

2.分布式遥感图像处理技术的发展现状以及特点

遥感图像处理技术发展现状主要分为几个阶段，包括定性分析、定位分析、趋势分析、综合分析等。（1）传统的处理与分析技术，利用人工目视、计算机图像处理方式属于传统的处理方法，主要是通过人工或者自动实现遥感信息的增强与分类，并获得相关的信息，这种传统的遥感数据处理与分析方法在处理的效率和分析的精确度方面都不够完整。（2）智能化的处理与分析技术[2]，通过掌握人工智能的理论，开辟具有智能化特点的道路，计算机模型与符合逻辑推算模型是人工智能技术在遥感数据分析中最为重要的两种技术。（3）处理与分析方法的发展，通过吸取传统处理方法、计算机认知模型、知识系统等多种理论与技术的基础，建立了新型的遥感数据空间信息处理与分析模型，构建一体化的空间信息综合分析系统，是生理学微观认知模型与心理学宏观认知模型的相结合。

分布式遥感图像处理模型具有自身的特点，分布式处理系统中主要有3种形式，分布式控制、并行处理、图形图像系统，具有明显的特点：（1）分布式图像处理系统中具有很多不同的图像处理器，由多个不同的物力和逻辑处理部件组成。（2）分布式图像处理系统中的零件大多是合作自治的，能够通过广域网或是局域网实现网络连接，用以连接图形设备与多台计算机设备。（3）分布式图像处理系统中的资源能够实现与用户共享，不同的系统控制器相互配合，能够实现整个系统的全局系统，并影响着整个系统的运行状态。（4）整个系统的合作进程，包括的系统控制之间的高度一致和合作，通过协议能够实现一致合作。（5）通过利用双边协议中的通信技术，实现通信的进程，是分布式遥感图像处理系统中的另一特点。

3.分布处理系统中的处理机调度

设计分布式图像处理的相关应用程序过程比较复杂，需要充分考虑到分布式设计对环境可能会造成的影响，包括分解各项程序，分布多种任务，应以实现资源共享与通信保护。为了和解决好分布式设计中可能出现的各种问题，就必须要处理好分布式图像处理的支撑环境。

3.1 分布式处理系统中的处理机调度

分布式图像处理程序在执行的过程中，又能够分成许多不同的程序，在多个计算机程序中执行任务。进程分布主要有静态式分布和动态式分布两种方法，必须要创建和维护进程的索引表，包括关于进程的相关标识号码，明确和维护相关进程的类型与具体的位置，以便后期开展维修的工作。计算机中已经完成索引表能够作为分布式处理系统的依据，进行相关的通信或者检测工作[3]。

3.2 分布式处理系统中的进程通信

与其他相关类型的设计程序相比，设计分布式的图像处理重点在于通信、开发、程序分布3个主要方面。为了实现通信、开发、程序分布3个主要方面共同发展，实现图像数据的交流，就必须在同一个分布式处理不同进程互相协作之下完成，制定一个共同的目标任务。在实际的通信同步发展过程中，不同程序之间相互等待，会造成并行性缺乏，对同步通信的质量造成比较严重的影响。在处理分布式图像处理系统时，应当充分利用异步的通信技术。异步通信技术的运用，使系统不用发出信号并接收通知，提高了同步通信的质量，提升了分布式图像处理系统的并行性，在最大程度上增加了进程的自主性。

3.3 分布式处理系统中的出错处理和进程终止检测

分布式处理系统，在运行的过程中会受到计算机网络地层通信系统的相关因素的影响，用户一旦操作不规范，也会影响计算机系统的相关进程，是计算机网络局部出现失败的现象。为了从根本上提高分布式处理系统的有效使用率，需要及时设计与时限相关的机制，实现对出错处理和进程终止检测的目的。在使用这一机制时，要求在确定的时间内确立好相应的设置，一旦进程出现错误，就能够立刻识别出来。

4.分布式遥感图像处理系统中的并行处理

4.1 分布式遥感图像处理系统的并行处理策略

在分布式遥感图像处理系统中的并行处理，主要是依据一定的规则，将图像数据处理成很多不同的子区域，根据所形成的子区域正在形成一个子任务，根据相关的处理情况在开展相应的处理工作。划分图像数据的方法比较多，经过划分的图像数据必须要经过多次划分才能按照次序合成，以降低处理机直之间相互通信的数据量。除此以外，比较常见的方式就是将图像注意分解，形成连续像素自核形成的子像素区，实现负载平衡处理。通过分析周围的事物，明确在工作区域内的实际工作量，帮助平衡所有区域内的工作量。在完成计算机量以后，将分析得出的结果作为依据，最好对图像与数据的划分工作。

4.2 分布式遥感图像处理系统的负载平衡与任务分配措施

每个参与计算的处理器，都能够在计算机中得到有效地利用，实现负载平衡，才能实现高效率。在多处理的环境下，所有处理机都会被均匀分配到一子区图像数据中，接近或实现负载平衡的状态，提升了并行的效果。各个处理器在不同的环境中，所表现出的性能也是不同的，其中的负载也同样不够均匀，会形成许多麻烦，进而降低算法的运行效率。通过降低子任务的粒度，处理机台数就不会超过总任务数，解决负载平衡与任务分派中出现的问题。总控程序对处理机的任务进行处理，允许其对子任务作出相关的对应，再将计算机结果反馈到总控程序中，申请新的子任务，直到将所有的子任务都分配完。通过动态的任务调度，能够实现对资源的合理利用，但是会明显增大整个系统的成本，加大控制子任务粒度的难度。

5.结语

分布式遥感技术的进步与发展，也推动了遥感数据信息获取与处理技术的不断发展。分布式遥感图像处理系统的发展也使得信息资源越来越丰富，不仅能够降低运行的成本，而且有助于获取更高质量的信息数据描绘极大提升遥感图像的服务能力与使用共享资源的效率。正是分布式遥感图像处理中的相关关键技术，改变着遥感技术，也改变着人们生活的方方面面。