摘要:我國高分三號形成三星陸海雷達(dá)衛(wèi)星星座。為了提升PolSARpro極化SAR圖像處理的開源軟件在高分三號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)的處理能力,提出了基于OpenMP、MapReduce和MPI并按照PolSARpro軟件的數(shù)據(jù)格式要求進行分布式并行轉(zhuǎn)換處理算法,將不同成像模式下的多極化數(shù)據(jù)實現(xiàn)快速定標(biāo)和格式轉(zhuǎn)換,并且通過KingMapV10.0GIS平臺實現(xiàn)了算法并在實際數(shù)據(jù)中進行測試,驗證了算法的高效性、可靠性、易擴展性和正確性。
關(guān)鍵詞:高分三號合成孔徑雷達(dá)定標(biāo)消息傳遞接口分布式并行計算
中圖法分類號:P237
DistributedParallelConversionAlgorithmofGF-3Multi-ModeDataBasedonMPIandMapReduceHybridProgramming
ZHANGRuming1*CAIJianying2WANGXihang1LIUZili2OUYANGBo2
1.HulunbeirBigDataCenter,Hulunbeir,InnerMongoliaAutonomousRegion,021000China;2.HulunbeirSmartCityDevelopmentResearchInstitute,Hulunbeir,InnerMongoliaAutonomousRegion,021000China
Abstract:China’sGF-3isformedaland-searadarsatelliteconstellationof3satellites.InordertoimprovetheprocessingcapabilityofPolSARproopensourcesoftwareforpolarimetricSARimageinthedataconversionstageofGF-3,thispaperproposesadistributedparallelconversionalgorithmaccordingtothedataformatrequirementsofitssoftwarebasedonOpenMP,MapReduceandMPI,whichcanquicklycalibrateandconvertGF-3muti-polarizationofdifferentimagingmodesdataintobinformat.ThealgorithmisimplementedonGISplatformofKingMapV10.0andtestedinrealdata,whichverifiestheefficiency,feasibility,extendibilityandcorrectnessofthealgorithm.
KeyWords:GF-3;SAR;Calibration;Messagepassinginterface;DistributedandParallelComputing
2022年4月7日,中國陸海監(jiān)測監(jiān)視迎來“三星組網(wǎng)”時代[1],支撐合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星的多極化數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)化應(yīng)用。高分三號具有12種工作模式,能夠?qū)崿F(xiàn)全天時、全天候的陸地和海洋監(jiān)視監(jiān)測,有力支撐我國防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急、海洋資源開發(fā)和陸地環(huán)境監(jiān)測[2-4]。PolSARpro是一款著名的開源軟件[5],已經(jīng)具備高分三號數(shù)據(jù)的導(dǎo)入及處理能力,然而轉(zhuǎn)換效率比較低。為了提升該軟件處理高分三號數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換能力,陳云等人[6-8]給出了較高效的分布式并行轉(zhuǎn)換算法,但并未給出多種成像模式下的定標(biāo)轉(zhuǎn)換。另外,陳云[9]采用QTConcurrent并行框架實現(xiàn),雖有更好的性能表現(xiàn),但未實現(xiàn)分布式并行計算。遙感事微信公眾號[10]給出了多種成像模式下的全極化、雙極化數(shù)據(jù)等定標(biāo)處理,但未實現(xiàn)更高效的分布式并行轉(zhuǎn)換。因此,本文提出了針對高分三號多模數(shù)據(jù)的分布式并行轉(zhuǎn)換處理方法,先通過推導(dǎo)簡化得到中間參數(shù),接著給出分布式混合編程并行計算過程,再通過全極化條帶I數(shù)據(jù)和精細(xì)條帶II等實際數(shù)據(jù),驗證算法的高效性、可靠性、易擴展性和正確性,最后通過性能對比分析,表明本文方法可以高效的處理多模式多極化高分三號數(shù)據(jù)。
1算法原理
本文主要針對高分三號L1A產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換處理。由GF-3衛(wèi)星SARL1A級數(shù)據(jù)獲取后向散射系數(shù)的定標(biāo)公式[11]如下。
公式(1)中:是單位為dB的后向散射系數(shù);在L1A影像中,,是1A級產(chǎn)品實部,是1A級產(chǎn)品虛部,是影像量化前的最大值,在元數(shù)據(jù)文件中字段獲取。CalibrationConst是影像的雷達(dá)散射的定標(biāo)系數(shù),在元數(shù)據(jù)文件中CalibrationConst字段獲取。
按PolSARpro軟件的數(shù)據(jù)格式要求,以及根據(jù)陳云等人[6]的簡化推導(dǎo)過程,記:
記linear形式的實部后向散射系數(shù):,其中是單位為dB的實部后向散射系數(shù)。
記linear形式的虛部后向散射系數(shù):,其中是單位為dB的虛部后向散射系數(shù)。
那么得到如下2個中間轉(zhuǎn)換公式。
具體算法流程設(shè)計詳情見下文所述。
2算法設(shè)計
本文算法內(nèi)層并行處理過程將采用OpenMP,中間層并行處理過程利用QtConcurrent并行計算框架,外層分布式并行處理過程依托MPI協(xié)議來混合編程實現(xiàn)。具體分布式并行處理流程如下。
(1)首先初始化MPI環(huán)境,在MPI進程內(nèi)利用MPI_Comm_size函數(shù)來生成分布式并行計算環(huán)境的通信域的進程總數(shù)M。
(2)每個MPI進程采用MPI_Comm_rank函數(shù)獲取通信域中的ID序號。將使用該序號來給其分配待處理的高分三號數(shù)據(jù)集。
(3)MPI調(diào)度進程獲取所有待處理高分三號GF3_TaskList數(shù)據(jù)任務(wù)列表。
(4)MPI調(diào)度進程從GF3_TaskList列表中獲取高分三號GF3_DataList數(shù)據(jù)集,利用MPI通信協(xié)議,調(diào)用MPI_Isend函數(shù)把該數(shù)據(jù)列表發(fā)送給對應(yīng)的MPI處理進程。
(5)對應(yīng)的MPI處理進程通過調(diào)用MPI_Irecv函數(shù)接收到高分三號GF3_DataList數(shù)據(jù)集后,中間層采用QtConcurrent并行框架來實現(xiàn)多景高分三號影像數(shù)據(jù)的處理,而輸入?yún)?shù)則是高分三號GF3_DataList數(shù)據(jù)列表,以及每景高分三號數(shù)據(jù)的多模多極化Convert并行轉(zhuǎn)換函數(shù)。
(6)在Convert并行轉(zhuǎn)換函數(shù)中,最內(nèi)層擴展對不同成像模式的數(shù)據(jù)處理,對多極化數(shù)據(jù)采用OpenMP并行處理機制,如雙極化或全極化數(shù)據(jù)等。
(7)最后調(diào)用QFuture的waitForFinished函數(shù)等待方法,直到每個MPI進程都處理完成該進程中所有高分三號數(shù)據(jù)為止。
(8)MPI處理進程每當(dāng)處理完成后,進行調(diào)用MPI_Isend函數(shù)時把處理結(jié)束后的信息返回到MPI調(diào)度進程。
(9)重復(fù)上述由步驟(4)到步驟(8)的過程,每個循環(huán)并行處理至多M景高分三號數(shù)據(jù),直到處理完成所有高分三號數(shù)據(jù)。
特別需要注意:全極化方式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換輸出結(jié)果為PolSARpro的S2矩陣格式,而雙極化方式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換輸出結(jié)果為PolSARpro的RawBinary格式。
3算法實例
基于KingMapV10.0GIS平臺進行驗證,通過C/C++語言來編程實現(xiàn)。平臺運行真實環(huán)境如下。
電腦配置如下:操作系統(tǒng)為Win11專業(yè)版;LPDDR4x內(nèi)存大小為16.0GB,3733MHz;CPU型號為11代英特爾酷睿i5-11300H@3.10GHz,四核,8線程;內(nèi)置M.2接口固態(tài)硬盤,大小為512GB;外置Type-C接口移動固態(tài)硬盤,大小為2TB;英特爾Iris(R)Xe集成顯卡,顯存為128M。
為了便于對比測試,不妨在上述電腦上虛擬出兩臺基本相同配置的虛擬機,每臺虛擬機具體參數(shù)如下:操作系統(tǒng)為Win7旗艦版;LPDDR4x內(nèi)存大小為6.0GB;CPU型號為11thGenIntel(R)Core(TM)i5-11300H@3.10GHz,3核;硬盤存儲容量為150GB;集成顯卡。
算法程序以2景高分三號全極化條帶I數(shù)據(jù)和2景精細(xì)條帶II數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)清單如表1所示)進行轉(zhuǎn)換,經(jīng)驗證本文算法轉(zhuǎn)換后的全極化條帶I數(shù)據(jù)結(jié)果與PolSARpro軟件生成的結(jié)果一致,精細(xì)條帶II運行結(jié)果與《高分三號衛(wèi)星地面系統(tǒng)用戶手冊》中結(jié)果一致,表明算法真實可靠。本文算法針對不同成像模式下的多極化方式數(shù)據(jù)定標(biāo)轉(zhuǎn)換性能結(jié)果如表2所示。
運行效率分析:采用同樣配置的雙機環(huán)境下,本文基于MS-MPI、MapReduce和OpenMP混合編程方法處理4景高分三號數(shù)據(jù),虛擬機1處理2景精細(xì)條帶II雙極化方式數(shù)據(jù)共耗時約183.51s;虛擬機2處理2景全極化條帶I全極化方式數(shù)據(jù)共耗時約9.641s。從中可以看出,本文算法對不同成像模式下的多種極化方式高分三號數(shù)據(jù)進行了支持;同時,不同成像模式下的數(shù)據(jù)大小不同,轉(zhuǎn)換時間差異較大,性能相差約為19.0倍。隨著高分?jǐn)?shù)據(jù)量大小的增長,定標(biāo)轉(zhuǎn)換預(yù)處理時間也隨著明顯增長。因此,針對數(shù)據(jù)存在偏斜問題,有待進一步實現(xiàn)分布式環(huán)境下每臺服務(wù)器的負(fù)載均衡。
本文算法對于分布式環(huán)境下多種成像模式下的并行式處理高分三號多時相影像數(shù)據(jù)集時將更有優(yōu)勢。
4結(jié)語
本文利用高分三號簡化推導(dǎo)公式進行計算,并提出了基于OpenMP、MapReduce和MPI高分三號多成像模式多極化方式數(shù)據(jù)分布式并行轉(zhuǎn)換算法。該算法基于KingMapV10.0GIS平臺上采用C/C++編程實現(xiàn)并進行了實際數(shù)據(jù)測試,驗證了算法的高效性、可靠性、易擴展性和正確性。當(dāng)然,本文還有不足的地方,即存在數(shù)據(jù)偏斜問題,有待均衡化處理,留待后續(xù)解決。
參考文獻(xiàn)
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