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高光谱遥感技术的研究现状高光谱遥感是国际上20世纪80年代才开始发展起来的遥感技术，是代表遥感最新成就的新兴技术之一。它的最大的特点就是图谱合一、波段数多、光谱窄且连续，所以图像中的每个像元都能产生一条完整而连续的光谱曲线。在接下来的20多年中，高光谱以其惊人的速度席卷各个领域，并作出极大贡献。33016
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国外方面如，美国作为科研大国，从上世纪80年代起已经成功研制出三代高光谱成像仪，分别是：第一代成像光谱仪——机载成像光谱仪AIS；第二代成像光谱仪——AVIRIS,而这一代成像光谱仪也有了质的突破，可以成功测量全部太阳辐射光谱范围（400-2500nm）；第三代成像光谱仪——傅里叶变化高光谱成像仪FTHSI。例如还有，美国的中分辨率成像光谱仪（MODIS）、EO-1高光谱卫星；欧洲环境卫星（ENVISAT）上的MERIS，美国的Hyperion高光谱成像仪和高分辨率成像光谱仪HIRIS等，都为生态环境监测、全球环境和气候变化等全球辩护的综合性研究提供了很大的作用[1]。2011年Heras D.B.等研究了高光谱图像基于人工神经网络的目标识别并行优化方法，采用了两种不同的并行优化方法，均具有较高的实时性[2]。利用高光谱遥感在大气环境研究中的重要地位，Anne等利用航空成像光谱仪（AVIRIS）中心在1.03微米的波段与冰雪颗粒关系进行冰雪颗粒填图[3]。论文网
在国内，虽然起步较晚，但其发展也不容小觑。例如：在我国第7个五年计划时期，成功研制出了红外与紫外（IR/UV）扫描仪，可用于海洋环境航空遥感监测；在第8个五年计划时期，又成功研制出模块化航空成像仪MAIS系统。2002年，中科院上海技术物理所所研制的中分辨率成像光谱仪（CMODIS）也成功随“神州三号”飞船发射升空，这也是世界上继美国之后，第二个拥有航天载成像光谱仪的国家。
基于GPU的高光谱图像研究现状
随着高光谱遥感技术的迅速发展，人们对于高光谱图像处理的要求也越来越高，为了实现对数据的快速精准的处理，开展了以GPU为基础的一系列研究。
2004年，Nvidia公司生成的GeForce 6800 Ultra显卡，其计算峰值能够达到40-50 Gigaflops；2005，年GeForce 7800 GTX的计算峰值达到了169Gigaflops[4]。2009年，Velez-Reyes M.等将GPU通用技术与MatLab中的高光谱图像分析工具（Hyperspectral image analysis tools，HIAT）相结合，在此基础上研究了多种不同分类的算法并取得了一定的成果。同年，Fresse V.等通过研究表明，面向通用计算的GPU并行构架相对于传统的CPU串行运算模型有非常显著的优势，尤其是在进行一些密集型或复杂的科学运算时。Andrecut M通过对PCA算法的研究，实现了GPU并行优化，使得其计算速度大大提高。2010年，Plaza A.对PPI算法进行了深入研究，也取得了很好的加速效果。
在国内，GPU的发展也非常迅速，赵慧洁等在并行计算技术的基础上研发出了低成本的高光谱海量数据并行处理系统[5]。陆筱霞等在遥感纹理压缩解压算法GPU并行方面进行了研究，提出可增长的自组织处理（SGSOP）遥感纹理压缩挤兑压缩纹理的并行硬件解压方法[6]。张海军等在遥感图像快速去早书里GPU并行方面进行了研究，利用最近邻算法（KNN算法），在基于GPU的统一计算设备构架下，实现了对遥感图像进行了去噪声的并行处理[7]。
总之，在高光谱遥感地物识别并行优化方面，GPU以其优秀的并行计算能力，起到了不可磨灭的作用，使系统在数据处理方面的效率大大提升。同时，随着科学技术的发展，基于GPU的优化算法也将在未来起到更大的作用。