[口头报告]基于国产E级超算平台的弱监督地表覆盖制图研究

基于国产E级超算平台的弱监督地表覆盖制图研究
编号:89 稿件编号:2121 访问权限:私有 更新:2023-04-11 09:24:37 浏览:193次 口头报告

报告开始:2023年05月06日 14:55 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[7A] 7A、遥感与地理信息科学 » [7A-1] 7A-1 遥感与地理信息科学

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摘要
地表覆盖制图是监测和理解地表变化的关键任务,为全球变化研究、地球系统模拟、城市规划等诸多领域提供了关键的基础数据。现有的地表覆盖制图方法大多采用监督分类器,在国家或者全球尺度的场景中,受限于分类标签的缺乏。本工作基于新一代神威超级计算机,提出了一种高可扩展的弱监督分类方法,无需额外的人工标注,即可完成大尺度的地表覆盖任务。该方法由两个主要的模块组成,一个是卷积型k均值聚类模块,可综合考虑纹理、光谱以及时域特征;另一个则是噪声学习的迭代模块。在对中国进行制图的具体任务中,我们设计和优化的卷积型k均值聚类模块,可高效扩展至98304个神威节点(3800多万核),取得437.56 Pflops的持续计算性能。噪声学习迭代模块可扩展至24576个神威节点,取得11 Pflops的持续计算性能。该方法可在一小时左右完成对中国全域的地表覆盖制图,并获得10分类83.5%的分类精度和25分类72.6%的分类精度,相比此前的公开产品有5~7%的精度提升。
 
关键字
地表覆盖,高性能计算,弱监督学习,噪声学习,国产E级超算
报告人
郑珏鹏
中山大学

稿件作者
郑珏鹏 中山大学
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