Օբյեկտ

Վերնագիր: Performance of NDVI index on HPC resources

Ստեղծողը:

Albert G. Saribekyan

Տեսակ:

Article

Այլ վերնագիր:

Բուսականության նորմավորված տարբերության ինդեքսի հաշվարկման արտադրողականությունը բարձր արտադրողականության հաշվողական ռեսուրսներում; Производительность вычисления новмализованного относительного индекса растительности на высокопроизводительных вычислительных ресурсах

Ծածկույթ:

48-53

Ամփոփում:

Geographic information systems (GIS) [1] are crucial to enable the gathering,analysis, presentation and distribution of spatial and non-spatial data. In some specific GIS applications, such as time-critical simulations or data mining, we need to deal with massive amount of geospatial data storage, retrieval, and processing. The main aim of this article is to analyze and benchmark the performance of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) [2] of satellite images (16 GB [3] ) using highperformance computational (HPC) resources, as the developers need to solve the problem of both data and task distribution among serial or parallel environments. The geographical resources analysis support system (GRASS) [4] is used as the main instrument for the study.

Հրատարակիչ:

НАН РА

Ստեղծման ամսաթիվը:

2013-04-10

Ձևաչափ:

pdf

Նույնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:258769

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

НАН РА. Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники=Mathematical problems of computer science

Հրապարակման ամսաթիվ:

2013

Հատոր:

39

ISSN:

0131-4645

Բնօրինակի գտնվելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Օբյեկտի հավաքածուներ:

Վերջին անգամ ձևափոխված:

Aug 27, 2020

Մեր գրադարանում է սկսած:

Jul 24, 2020

Օբյեկտի բովանդակության հարվածների քանակ:

0

Օբյեկտի բոլոր հասանելի տարբերակները:

https://arar.sci.am/publication/281881

Ցույց տուր նկարագրությունը RDF ձևաչափով:

RDF

Ցույց տուր նկարագրությունը OAI-PMH ձևաչափով։

OAI-PMH

Հրատարակության անուն Ամսաթիվ
Performance of NDVI index on HPC resources Aug 27, 2020

Օբյեկտի տեսակ՝

Նման

Այս էջը օգտագործում է 'cookie-ներ'։ Ավելի տեղեկատվություն