顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区预处理并行算法  

Parallel DEM Preprocessing Algorithm with Granularity Control on Gridded Terrain Datasets

作　　者：江岭[1] 汤国安[2] 宋效东[3] 刘凯[2] 阳建逸[2] 

机构地区：[1]滁州学院安徽省地理信息集成应用创新中心,安徽滁州239000 [2]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京210023 [3]中国科学院南京土壤研究所,江苏南京210008

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2014年第12期1457-1462,共6页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40930531;41001301);江苏省高校自然科学研究重大基金资助项目(13KJA170001);安徽省自然科学基金资助项目(1408085MD77)~~

摘　　要：针对现有格网DEM洼地和平坦区处理并行算法进行数据处理时未考虑并行粒度等问题,在分析了洼地和平坦区处理串行算法的基础上,基于消息传递接口并行化工具,构建了顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区处理并行算法。在配置Linux操作系统的集群环境下,利用不同大小的DEM数据,测试了算法的并行性能,结果表明:顾及粒度控制的并行M&V算法可以在任意并行粒度下完成计算任务,具有较好的并行性能。而且,对于某一给定的DEM数据,存在一个合适的并行粒度使得M&V算法的并行性能最佳。Exiting parallel DEM preprocessing algorithms that do not consider parallel granularity.This paper presents a parallel DEM preprocessing algorithm with granularity control based on the analysis of the sequential algorithm proposed by Moran and Vezina（M＆V algorithm）.A Message Passing Interface（MPI）library is applied to implement the parallel algorithm.The parallel performance of the proposed algorithm is assessed by two gridded DEMs with different sizes on a multi-node Linux cluster.The application results show that the parallel M＆V algorithm can complete the computing tasks when filling sinks and removing flat areas at any granuality,and it outputs an optimal granularity to achieve the best parallel performance for a given DEM dataset.

关 键 词：DEM 洼地填充 并行计算 粒度控制 M&V算法 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程] P231.5[天文地球—测绘科学与技术]