本文關(guān)鍵詞：基于單機多核的網(wǎng)格DEM數(shù)字流域并行分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：流域分析技術(shù)是使用數(shù)字化手段將采集的地形高程數(shù)據(jù)等信息進行科學(xué)分類與處理,在計算機的操作下實現(xiàn)地表流域分析的模擬,是促使人們不斷了解地理和預(yù)測地形變化的有效方法。并行計算技術(shù)是相對串行計算技術(shù)而言的一種計算形式,采取特定的程序設(shè)計與數(shù)據(jù)處理來實現(xiàn)提高處理問題效率的計算能力,隨著科技的進步與家庭計算機的普及和應(yīng)用,多核硬件配置的計算機變得越來越常見,計算機硬件資源能否被充分使用就像人類嘗試對現(xiàn)有大腦更多腦細(xì)胞的開發(fā)一樣,具有十分深刻的研究意義和價值。本文分析了格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)在流域分析中的使用,高分辨率的格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)在流域計算中的應(yīng)用,對流域分析的各個步驟進行了較深入研究,總結(jié)流域分析算法,并針對串行流域分析的關(guān)鍵技術(shù)提出了并行流域分析的想法,設(shè)計程序嘗試實現(xiàn)DEM數(shù)據(jù)下的并行流域算法,借助Open MP技術(shù)嘗試實現(xiàn)在多核計算機上展開流域分析的應(yīng)用。主要研究成果為以下幾個方面:(1)對串行算法進行數(shù)字流域分析的方法和關(guān)鍵算法進行了深入分析,總結(jié)了多種現(xiàn)存的串行流域分析算法的優(yōu)缺點,面對多核、大內(nèi)外存儲的先進PC機出現(xiàn),在單機多核環(huán)境下開發(fā)數(shù)字流域并行分析算法是十分必要的。(2)在程序算法上的并行化研究過程中,目前研究較為廣泛的并行化框架包括面向共享內(nèi)存下多核并行的Open MP框架和TBB框架,以及面向消息傳遞模型中進程并行的MPI框架,在多核計算設(shè)計中嘗試對柵格DEM數(shù)據(jù)的并行應(yīng)用還不是很多,本文研究的重點是面向多線程并行的Open MP模型在數(shù)字流域DEM數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,提出了流域分析并行化的設(shè)計方案。(3)對格網(wǎng)DEM流域分析主要算法結(jié)構(gòu)和可并行性進行了較深入分析,并給出了不同算法的并行化策略及代碼實現(xiàn)。(4)以贛江流域的DEM數(shù)據(jù)為例,對并行分析算法進行了測試,從實驗結(jié)果看,并行分析算效率較串行算法高,從而表明了多核環(huán)境下數(shù)字流域分析算法并行化的可行性。
【關(guān)鍵詞】：并行計算 DEM 流域計算 單機多核 OpenMP
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P208;P209
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 論文研究的背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 論文研究的現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文研究的內(nèi)容及技術(shù)路線15-17
• 1.3.1 論文研究的內(nèi)容15
• 1.3.2 論文研究的技術(shù)路線15-17
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 數(shù)字流域串行分析算法結(jié)構(gòu)及其可并行性分析19-29
• 2.1 格網(wǎng)DEM數(shù)字流域分析原理19-21
• 2.1.1 格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)19
• 2.1.2 無洼地DEM矩陣19
• 2.1.3 流向計算19-20
• 2.1.4 流量匯算20
• 2.1.5 河網(wǎng)生成20-21
• 2.2 格網(wǎng)DEM數(shù)字流域分析的基本過程21-23
• 2.2.1 無洼地的DEM生成21-22
• 2.2.2 水流流向與匯流量的確定22
• 2.2.3 流域分割與河網(wǎng)的確定22-23
• 2.3 格網(wǎng)DEM數(shù)字流域流向分析的主要方法23-25
• 2.3.1 單流向分析方法23-24
• 2.3.2 多流向分析方法24-25
• 2.3.3 小結(jié)25
• 2.4 主要串行分析算法結(jié)構(gòu)及可并行性分析25-28
• 2.4.1 洼地處理串行算法結(jié)構(gòu)與可并行性分析25-26
• 2.4.2 水流流向與匯流計算串行算法結(jié)構(gòu)與可并行性分析26-27
• 2.4.3 流域分割串行算法結(jié)構(gòu)與可并行性分析27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于OpenMP的數(shù)字流域串行算法的并行化29-49
• 3.1 多核并行計算技術(shù)概述29-31
• 3.1.1 傳統(tǒng)并行計算模型29-30
• 3.1.2 并行計算機的分類30-31
• 3.2 單機多核并行程序設(shè)計31-36
• 3.2.1 并行化分解與并行化模式32-33
• 3.2.2 多核多線程程序并行設(shè)計33-36
• 3.3 單機多核共享內(nèi)存環(huán)境下的格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)拆分36-37
• 3.3.1 拆分策略36-37
• 3.4 多核多線程共享內(nèi)存模型OpenMP37-41
• 3.4.1 并行執(zhí)行模式與負(fù)載均衡37-38
• 3.4.2 循環(huán)結(jié)構(gòu)與任務(wù)調(diào)度38-39
• 3.4.3 程序指令和庫函數(shù)及相關(guān)子句39-41
• 3.5 數(shù)字流域串行算法的多核并行化41-47
• 3.5.1 格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)讀取41-42
• 3.5.2 并行填洼處理42-43
• 3.5.3 流向的并行計算43-46
• 3.5.4 匯流累積46
• 3.5.5 流域并行分割46-47
• 3.5.6 河網(wǎng)提取47
• 3.6 本章小結(jié)47-49
• 第四章 數(shù)字流域多核并行算法實驗分析與優(yōu)化49-71
• 4.1 實驗環(huán)境與實驗平臺搭建49-56
• 4.1.1 實驗環(huán)境49-50
• 4.1.2 實驗數(shù)據(jù)50-52
• 4.1.3 實驗平臺搭建52-56
• 4.2 實驗項目56-59
• 4.2.1 洼地處理并行分析算法測試56-57
• 4.2.2 并行流向分析算法測試57-58
• 4.2.3 匯流累計并行分析算法測試58
• 4.2.4 流域分割并行分析算法測試58-59
• 4.3 并行算法性能分析與優(yōu)化59-70
• 4.3.1 加速比性能分析59-61
• 4.3.2 并行效率性能分析61-63
• 4.3.3 準(zhǔn)確性分析63-66
• 4.3.4 并行處理時間分析66-70
• 4.4 本章小結(jié)70-71
• 第五章 總結(jié)和展望71-73
• 5.1 總結(jié)71-72
• 5.2 展望72-73
• 參考文獻73-76
• 致謝76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果77-78
• 在校期間參與的科研項目78

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于單機多核的網(wǎng)格DEM數(shù)字流域并行分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：398947