本文關鍵詞：并行數(shù)字地形分析數(shù)據(jù)劃分方法研究

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【摘要】：空間信息獲取技術的更新使DEM數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量化特征,導致基于單機環(huán)境的數(shù)字地形分析算法計算效率低的問題日益突出,而數(shù)據(jù)并行技術的發(fā)展為海量空間數(shù)據(jù)處理帶來新的契機。數(shù)據(jù)劃分作為數(shù)據(jù)并行的基礎,如何構建顧及DEM數(shù)據(jù)結構及數(shù)字地形分析算法并行特征的自適應數(shù)據(jù)劃分、任務調度及結果融合策略是一個亟需解決的問題。本文基于多核集群環(huán)境,采用主從式并行架構對基于海量DEM的并行數(shù)字地形分析數(shù)據(jù)劃分方法進行了研究,主要研究成果包括： 1.面向數(shù)據(jù)并行的數(shù)字地形分析算法分類 基于DEM的并行數(shù)字地形分析數(shù)據(jù)劃分方法受算法類型影響顯著。本研究從數(shù)字地形分析算法的數(shù)據(jù)依賴特性及數(shù)據(jù)并行過程中有無進程數(shù)據(jù)通信,將并行數(shù)字地形分析算法分為局部地形算法和全局地形算法,并構建了同一分類體系中數(shù)字地形分析算法的任務依賴關系。 2.設計了面向并行數(shù)字地形分析算法的數(shù)據(jù)劃分方法 針對局部地形算法計算過程相對獨立的并行特性,設計了基于行的數(shù)據(jù)劃分方法,利用窗口數(shù)據(jù)冗余策略消除了窗口分析造成的數(shù)據(jù)通信,基于令牌控制實現(xiàn)了結果數(shù)據(jù)集的無縫融合；為消除可視分析算法對視線數(shù)據(jù)的絕對依賴性,提出了基于等柵格量的自適應數(shù)據(jù)劃分策略,利用三元組數(shù)據(jù)結構實現(xiàn)了進程數(shù)據(jù)的低冗余、高效率存儲,基于邊界平移數(shù)據(jù)緩沖策略,保證邊界計算結果的正確性；針對流域分析算法計算柵格與全局柵格存在模糊依賴的問題,基于行數(shù)據(jù)劃分策略闡述了基于雙棧的流域分析算法并行設計模式。本文分別以可照時間算法、可視域算法及匯流累積算法的并行化為例,分析了不同數(shù)據(jù)劃分策略的并行效率,取得了較好的加速比,有效提高了并行算法的執(zhí)行效率。 3.提出了顧及內存約束的數(shù)據(jù)劃分改進方法 本文詳細闡述了內存約束的必要性,提出了顧及內存約束的行數(shù)據(jù)劃分和等柵格量數(shù)據(jù)劃分改進策略,分析了內存約束對基于不同數(shù)據(jù)劃分策略的數(shù)字地形分析算法并行效率的影響。實驗結果表明,針對本文采用的多核集群環(huán)境,內存約束量為60-120M左右時,并行數(shù)字地形分析算法執(zhí)行效率最優(yōu)。 綜上所述,本文提出的數(shù)據(jù)劃分方法有效提高了數(shù)字地形分析對海量DEM數(shù)據(jù)實時處理的能力,提升了數(shù)字地形分析技術的實用化程度,為大范圍地理區(qū)域與地理過程虛擬空間建模提供了技術支撐。
【關鍵詞】：數(shù)字地形分析 數(shù)據(jù)劃分 數(shù)據(jù)并行 內存約束 DEM
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 選題背景與意義12-13
• 1.1.1 選題背景12-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 國內外研究進展13-17
• 1.2.1 數(shù)字地形分析研究進展13-14
• 1.2.2 并行數(shù)字地形分析算法研究14-17
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀小結17
• 1.3 研究內容與論文組織17-19
• 1.3.1 研究目標17
• 1.3.2 研究內容17-18
• 1.3.3 論文結構18-19
• 第2章 研究基礎19-26
• 2.1 理論基礎19-21
• 2.1.1 數(shù)據(jù)并行基本理論19-20
• 2.1.2 并行計算性能評價20-21
• 2.2 實驗區(qū)域21-23
• 2.2.1 實驗樣區(qū)21-22
• 2.2.2 實驗數(shù)據(jù)22-23
• 2.3 研究方法與技術路線23-26
• 2.3.1 研究方法23
• 2.3.2 實驗環(huán)境23-24
• 2.3.3 技術路線24-26
• 第3章 并行DTA數(shù)據(jù)劃分與調度策略研究26-57
• 3.1 數(shù)字地形分析算法并行特征分析26-30
• 3.1.1 數(shù)據(jù)劃分方法分類26-27
• 3.1.2 并行數(shù)字地形分析算法分類27-30
• 3.2 局部地形算法數(shù)據(jù)劃分方法30-38
• 3.2.1 DEM數(shù)據(jù)行拆分策略30-33
• 3.2.2 結果融合策略33-34
• 3.2.3 行劃分并行效率分析34-38
• 3.3 全局地形算法數(shù)據(jù)劃分方法38-56
• 3.3.1 可視分析算法數(shù)據(jù)劃分方法39-52
• 3.3.2 流域分析算法數(shù)據(jù)劃分方法52-56
• 3.4 本章小結56-57
• 第4章 顧及內存約束的數(shù)據(jù)劃分方法57-65
• 4.1 內存約束的必要性57-58
• 4.2 并行DTA算法數(shù)據(jù)劃分方法改進58-62
• 4.2.1 顧及內存約束的行數(shù)據(jù)劃分方法58-60
• 4.2.2 顧及內存約束的等柵格量數(shù)據(jù)劃分方法60-62
• 4.3 內存約束對并行效率的影響62-64
• 4.4 本章小結64-65
• 第5章 結論與展望65-67
• 5.1 主要工作及結論65-66
• 5.2 存在問題與研究展望66-67
• 附錄67-69
• 參考文獻69-74
• 在讀期間發(fā)表的學術論文及研究成果74-75
• 致謝75

【參考文獻】

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本文編號：592174