本文關(guān)鍵詞：基于Grass GIS水文分析算法并行化研究與實現(xiàn)

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【摘要】：水文分析是GIS應(yīng)用的一個重要方面。水文分析可以定位地表徑流污染源、預(yù)測地形改變對徑流的影響,以及確定是否產(chǎn)生洪水及其范圍等,因此廣泛用于災(zāi)害預(yù)測、農(nóng)業(yè)、林業(yè)以及區(qū)域規(guī)劃等。數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,簡稱DEM)可以提供豐富的水文信息,成為水文分析的主要數(shù)據(jù)來源。Grass由多個功能獨立、分工明確的模塊組成,支持命令行模式和界面模式,操作簡單,具有良好的移植行和擴(kuò)展性,再加上Grass的開源特性,可以對其源碼進(jìn)行改造,因此可被應(yīng)用于GIS研究中。隨著地理空間數(shù)據(jù)的采集和處理技術(shù)不斷發(fā)展,水文分析數(shù)據(jù)量不斷增大,再加上水文分析過程連續(xù)性較強,串行水文算法并不能滿足要求。綜合以上因素,我們考慮在Grass GIS上實現(xiàn)水文分析算法的并行化。本文主要工作包括以下幾點:首先,對本文研究的理論基礎(chǔ)和相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹,概括現(xiàn)有的水文分析算法,對各自的優(yōu)勢和局限性進(jìn)行分析,詳細(xì)介紹坡度坡向串行算法原理、PD填洼算法和D8流向算法,給出相應(yīng)的偽代碼和算法流程,介紹并行計算相關(guān)技術(shù),詳述Grass GIS體系和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其次,針對水文分析算法處理大數(shù)據(jù)時耗時長的問題,選用MPI并行編程模型,提出適用Grass平臺上的并行算法。該算法主要利用柵格數(shù)據(jù)特點,將柵格數(shù)據(jù)平均分給子進(jìn)程,以此縮短算法運行時間,實現(xiàn)算法的并行化。最后,介紹水文分析并行算法在Grass GIS上的具體實現(xiàn)。對串行水文算法和并行水文算法流程和程序設(shè)計詳細(xì)說明。以圖表的形式展示了串并行水文分析算法的實驗結(jié)果,并對實驗結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析和總結(jié)。實驗結(jié)果表明,通過數(shù)據(jù)劃分的方式并行化水文分析算法可以取得較好的加速比和效率。
【關(guān)鍵詞】：水文分析算法 Grass MPI 并行計算
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P208;P333
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 GIS軟件研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 DEM研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.3 填洼流向算法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.4 并行水文分析算法研究現(xiàn)狀13
• 1.3 研究內(nèi)容及研究目標(biāo)13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 水文分析和并行技術(shù)概述16-27
• 2.1 水文分析16-17
• 2.2 并行計算技術(shù)17-20
• 2.2.1 并行計算概述17-18
• 2.2.2 MPI編程模型18-20
• 2.2.3 并行性能測試指標(biāo)20
• 2.3 GIS空間數(shù)據(jù)格式20-21
• 2.3.1 柵格數(shù)據(jù)20-21
• 2.3.2 矢量數(shù)據(jù)21
• 2.4 柵格數(shù)據(jù)劃分21-22
• 2.5 GRASS GIS介紹22-25
• 2.5.1 GRASS GIS發(fā)展歷程22-23
• 2.5.2 GRASS GIS體系結(jié)構(gòu)23-24
• 2.5.3 GRASS GIS文件及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-27
• 第3章 坡度坡向算法并行研究27-33
• 3.1 坡度坡向算法27-29
• 3.2 串行算法流程29-30
• 3.3 并行設(shè)計和實現(xiàn)30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-33
• 第4章 填洼流向算法并行研究33-39
• 4.1 填洼流向算法33-35
• 4.2 串行算法流程35-36
• 4.3 并行設(shè)計和實現(xiàn)36-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 實驗測試及分析39-48
• 5.1 實驗平臺搭建39-40
• 5.1.1 Grass安裝39
• 5.1.2 MPI庫引入39-40
• 5.1.3 實驗環(huán)境40
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)來源說明40-41
• 5.3 兩個算法實驗分析41-47
• 5.3.1 坡度坡向算法實驗結(jié)果和分析41-44
• 5.3.2 填洼流向算法實驗結(jié)果和分析44-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第6章 總結(jié)與展望48-50
• 6.1 總結(jié)48
• 6.2 展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54

【相似文獻(xiàn)】

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 蘇高利;鄧芳萍;毛裕定;;GRASS GIS在農(nóng)業(yè)氣象中的應(yīng)用—以浙江省熱量區(qū)劃為例[A];第二屆長三角氣象科技論壇論文集[C];2005年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳曦;基于Grass GIS水文分析算法并行化研究與實現(xiàn)[D];南昌大學(xué);2016年

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本文編號：690293