本文關(guān)鍵詞： 遙感參數(shù)模型 空間敏感性分析 Sobol′ MapReduce　出處：《地球信息科學(xué)學(xué)報》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近年來,隨著遙感空間數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng),推動了區(qū)域尺度生態(tài)遙感參數(shù)模型的發(fā)展。敏感性分析對識別模型關(guān)鍵參數(shù),降低模型不確定性和完善模型具有重要作用。區(qū)域尺度的生態(tài)遙感參數(shù)模型,在進行模型參數(shù)敏感性分析時,由于涉及到空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜運算,單機環(huán)境無法滿足快速分析的要求。為了提高生態(tài)遙感參數(shù)模型空間敏感性分析效率,本文以青藏高原為研究區(qū)域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和開源云計算平臺Hadoop,設(shè)計和實現(xiàn)了基于Sobol′的生態(tài)遙感參數(shù)模型空間敏感性分析并行算法,并在實驗室集群環(huán)境下進行算法分析,驗證了算法的有效性和適用性。該算法的核心是利用MapReduce并行編程技術(shù),對空間敏感性分析中的地圖抽樣和模型迭代過程進行任務(wù)分割,將分割后的子任務(wù)分配至不同的計算節(jié)點進行并行計算。實驗表明,本文提出的并行策略,能有效縮短地圖抽樣和模型迭代計算時間,相比于單機算法,并行算法的運行速度提高了14倍左右。
[Abstract]:In recent years, with the wide application of remote sensing spatial data in ecosystem, the development of regional scale ecological remote sensing parameter model has been promoted. Sensitivity analysis is critical to identify the model parameters. It is very important to reduce the uncertainty of the model and perfect the model. The regional scale model of ecological remote sensing parameters is involved in the complex operation of spatial data in the sensitivity analysis of the model parameters. In order to improve the efficiency of spatial sensitivity analysis of ecological remote sensing parameter model, the Qinghai-Tibet Plateau is taken as the research area in this paper. Using the vegetation photosynthetic model VPM(Vegetation Photosynthesis Model and open source cloud computing platform Hadoop. The parallel algorithm of spatial sensitivity analysis of ecological remote sensing parameter model based on Sobol' is designed and implemented, and the algorithm analysis is carried out under the environment of laboratory cluster. The core of the algorithm is to segment the task of map sampling and model iteration in spatial sensitivity analysis by using MapReduce parallel programming technology. The sub-tasks are assigned to different computing nodes for parallel computation. Experiments show that the proposed parallel strategy can effectively shorten the computation time of map sampling and model iteration, compared with the single-machine algorithm. The running speed of parallel algorithm is increased about 14 times.
【作者單位】： 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測與模擬重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：科學(xué)院先導(dǎo)專項“應(yīng)對氣候變化的碳收支認證及相關(guān)問題”(XDA05050600) 國家生態(tài)系統(tǒng)觀測評估技術(shù)系統(tǒng)集成研究與示范(2013BAC03B00) MSR-CNIC Windows Azure合作計劃項目“基于Windows Azure的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量估算與不確定性研究” 國家科技部環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(gyh5031103)
【分類號】：P208;TP338.6
【正文快照】： 1引言生態(tài)模型是模擬生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和變化過程及其調(diào)控機理的重要手段,采用數(shù)學(xué)公式和物理方程對生態(tài)現(xiàn)象和生態(tài)過程進行簡化、抽象,主要包括經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀⑦^程模型和遙感參數(shù)模型。在實際的建模過程中,觀測誤差的存在和對機理過程的有限認識使模型參數(shù)存在很大的不確定性,

【參考文獻】

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本文編號：1474212