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万方数据
多核计算环境下的軩内插方法研究Scienceiatural黄先锋镅冶,张帆7妒DEMMulticore数字高程模型modelDEM)[1](1ightrangingLiDAR)高密度点云数据在高精度煞矫婢哂兄匾G熬癧。由于菝芏冉细撸叻直媛蔇内插需要进行大量计算,而传统串行模式的诓逅惴ḿ扑阈实蚠,不能满足实际需要。为了提高计算效率,多机集群方式逐步在治鲋械玫浇隙嘤τ肹,即:采用多机集群并行计算的方式,将数据分发到不同计算机进行处理,提高运行效率∞=昀矗孀哦嗪思扑慊找嫫占埃核、核,甚至是千核计算机,.武汉大学测绘遥感国家重点实验室,湖北武汉;本┐笱Э占湫畔⒓捎こ逃τ帽本┦兄氐闶笛槭遥本DEMDEM径对并行算法的加速比影响。实验表明:在分块较小时,加速比与核数具有线性增长关系;而内插搜索半径越大,DEM关键词:数字高程模型内插;多核;并行处理;putingEnvironment基金项目:国家重点基础研究发展计划”计划钅还易匀豢蒲Щ鹣钅,,40701154)(2010)(1978)LiDAR存速度的限制。中图分类号:A文章编号:———InterpolationunderHUANG琒Yanbia02ZHANGFanlFANShiyue2Mapping琖,琀瓸UniversityBeijing篋elevationdetectionand收稿日期:~—:甧..30120112VoI30Feb2011(1StateKeyLabSensing430079ChinaSpatialInformationIntegrationApplicationPeking,:puting瑃authorsalgorithmmultithreadtechnologyTheproceduretechnicalkey瓵influencesub-blockspeedwasexperi-—;processingLiDAR—————■No1Journalprocessacorescause—
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万方数据
学圳蝴科擘版l棚z(+z1++z)数字高程模型内插并行算法671环境下处理速度和效果如何,都是需要分析和探索的问题。本研究针对密集点莸拇矰内插算法效率低下的问题,研究基于多核环境下的并行诓宕砑际酢8眉际踅莘纸馕2煌氖菘椋缓蠼挥璨煌珻核心进行处理,实现快速并行内插算法,并通过实验验证和分析多核环境下内插计算的效率优化水平。在多核计算环境下,通过创建多个计算线程并分配到不同诤松峡墒迪植⑿校淮嬖贑分时共用问题,这也是多核CPU主要技术思路为:将大规模数据进行分块,然后采用多线程技CPU(11)DEM并行内插计算,从而获得较高的计算效率。交给每个核进行处理的数据具有统一的坐标原点,内插处理后,可以直接合并计算结DEM方法对计算效率的影响,试验了移动平均插值法、移动曲面插值法、距离倒数加权插值法、径向基函数插值法『和薄板样条曲面插15搜索半径对多核加速比的影响。1DEM同,在多核环境下其并行处理的效率提高水平不一。111对恳桓龈裢悖邮葜兴阉鞒隽谟蛭猂的数据点,这些点的平均值即为内插后的高程点,计算公式为zzz移动曲面捅值法DEMRZ计算公式为式中,珺,珼,現为二次曲面的参数。DEM>6R常会求解出