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柵格河網(wǎng)提取并行算法

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  針對大規(guī)模高分辨率數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取柵格河網(wǎng)效率低下的問題,提出了基于統(tǒng)一設(shè)備計算架構(gòu)( CUDA)利用淹沒模型提取柵格河網(wǎng)的并行算法。使用圖形處理器GPU)將匯流累積量計算分解為獨立的多任務(wù)并行處理,通過數(shù)據(jù)異步傳輸減少數(shù)據(jù)交換時間,進而加速河網(wǎng)提取的運算。實驗結(jié)果表明,該算法運行效率明顯優(yōu)于串行河網(wǎng)提取算法,在NVIDIA Geforce GTX660上對數(shù)據(jù)量為600 MB(網(wǎng)格大小為9784×8507)數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)提取河網(wǎng)加速比達到62。

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