基于DEM的Priority-flood并行填洼算法优化

摘要：

针对大尺度数字高程模型无法适应单机内存,导致单机串行填洼算法无法计算的情况,对 Barnes 提出的并行PF填洼算法加以优化.基于 spark实现了由 Barnes 提出的并行 PF填洼算法,同时针对单张 DEM未切分的情况,对该算法加以改进,设计了带光环的切分策略等一系列方法,将原算法一二阶段的同步处理变为异步,节约了原算法耗时.在进行 2 600 亿单元(10m数据集)的填洼实验中,该方法与原方法填洼结果一致,且比原算法缩短了 37%的处理时间,提高了并行填洼的计算效率.

关键词：填洼、Spark、数字高程模型、并行计算、水文分析

所属期刊栏目：38

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60