基于MapReduce的規(guī)則格網DEM地形形態(tài)特征分析研究.pdf

1、規(guī)則格網DEM以其周期短、精度高、成本低廉、數據源穩(wěn)定、數據覆蓋面廣等優(yōu)點逐漸成為了數字地形分析應用最為廣泛和重要的基礎數據。而隨著人們對于DEM高精度、多尺度和現勢性要求不斷的提高,DEM的數據量急劇增加,同時對以DEM為數據源的地形分析算法效率也提出了全新的挑戰(zhàn)。研究如何從海量DEM數據中快速而準確的提取地形信息的數字地形分析算法就變得日益迫切。
　　云計算能充分利用網絡中現有的資源和設備,集中網絡中的計算能力,進行分布式并行

2、的計算,能極大縮短海量數據的運算時間,為快速準確的進行數字地形分析提供了可能。
　　數字地形分析研究范圍極為廣泛,本文選取了地形形態(tài)特征分析這個重要分支作為主要研究內容,結合當前云計算這個熱門的技術,進行地形參數計算以及地形形態(tài)特征分析中地形特征點和特征線提取的并行化研究,主要做了以下工作:
　　1)了解并熟悉數字高程模型的相關知識及數字地形分析的內容,重點介紹地形特征因子(坡度、坡向、曲率)以及地形特征點、線的理論定義及分

3、析方法,總結了多種目前已廣泛應用的數學計算模型和實現原理,并分析了各自的特點。
　　2)對當下流行的云計算概念和技術進行了介紹,詳細介紹了云計算的開源項目hadoop,重點探討了hadoop的核心技術HDFS分布式文件系統(tǒng)和MapReduce程序設計模型。
　　3)在充分理解MapReduce程序設計模型的基礎之上,詳細分析地形特征因子提取和地形特征點、線提取的串行算法,設計并實現了基于MapReduce的坡度、坡向和曲率的