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

1、規(guī)則格網(wǎng)DEM以其周期短、精度高、成本低廉、數(shù)據(jù)源穩(wěn)定、數(shù)據(jù)覆蓋面廣等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為了數(shù)字地形分析應(yīng)用最為廣泛和重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。而隨著人們對(duì)于DEM高精度、多尺度和現(xiàn)勢(shì)性要求不斷的提高,DEM的數(shù)據(jù)量急劇增加,同時(shí)對(duì)以DEM為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中快速而準(zhǔn)確的提取地形信息的數(shù)字地形分析算法就變得日益迫切。
　　云計(jì)算能充分利用網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有的資源和設(shè)備,集中網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算能力,進(jìn)行分布式并行

2、的計(jì)算,能極大縮短海量數(shù)據(jù)的運(yùn)算時(shí)間,為快速準(zhǔn)確的進(jìn)行數(shù)字地形分析提供了可能。
　　數(shù)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(gè)重要分支作為主要研究?jī)?nèi)容,結(jié)合當(dāng)前云計(jì)算這個(gè)熱門的技術(shù),進(jìn)行地形參數(shù)計(jì)算以及地形形態(tài)特征分析中地形特征點(diǎn)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(shù)字高程模型的相關(guān)知識(shí)及數(shù)字地形分析的內(nèi)容,重點(diǎn)介紹地形特征因子(坡度、坡向、曲率)以及地形特征點(diǎn)、線的理論定義及分

3、析方法,總結(jié)了多種目前已廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)計(jì)算模型和實(shí)現(xiàn)原理,并分析了各自的特點(diǎn)。
　　2)對(duì)當(dāng)下流行的云計(jì)算概念和技術(shù)進(jìn)行了介紹,詳細(xì)介紹了云計(jì)算的開源項(xiàng)目hadoop,重點(diǎn)探討了hadoop的核心技術(shù)HDFS分布式文件系統(tǒng)和MapReduce程序設(shè)計(jì)模型。
　　3)在充分理解MapReduce程序設(shè)計(jì)模型的基礎(chǔ)之上,詳細(xì)分析地形特征因子提取和地形特征點(diǎn)、線提取的串行算法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce的坡度、坡向和曲率的