适用于Hadoop云平台的洪水淹没分析并行算法

摘要：

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)特殊的数据结构有利于数据在计算机中进行计算,但其数据量大,受计算机性能的限制,无法满足大规模洪水淹没分析的需要.针对单机计算能力有限以及有源淹没分析递归算法占用计算机资源较多的问题,提出了一种利用Hadoop云平台进行洪水淹没分析的并行算法.该算法对研究区域DEM按规则格网的思想进行划分,将大规模的研究区分割成多个规则的小区域.在指定水位下,对每个小区域进行数据压缩,计算每个栅格单元的淹没值,并将同一行中相连的淹没栅格序列记为淹没块,每个淹没块包含该栅格序列所属的区块号、行号、起始列号、终止列号以及淹没标记;当不同行或不同区域中的淹没块相互连通时,需对其淹没标记进行一致性设计.最终,根据淹没点所在淹没块的淹没标记提取出淹没点所在的淹没区,即为实际的淹没范围.实验结果表明,在指定淹没水位下,通过该算法可以快速提取淹没范围以及实现淹没水深的计算.

关键词：洪水淹没分析、并行运算、图像处理、Hadoop、数字高程模型

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然基金项目41561091;江西省重点项目2142BBE50024

在线出版日期：2019-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：46-53