【摘 要】
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由于栅格DEM本身受采样误差和网格分辨率制约,且TIN的三角点、边以及拓扑关系结构较为复杂,传统的串行方法针对规则格网DEM数据直接插值成不规则三角网TIN,计算量大,其综合方法均受到限制,与DEM的高实时性处理需求具有突出矛盾.这严重制约了DEM可提供信息的高时效性及其更广泛的应用,该问题亟待有效解决.由GRID构建TIN最耗时也是最重要的一步就是特征点的提取,GPU比较适合处理大数据量、高并行
【机 构】
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西安测绘信息技术总站,西安710054 随州市规划局,随州441300
【出 处】
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中国感光学会2017年学术年会暨第九届五次理事会
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由于栅格DEM本身受采样误差和网格分辨率制约,且TIN的三角点、边以及拓扑关系结构较为复杂,传统的串行方法针对规则格网DEM数据直接插值成不规则三角网TIN,计算量大,其综合方法均受到限制,与DEM的高实时性处理需求具有突出矛盾.这严重制约了DEM可提供信息的高时效性及其更广泛的应用,该问题亟待有效解决.由GRID构建TIN最耗时也是最重要的一步就是特征点的提取,GPU比较适合处理大数据量、高并行性、低数据耦合、高计算密度、固定化流程的问题,而这正是DEM特征点提取的特点.目前更多的是针对图像及图片的特征点提取加速并行算法,以及针对地形特征的DEM的特征提取算法,比如坡度坡向等,还没发现有其他任何把GPU直接用于GRID生成TIN的特征点提取算法.现有的DEM特征点提取方法在效率和时间上都无法满足当前的需要,为解决算法时间过长及效率低下的瓶颈问题,因此本文通过研究已有串行算法的基础,结合并行技术一CUDA,提出一个新的基于CUDA的DEM特征点提取并行算法.针对典型DEM特征点提取方法中的VIP算法,对其串行算法进行并行性分析,然后对串行算法进行并行改造,并在每个阈值设置下,测试其算法精度及算法的加速比.研究结果表明,相对于串行方法,本文的方法在典型DEM特征点提取上具有很高的加速比,经过优化的VIP算法加速比可以达到13.2.
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