基于Grass GIS水文分析算法并行化研究與實現(xiàn).pdf

1、水文分析是GIS應用的一個重要方面。水文分析可以定位地表徑流污染源、預測地形改變對徑流的影響，以及確定是否產(chǎn)生洪水及其范圍等，因此廣泛用于災害預測、農(nóng)業(yè)、林業(yè)以及區(qū)域規(guī)劃等。數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，簡稱DEM)可以提供豐富的水文信息，成為水文分析的主要數(shù)據(jù)來源。
　　Grass由多個功能獨立、分工明確的模塊組成，支持命令行模式和界面模式，操作簡單，具有良好的移植行和擴展性，再加上Grass的開

2、源特性，可以對其源碼進行改造，因此可被應用于GIS研究中。
　　隨著地理空間數(shù)據(jù)的采集和處理技術不斷發(fā)展，水文分析數(shù)據(jù)量不斷增大，再加上水文分析過程連續(xù)性較強，串行水文算法并不能滿足要求。綜合以上因素，我們考慮在Grass GIS上實現(xiàn)水文分析算法的并行化。
　　本文主要工作包括以下幾點：
　　首先，對本文研究的理論基礎和相關技術進行介紹，概括現(xiàn)有的水文分析算法，對各自的優(yōu)勢和局限性進行分析，詳細介紹坡度坡向串行算法原

3、理、P&D填洼算法和D8流向算法，給出相應的偽代碼和算法流程，介紹并行計算相關技術，詳述Grass GIS體系和數(shù)據(jù)結(jié)構。
　　其次，針對水文分析算法處理大數(shù)據(jù)時耗時長的問題，選用 MPI并行編程模型，提出適用Grass平臺上的并行算法。該算法主要利用柵格數(shù)據(jù)特點，將柵格數(shù)據(jù)平均分給子進程，以此縮短算法運行時間，實現(xiàn)算法的并行化。
　　最后，介紹水文分析并行算法在Grass GIS上的具體實現(xiàn)。對串行水文算法和并行水文算法流