基于MapReduce模型的侵蚀地形因子计算方法研究

• 作者: 张宏鸣 王猛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: MapReduce模型 大数据 Hadoop 地形因子 地理信息系统
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1700-1704
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0806

摘要

针对传统侵蚀地形因子提取方法在处理海量数据时出现的瓶颈,提出一种基于MapReduce模型的侵蚀地形因子计算方法.该方法将并行计算模型MapReduce与改进的通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE)相结合.利用最大坡降原理和B+树建立流向关系查找树来表现地形数据的相关性;利用MapReduce模型进行流路查找与栅格汇聚来替代传统正反向遍历算法,解决侵蚀地形因子计算过程中汇水和累计坡长的计算效率问题.实验结果表明,对于基于海量数字高程模型数据的地形因子提取,该方法能够在计算精度允许的范围内有效提高效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏鸣	西北农林科技大学信息工程学院	31	204	7.0	13.0
2	王猛	西北农林科技大学信息工程学院	6	39	3.0	6.0