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一种适用于林火预测的并行计算模型
  • ISSN号:1671-8844
  • 期刊名称:《武汉大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP338.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079, [2]河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(编号:40971243);国家863计划项目(编号:SS2012AA121001;2007AA120203)
中文摘要:

以一种比较优秀的林火预测模型作为相关研究的基础,首先分析了林火预测建模的基本方法、数据处理的基本流程和数据处理算法3个方面的可并行性,提出了一种适用于林火预测的3级并行计算模型,并给出了该模型的形式化描述和基本实现算法;然后采用开放遥感平台实现了该模型,并描述了实现算法和数据处理工作流的建模方法,同时讨论了该实现的优化方法;最后搭建了实验平台,验证了该模型的可行性,对比分析了单机和几种优化方案的实现效果.实验结果表明,应用该模型可以大大提高林火预测的实时性.

英文摘要:

The paper uses a relatively good forest fire forecast model as the base for relevant study. First, the parallelism of some characteristics of this model is analyzed. These characteristics include the modeling method of forest fire forecast, the flow of data processing and the data processing algorithm. Then, a three-step parallel computing model for forest fire forecast is proposed the formal description and the basic implementation algorithm of the model are described. And then, the model is implemented on the basis of OpenRS. The implementation algorithm and the modeling method of data processing workflow for the implementation are given. In the same time, the optimization method for the implementation is discussed. Finally, the test bed for parallel computing is set up to verify the feasibility of the model. A comparative analysis is done to the effect of a uniprocessing program and several parallel processing programs. The experimental results show that the model can greatly improve the real time performance of forest fire forecast.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:李晓红
  • 地址:武汉市 珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:ejwhu@whu.edu.cn
  • 电话:027-68755516 68752082
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8844
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1675/T
  • 邮发代号:38-18
  • 获奖情况:
  • 水利工程类核心期刊,全国优秀高校自然科学学报,湖北省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11402