多核计算环境下LiDAR数据DEM并行内插效率研究

"这篇论文是2011年由黄先锋、孙岩标、张帆和范诗玥在《山东大学自然科学学报》第30卷第1期发表的，主要探讨了在多核计算环境下利用LiDAR数据进行DEM（数字高程模型）内插的并行算法设计和优化。文章属于自然科学领域，具体标签包括“自然科学”和“论文”。 在大数据量的LiDAR（Light Detection And Ranging，激光雷达）数据处理中，DEM内插是一个关键步骤，用于创建地形表面的数字表示。面对这一挑战，作者提出了一个基于多线程技术的DEMDivision Interpolation并行算法，旨在提升在多核计算环境下的处理效率。该算法将大规模数据集划分为多个小块，然后在各个处理器核心上独立进行内插计算，从而实现并行处理。 论文详细阐述了并行算法的流程，主要包括数据分块、并行计算、结果整合等阶段。技术要点涉及如何有效地分配任务、同步各线程以及减少通信开销。通过实验，作者分析了分块大小和内插搜索半径对并行算法性能的影响。实验结果显示，当分块较小且内插搜索半径适中时，算法的加速比与处理器核心数量呈现线性增长关系，这意味着更多的核心可以带来更高的计算速度。然而，随着内插搜索半径增大，虽然加速比会降低，但这个影响并不显著。 总体来看，多核并行算法在一定程度上显著提升了DEM内插的计算效率，尤其是在处理大量数据时。然而，这种提升受到计算机内存速度的制约，如果内存速度跟不上，可能会影响整体的并行性能。因此，对于大规模LiDAR数据的处理，优化内存访问和管理策略，以及合理调整分块大小和搜索半径，是进一步提高计算效率的关键。 关键词：数字高程模型内插；多核；并行处理；机载激光雷达 中图分类号：P208 文献标志码：A 文章编号：1672-3767（2011）01-0001-06 这篇研究对于理解并优化多核计算环境下的大型LiDAR数据处理具有重要的理论和实践意义，为地理信息系统（GIS）和遥感领域的数据处理提供了新的思路和方法。"