GPGPU技术在快速提取数字表面模型中的应用

"基于GPGPU技术快速提取数字表面模型 (2014年)"，该资源是一篇自然科学领域的论文，主要讨论了如何利用通用计算图形处理单元（GPGPU）技术来高效地生成数字表面模型（DSM）。文章通过对比CPU与GPU在处理大面积山区DSM提取的案例，验证了基于CUDA架构的GPGPU方法的有效性和可行性。 在现代测绘和遥感领域，随着数据采集技术的发展，如LiDAR（光探测和测距）和摄影测量，生成DSM的需求日益增长，但传统计算方法在处理大量数据时面临着计算能力不足的问题。DSM是一种重要的地理信息数据，常用于构建三维数字城市、地理国情分析等应用。因此，研究和开发快速提取DSM的方法变得至关重要。 本文作者介绍了利用GPGPU技术提取DSM的方法。GPGPU是一种将原本用于图形渲染的GPU（图形处理器）用于通用计算的技术，其并行计算能力强，非常适合处理大规模数据。文章中提到了LiDAR和摄影测量两种获取DSM的方法，这两种方法各有优缺点，LiDAR能提供高精度的地形数据，而摄影测量则更适用于复杂环境下的细节捕捉。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的GPU编程接口，它允许开发者直接利用GPU的并行计算能力。在实际案例中，作者比较了使用CPU和CUDA架构下的GPU提取DSM的速度和效果，结果显示，基于CUDA的GPGPU方法显著提高了处理速度，证明了这种方法在DSM生成中的实用性。 关键词涉及到DSM、GPGPU、CUDA、影像匹配和并行计算，表明本文不仅关注DSM的快速生成，还涵盖了与之相关的并行计算技术，以及影像处理中的关键步骤——影像匹配。中图法分类号TP23，表明这属于计算机科学技术的子领域，具体是计算机硬件及系统结构。 综上，这篇论文深入探讨了GPGPU技术在DSM生成中的应用，提供了基于CUDA的解决方案，对于提升遥感和测绘行业的数据处理效率具有重要意义。