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摘要
针对大尺度数字高程模型无法适应单机内存，导致单机串行填洼算法无法计算的情况，对Barnes提出的并行PF填洼算法加以优化。基于spark实现了由Barnes提出的并行PF填洼算法，同时针对单张DEM未切分的情况，对该算法加以改进，设计了带光环的切分策略等一系列方法，将原算法一二阶段的同步处理变为异步，节约了原算法耗时。在进行2 600亿单元(10 m数据集)的填洼实验中，该方法与原方法填洼结果一致，且比原算法缩短了37%的处理时间，提高了并行填洼的计算效率。
- 出版日期2023
- 单位北京邮电大学
