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1. 统一设备计算架构下的栅格河网提取并行算法
王玉着, 刘修国, 张唯
计算机应用    2015, 35 (4): 960-963.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.0960
摘要550)      PDF (764KB)(604)    收藏

针对大规模高分辨率数字地形数据提取栅格河网效率低下的问题,提出了基于统一设备计算架构(CUDA)利用淹没模型提取栅格河网的并行算法。使用图形处理器(GPU)将汇流累积量计算分解为独立的多任务并行处理,通过数据异步传输减少数据交换时间,进而加速河网提取的运算。实验结果表明,该算法运行效率明显优于串行河网提取算法,在NVIDIA Geforce GTX660上对数据量为600 MB(网格大小为9784×8507)数字高程模型(DEM)数据提取河网加速比达到62。

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2. 基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台
杨宏伟 吴挺峰 张唯易 李未
计算机应用    2011, 31 (10): 2841-2843.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02841
摘要1904)      PDF (693KB)(651)    收藏
针对以往藻类水华预测系统在数据源方面存在的不足,采用物联网技术,实现基于三层网络传输结构的监测体系,保证了数据的时间连续性;并对遥感水质参数定量反演方法、中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型方面进行了改进。在此基础上,开发了太湖蓝藻预测预警平台,运行结果表明蓝藻水华未来3天的平均预测精度达到了80%以上。
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