[发明专利]一种基于CUDA的DEM特征点提取并行化方法

摘要

本发明公开了一种基于CUDA的DEM特征点提取并行化方法，首先对目前比较常用于DEM地形特征点提取的maximum z‑tolerance方法进行优化，得到改进maximum z‑tolerance方法，之后利用CUDA对改进的maximum z‑tolerance方法进行并行化处理，从而得到高精度高效率的DEM特征点提取并行化方法。本发明不仅完成了maximum z‑tolerance方法的优化，而且将并行技术CUDA应用于数字地形分析领域，在保证DEM特征点提取算法的精度情况下，提高了DEM地形特征点的提取效率，保证了多尺度DEM的生成效率，满足了实际应用中的尺度需求。

主权项

一种基于CUDA的DEM特征点提取并行化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对maximum z‑tolerance方法进行优化，得到改进的maximum z‑tolerance方法；所述对maximum z‑tolerance方法进行优化，是通过在每次迭代过程中，将寻找TIN的所有三角面中具有最大高程差的DEM像元点优化为寻找TIN中每个三角面中具有最大高程差的所有DEM像元点，以减少迭代次数来优化maximum z‑tolerance方法，从而得到改进的maximum z‑tolerance方法；步骤2：对改进的maximum z‑tolerance方法进行并行化处理，得到DEM特征点提取并行化方法；步骤2的具体实现包括以下步骤：步骤2.1：对步骤1中改进的maximum z‑tolerance方法的串行程序进行程序性能分析，得到其中计算量最大耗时最多且具有可并行性的函数；步骤2.2：利用CUDA编程模型和CUDA存储模型分析并行过程中数据的传输过程；步骤2.3：根据CUDA并行模式选择适宜的线程划分方式；具体实现过程是，当计算每个三角面内具有最大高程差的特征点时，由于TIN中待计算的三角面均存储在线性结构中，并且每个线程负责处理一个三角面，所以线程划分方式是：threads<<<TC,TC>>>,blocks<<<(triangleNumber+TC*TC‑1)/(TC*TC),1>>>；其中TC是每个线程块中的x方向和y方向上的线程数量，triangleNumber是TIN中三角面的数量；步骤2.4：将步骤2.1中分析得到的函数改进成CUDA中的核函数，从而得到DEM特征点提取并行化方法；步骤3：根据步骤2中的DEM特征点提取并行化方法，构建不规则三角网，从而生成数字地形模型。