%0 Journal Article
%T 基于MapReduce的空间敏感性分析并行算法设计
%A 于贵瑞
%A 任小丽
%A 何洪林
%A 张黎
%A 路倩倩
%A 李帆
%J 地球信息科学
%D 2014
%X 摘要： 近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。
%K 遥感参数模型
%K 空间敏感性分析
%K Sobol′
%K MapReduce
%U http://www.dqxxkx.cn/CN/10.3724/SP.J.1047.2014.00874