作者：王猛; 张宏鸣mapreduce模型大数据hadoop地形因子地理信息系统
摘要：针对传统侵蚀地形因子提取方法在处理海量数据时出现的瓶颈,提出一种基于MapReduce模型的侵蚀地形因子计算方法。该方法将并行计算模型MapReduce与改进的通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation ,RUSLE)相结合。利用最大坡降原理和B+树建立流向关系查找树来表现地形数据的相关性;利用 MapReduce 模型进行流路查找与栅格汇聚来替代传统正反向遍历算法,解决侵蚀地形因子计算过程中汇水和累计坡长的计算效率问题。实验结果表明,对于基于海量数字高程模型数据的地形因子提取,该方法能够在计算精度允许的范围内有效提高效率。
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