刘凯
- 作品数：11 被引量：73H指数：7
- 供职机构：南京师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区预处理并行算法被引量：2
- 2014年
- 针对现有格网DEM洼地和平坦区处理并行算法进行数据处理时未考虑并行粒度等问题,在分析了洼地和平坦区处理串行算法的基础上,基于消息传递接口并行化工具,构建了顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区处理并行算法。在配置Linux操作系统的集群环境下,利用不同大小的DEM数据,测试了算法的并行性能,结果表明:顾及粒度控制的并行M&V算法可以在任意并行粒度下完成计算任务,具有较好的并行性能。而且,对于某一给定的DEM数据,存在一个合适的并行粒度使得M&V算法的并行性能最佳。
- 江岭汤国安宋效东刘凯阳建逸
- 关键词：DEM并行计算粒度控制
- DEM分辨率对地形纹理特征提取的影响被引量：14
- 2015年
- 地形纹理是区分不同地貌形态的重要依据,DEM是地形纹理分析的重要数据。然而,DEM分辨率使地形纹理特征提取存在着不确定性问题。本文以具有显著地貌多样性与差异性的陕西省为例,选择6个不同地貌类型区为研究区,以25 m分辨率DEM数据作为信息源,构建了多尺度的地面坡度、光照模拟和粗糙度数据序列。在此基础上,引入空间灰度共生矩阵(GLCM)对地形表面纹理特征进行量化分析,以揭示数据分辨率对地形纹理特征提取的影响。研究表明:对于单一样区,在DEM及其3个派生数据中,原始高程数据和粗糙度数据的纹理参数特征值,对分辨率的变化较为敏感。对于不同的地貌类型区,二阶角矩和对比度这2个纹理参数具有最大的变异系数,表明它们对于区分不同地貌类型的能力最强;二阶角矩具有较大的尺度依赖性,随着分辨率的降低,其区分能力急剧降低,而对比度对于地貌的区分能力,则随着分辨率的降低而增强,并保持在一个较大的范围内。DEM数据的对比度对于不同地貌的区分能力,在所选4个参数中最为稳定,而粗糙度数据的二阶角矩区分不同地貌的能力,随着数据分辨率的变化而最不稳定。以上结果对于根据不同的研究对象选择适宜的DEM分辨率及地形纹理参数具有一定的指导意义。
- 黄骁力汤国安刘凯
- 关键词：灰度共生矩阵DEM地形纹理
- 利用累加距离匹配函数的纹理规则度计算方法被引量：3
- 2015年
- 规则度是纹理图像的主要特征之一,能够用于纹理图像的描述和分类.基于累加距离匹配函数(SDMF)提出一种纹理图像规则度计算方法,并建立规则?近似规则?随机纹理的分类模型和进行纹理粗细程度判定.首先针对纹理图像构建相应SDMF;然后利用二次求导和阈值划分提取显著峰谷;最后以峰值和谷值的数量,位置,关系为特征,构建周期规则度特征向量和纹理分类模型.以Brodatz图像库进行实验的结果表明,文中的规则度能够有效地区分规则图像、近似规则图像和随机图像,符合视觉感知,并与已有研究结果进行类比验证,具有更好的准确性;同时,由于SDMF的第一周期可以作为纹理基元的尺寸,因此可以扩展对纹理基元的粗细程度的分类.
- 蒋圣汤国安刘凯
- 关键词：纹理分类
- 数字地形分析并行计算技术研究被引量：4
- 2015年
- 地随着对地观测技术的快速发展,数字高程模型(DEM)数据量呈现数量级增长,且DEM应用领域中流域模拟、减灾应急、区域生态等大型地学问题的不断涌现,传统的数字地形分析(DTA)串行计算模式已不能充分利用和发挥当前新型硬件构架(单机多核、多机多核、集群等)计算机资源的能力,更是难以满足实际应用的区域规模与计算时效需求。本文在数字地形分析并行计算研究现状的基础上,从数字地形分析粒度模型、数字地形分析数据与任务调度方法、数字地形分析并行可视化及数字地形分析算法并行策略等方面研究了数字地形分析并行计算关键理论与技术,进而研发了面向新型硬件构架的新一代GIS的数字地形分析并行算法库和中间件,并已集成到国产高性能GIS平台——Hi GIS中,对推动我国GIS的跨越式发展具有重要作用。
- 汤国安江岭刘凯
- 关键词：数字地形分析数字高程模型并行计算高性能
- 面向地形特征的DEM与影像纹理差异分析被引量：14
- 2016年
- 纹理分析方法在宏观地形特征分析方面具有较大的优势与潜力,但当前缺少对DEM与影像数据纹理特征差异的系统分析研究。本文采用灰度共生矩阵为纹理量化模型,选取了8个不同地貌单元的样本数据,对DEM和遥感影像2类数据的纹理进行了特征值对比分析、纹理特征稳定性分析、纹理特征组间差异性分析。实验结果表明,在所测试的二阶角矩、对比度、方差、熵4个纹理指标中,DEM和影像的对比度特征值间具有显著的相关性;通过不同地貌样区纹理特征值对比分析发现,DEM数据在地形起伏较大区域纹理特征更为明显,遥感影像数据则受地表覆盖物影响较大;从地形特征的稳定性角度分析,DEM数据在丘陵和山地分析有优势,影像数据则在平原和台地分析表现更好;从地形特征差异性角度分析,DEM数据要优于影像数据。进一步采用光照模拟和坡度数据以增加DEM纹理信息,研究结果表明,DEM派生的2类数据在地形量化差异性方面改进明显,并大大优于影像数据。
- 刘凯汤国安黄骁力蒋圣
- 关键词：地形特征纹理分析DEM遥感影像数字地形分析
- 基于DEM纹理特征的月貌自动识别方法探究被引量：10
- 2015年
- 月海和月陆是两种最主要的月貌单元,对于月海及月陆快速准确地识别是进行各项月球研究的重要基础。目前,月海和月陆的识别大多采用DEM结合其派生地形因子建立指标体系的方法。这种方法虽然可在宏观尺度对月海和月陆进行识别和提取,但仍存在2个问题:(1)可扩展性差,不同地区难以共用同一套地形因子构建指标体系;(2)指标体系中各因子权重设置具有较大的主观性。针对以上问题,本文以"嫦娥一号"探测器获取的全月球DEM数据,从月表地形纹理特征的角度出发,提出一种以月表DEM数据识别月海、月陆的自动快速的方法。首先,利用灰度共生矩阵模型,以DEM数据为基础,实现对典型月海、月陆地形纹理特征的量化,然后,对量化指标的筛选,构建能有效区分两类月表形貌单元的特征向量。在此基础上,选用离差平方和作为识别器,最终实现对月海和月陆的自动识别。本文识别方法的整体识别率达到85.7%;综上可知,该方法既能克服原有方法中因子权重设置的主观性,又具有较好的通用性。
- 王琛智汤国安袁赛孙建伟刘凯
- 关键词：DEM纹理灰度共生矩阵
- 基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究被引量：19
- 2012年
- DEM的地形纹理以其表达地形表面的纯粹性与分析数据的可派生性受到越来越多关注。本文选取陕西省10个不同地貌类型区的25m分辨率DEM数据,引入空间灰度共生矩阵(GLCM)对地形表面纹理特征进行定量分析。研究表明,25m分辨率DEM数据的GLCM模型适宜分析间距是大于等于3个栅格大小。各纹理参数中,相关度可用于地形纹理的方向性量化;方差、差的方差、对比度可用于对地形纹理的周期性分析;熵、二阶角矩、逆差矩可用于对地形纹理的复杂性分析。在DEM及其派生数据中,光照模拟数据计算的各纹理参数的平均变异系数最高,表明光照模拟数据最适合于地形纹理特征的量化研究。同时本文提出了一种多参数综合的地形纹理量化方法,通过运用综合周期性和综合复杂性两个指标对不同地形区量化分析,结果表明,这两个指标对不同地形形态响应显著,可用于地形形态分类与识别研究。
- 刘凯汤国安陶旸蒋圣
- 关键词：灰度共生矩阵地形纹理
- 格网DEM侵蚀学坡长并行计算方法被引量：2
- 2015年
- 针对现有侵蚀学坡长串行算法在处理大区域海量数据时计算能力的不足,基于消息传递接口(MPI)并行化工具,提出了一种格网DEM的侵蚀学坡长并行计算方法,采用缓冲区更新计算策略,解决了并行计算过程中的数据依赖性问题。选取陕北黄土高原的两组不同分辨率的DEM数据对并行算法进行了测试,结果表明,提出的并行计算方法可以有效降低侵蚀学坡长的计算时间,并取得了较好的并行效率。
- 刘凯汤国安江岭宋效东阳建逸
- 关键词：并行计算DEM数字地形分析
- 局部型地形因子并行计算方法研究被引量：12
- 2012年
- 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。
- 江岭汤国安刘凯宋效东阳建逸张刚
- 关键词：地形因子并行计算
- 格网DEM水系提取并行算法研究被引量：8
- 2013年
- 作为数字地形分析的重要内容,基于格网DEM的水系提取包括DEM预处理、汇流累积及河网分级3个子过程。面对海量DEM数据,单机计算十分耗时,很难满足用户的时间相应需求。该文分析了提取过程的串行实现,基于MPI并行化工具,提出了基于双栈的并行策略,实现了DEM预处理、汇流累积及河网分级串行算法的并行化,完成了水系提取的并行计算。在配置Linux操作系统的集群环境下,利用不同大小的DEM数据,测试了算法的并行性能,结果表明并行算法运行时间明显低于串行算法,具有较好的并行效率。
- 江岭刘学军阳建逸刘凯宋效东
- 关键词：数字高程模型(DEM)水系提取并行计算
