计算机应用研究

作者：王猛,张宏鸣,

单位：西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100；

关键词：MapReduce模型,大数据,Hadoop,地形因子,地理信息系统,

基金：国家自然科学基金资助项目(41771315,41301283,41371274)；国家重点研发计划资助项目(2017YFC0403203)；欧盟地平线2020研究与创新计划项目(GA:635750)；；

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。

来源：2019年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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