【摘 要】
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空间数据的应用领域正在不断扩大.数据插值可以有效重建空间未知数据.数据插值就是一个数据再生的过程,即由原始数据再生出具有更高分辨率的数据.插值方法分为"确定"性插值和
【机 构】
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上海电力学院计算机科学与技术学院,上海第二工业大学计算机与信息学院,中国科学技术大学工程科学学院近代力学系
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项项目(XDB10030402);国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2011CB707305);国家科技重大专项基金项目(2011ZX05009-006);上海市自然科学基金项目(11ZR1413700,12ZR1412000);上海市优秀青年教师培养资助计划项目(ZZsdl12002,ZZsdl13015);上海电力学院人才引进基金项目(K2012-004
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空间数据的应用领域正在不断扩大.数据插值可以有效重建空间未知数据.数据插值就是一个数据再生的过程,即由原始数据再生出具有更高分辨率的数据.插值方法分为"确定"性插值和"不确定"性插值方法.不确定性插值方法的不确定性一方面表现在选用的插值方式具有随机性,另一方面表现在插值参数的选取和确定需要依赖于概率统计原则.多点随机模拟法(multiple-point simulation,MPS)是实现空间数据不确定插值重建的重要手段.单一标准方程模拟(single normal equation simulation,SNESIM)作为一种常用的MPS方法,目前已经用于多个领域的离散型空间数据三维重建.但是由于SNESIM给CPU和内存带来的负荷较大,大大限制了其实际应用.为了克服这种局限性,基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)实现SNESIM的并行化,并在计算训练图像(training image,TI)熵的基础上选择合适的数据模板尺寸;同时,通过整合软硬数据提高重建质量.与以往基于CPU的重建方法相比,基于CUDA的SNESIM并行算法显示出更好的空间数据重建效率.
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