摘要
随着GIS技术和遥感探测能力的发展,传感器获取的信息越来越丰富,遥感数据的获取周期也越来越短.伴随而来的是遥感数据的数据量越来越大,处理遥感数据的时间成本也随之增加.研究人员为了处理这类数据,可能需要花费大量的时间.以往为了提高数据的处理效率,一般是采用优化算法的方式.近年来,随着GPU设备的发展,其在单精度浮点计算能力和存储带宽上都得到了很好的提高.现如今的GPU不仅能够配合CPU执行图像渲染的工作,还具备了很强的平行计算能力. 本文使用了GPU通用计算技术，基于CUDA开发环境，设计开发了一套可用于并行计算地表太阳辐射值的程序。使用该程序估算了陆家嘴某地块在2013年1月1日全天所接收的地表太阳辐射值。通过与不使用并行计算框架所花费的时间相比较，证明了使用并行计算能够提高数据的处理效率，但处理效率的提高程度受GPU硬件设备条件的影响。随着数据量的增加，使用并行计算所获得的增速率增长快速;当数据量达到一定程度时，其增速率将保持平稳。
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