遥感分析模型可扩展并行性的挖掘与优化

### 遥感分析模型可扩展并行性的挖掘与优化 在遥感数据分析领域，如何高效处理和分析海量数据一直是研究的重点。本文围绕全球干旱检测模型，介绍了利用数据转换图（DTG）来研究和优化模型的方法，通过并行处理和减少开销，提高了模型的执行效率。 #### 1. 核心指标与模型概述 - **关键指标计算** - **NDWI（归一化差异水体指数）**：计算公式为 \(NDWI = (\rho_2 - \rho_5)/(\rho_2 + \rho_5)\)，其中 \(\rho_2\) 是绿光波段（波长 0.86 µm），\(\rho_5\) 是近红外波段（波长 1.24 µm），基于 8 天合成的 MODIS 地表反射率数据计算。 - **AWI（异常水体指数）**：\(AWI = NDWI_i - avgNDWI\)，\(avgNDWI\) 是给定时间范围内同一图块的 NDWI 平均值，AWI 用于指示特定时间内植被冠层的干旱程度。 - **全球干旱检测模型的 DTG** - 该模型可以用数据转换图描述。首先，将存档的 MOD09 文件按图块和年日进行分组。对于每组中的每个文件，通过输入 MOD09 图像文件，由 \(T_p\) 计算 AWI 文件作为最终结果。 - 由于组间没有依赖关系，模型的理想执行时间为 \(max(L(T_{pi}))\)。在分布式系统中，\(k * m\) 个数据转换顶点会竞争 \(n\) 个计算资源。 #### 2. 模型优化策略 - **自适应任务调度** - 增强的 DTG 被划分为 \(n\) 个数据转换顶点队列（\(Q_1, Q_2, ..., Q_n\)），调度到同一个计算节点。关键路径是最长的队列，执行时间为 \(max(L(Q_i))\)。 - 调度器可以使用自适应算法（Algorithm 1）来平衡计算节点之间的负载并缩短关键路径。 ```plaintext Algorithm 1. 全球干旱检测的自适应调度算法 1: while readyTaskList 不为空且 doingTaskList 不为空 do 2: if idelNodeList 不为空 then 3: readyNode ← 从 idleNodeList 中弹出第一个节点 4: if readyTaskList 不为空 then 5: 将 readyTaskList 中的第一个任务调度到 readyNode 6: else 7: if doingTaskList 不为空 then 8: 将 doingTaskList 中的最后一个任务调度到 readyNode 9: end if 10: end if 11: end if 12: end while ``` - **近邻计算与智能数据服务优化** - **近邻计算**：\(T_{ndwi}\) 的时间成本 \(f(T_{ndwi}) = f(T_{transfer}) + f(T_{read}) + f(T_{calc}) + f(T_{write})\)，其中 \(f(T_{transfer})\) 是传输 MOD09 文件的时间成本，是主要成本部分。将模型代码迁移到数据文件存储的地方可以减少 \(f(T_{transfer})\)，如果在遥感数据文件存档的存储节点“附近”有强大的计算资源，可以按需部署分析模型，这就是近邻计算。 - **智能数据服务**：目前的遥感数据基础设施以图像文件为原子服务单元，导致约 75% 的 MOD09 数据文件传输是不必要的。下一代遥感数据基础设施如果能以波段或块等数据对象作为原子服务单元，可以防止不必要的传输，将数据传输时间 \(f(T_{transfer})\) 几乎减少到原来的四分之一。 - **减少不必要的 I/O 操作** - 不必要的 I/O 操作会浪费大量时间，实验表明 I/O 时间与计算时间的比例约为 90:1。通过仔细优化减少 I/O 开销可以使全球