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A general-purpose framework for parallel processing of large-scale LiDAR data

International Journal of Digital Earth 2018年第1期11卷 26-47页

作者： Zhenlong Li Michael E.Hodgson Wenwen Li Department of Geography University of South CarolinaColumbiaSCUSA School of Geographical Sciences and Urban Planning Arizona State UniversityTempeAZUSA

Light detection and ranging(LiDAR)data are essential for scientific discoveries such as Earth and ecological sciences,environmental applications,and responding to natural *** collecting LiDAR data over large areas is quite possible the subsequent processing steps typically involve large computational *** storing,managing,and processing LiDAR data are the prerequisite steps for enabling these LiDAR-based ***,handling LiDAR data poses grand geoprocessing challenges due to data and computational *** tackle such challenges,we developed a general-purpose scalable framework coupled with a sophisticated data decomposition and parallelization strategy to efficiently handle‘big’LiDAR data *** contributions of this research were(1)a tile-based spatial index to manage big LiDAR data in the scalable and fault-tolerable Hadoop distributed file system,(2)two spatial decomposition techniques to enable efficient parallelization of different types of LiDAR processing tasks,and(3)by coupling existing LiDAR processing tools with Hadoop,a variety of LiDAR data processing tasks can be conducted in parallel in a highly scalable distributed computing environment using an online geoprocessing application.A proof-of-concept prototype is presented here to demonstrate the feasibility,performance,and scalability of the proposed framework.

关键词： Big data online geoprocessing Hadoop MapReduce spatial decomposition LAStools parallel

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