Algoritmo paralelo para la interpolación espacial de Krigeado Ordinario

• Milenis Fernández Díaz ^[1] ; José Gabriel Espinosa Ramirez ^[1] ; César R García-Jacas ^[2]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
  2. [2] Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Quito, Ecuador

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 10, Nº. 3, 2016
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Parallel algorithm for spatial interpolation of Ordinary Kriging
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  • español

    Los métodos de interpolación espacial proporcionan herramientas para la estimación de valores en localizaciones no muestreadas utilizando las observaciones cercanas. La interpolación de Krigeado Ordinario es uno de los métodos geoestadísticos más frecuentemente usados para la realización de análisis espaciales. Su objetivo consiste en encontrar el Mejor Estimador Lineal Insesgado a partir de los datos disponibles, los cuales generalmente son insuficientes debido al costo de su obtención. Se caracteriza por costosas operaciones de álgebra lineal que repercuten en altos tiempos de ejecución, así como una complejidad temporal de O (MN3). La reducción del tiempo de ejecución de aplicaciones de interpolación espacial puede ser un objetivo de alta prioridad, por ejemplo, en sistemas que soportan la toma de decisiones rápidas. Diversas estrategias han sido aplicadas para reducir los altos tiempos de ejecución de los métodos de interpolación de Krigeado. Las técnicas de programación paralela y distribuida han demostrado ser una alternativa viable para la solución rápida de este tipo de problemas computacionales. Con el objetivo de disminuir los tiempos asociados a la interpolación espacial de Krigeado Ordinario, se propuso un algoritmo paralelo basado en el uso de técnicas de programación en memoria compartida proporcionadas por OpenMP 4.8.2. Este algoritmo fue implementado usando C++11 como lenguaje de programación y Atlas CLapack como biblioteca de álgebra lineal optimizada para los cálculos matriciales. El algoritmo propuesto permite una mayor rapidez en la interpolación espacial de Krigeado Ordinario, logrando un mejor aprovechamiento de los recursos de cómputo instalados.

  • English

    The spatial interpolation methods provide tools for estimating values at unsampled locations using nearby observations. Ordinary Kriging interpolation is one of the most frequently used geostatistical methods for performing spatial analysis. Your goal is to find the Best Linear Unbiased Estimator based on the available data, which are generally insufficient because of the cost of obtaining it. It is characterized by linear algebra expensive operations affecting high execution times and a time complexity of O (MN3). Reducing runtime applications spatial interpolation can be a high priority target, for example, in systems that support rapid decision-making. Various strategies have been applied to reduce high runtimes of Kriging interpolation methods. The techniques of parallel and distributed programming have proven to be a viable alternative for the rapid solution of this type of computational problems. In order to reduce the time associated with spatial interpolation of Ordinary Kriging, was proposed a parallel algorithm based on the use of shared memory programming techniques provided by OpenMP 4.8.2. This algorithm was implemented using C++11 as a programming language and Atlas CLapack as linear algebra library optimized for matrix calculations. The proposed algorithm allows a faster spatial interpolation of Ordinary Kriging, achieving a better utilization of computing resources installed.