Técnicas de programación paralela aplicadas al procesamiento de datos ráster mediante la biblioteca GDAL

• Grethell Castillo Reyes ^[1]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 10, Nº. 1, 2016
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Parallel programming techniques applied to raster data processing using GDAL library
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• Resumen
  • español

    El modelo de datos ráster es uno de los modelos de datos geoespaciales comúnmente utilizado en el almacenamiento y análisis de información de la superficie terrestre. Generalmente, para realizar operaciones sobre este tipo de datos, se emplea la Biblioteca de Abstracción de Datos Geoespaciales, más conocida como GDAL, capaz de manejar alrededor de cien formatos de archivos ráster. El tiempo de respuesta de dicha biblioteca durante el análisis de los datos, se ha visto condicionado por la tendencia al aumento gradual del volumen de los mismos, gracias al continuo perfeccionamiento de las técnicas de obtención de datos de la superficie terrestre. Por esta razón, este trabajo se centra en el estudio crítico de las principales contribuciones que marcan su interés en la aplicación de técnicas de programación paralela al proceso de análisis de la información ráster con el fin de incrementar el rendimiento en términos de velocidad. Como resultado del estudio realizado, se logró determinar que la utilización de la computación voluntaria para el aprovechamiento de los recursos de hardware disponibles en las organizaciones y el uso de técnicas de programación paralela que permitan garantizar la heterogeneidad entre plataformas de cómputo, emergen como alternativas interesantes a combinar e incluir en el diseño de estrategias para el procesamiento paralelo de información ráster. Estas variantes resultan aplicables en las entidades dedicadas al análisis de información geoespacial en Cuba, teniendo en cuenta las limitaciones del entorno computacional que las caracterizan.

  • English

    The raster data model is one of the geospatial data models commonly used to store and analyze information of the Earth's surface. Generally, to perform operations over these data, it is used the Geospatial Data Abstraction Library, known as GDAL, capable of handling about a hundred raster file formats. The response time of these library during data analysis, has been conditioned by the trend of gradually increasing the volume of these, thanks to the continuous improvement of the technical data acquisition of the land surface. For this reason, this work focuses on the critical study of the major contributions that mark their interest in applying parallel programming techniques to process raster data analysis in order to increase performance in terms of speed. As a result of the study, it was determined that the use of volunteer computing for the utilization of hardware resources available in organizations and the use of techniques to ensure the heterogeneity between computing platforms, emerge as interesting alternatives to combine and include in the design of strategies for parallel processing of raster data. These variants are applicable in institutions dedicated to the analysis of geospatial information in Cuba, considering the limitations of the computational environment that characterize them.