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Revista Cubana de Ciencias Informáticas

On-line version ISSN 2227-1899

Abstract

CASTILLO REYES, Grethell. Técnicas de programación paralela aplicadas al procesamiento de datos ráster mediante la biblioteca GDAL. Rev cuba cienc informat [online]. 2016, vol.10, n.1, pp. 71-94. ISSN 2227-1899.

RESUMEN 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.

Keywords : computación voluntaria; heterogeneidad; modelo de datos ráster; técnicas de programación paralela.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

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