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基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。