栅格数据处理是地理信息系统（GIS）中的一个重要部分，它涉及到对网格数据的处理，这些数据代表了地球表面或者某些特定区域的特征和属性。栅格数据通常以数字阵列的形式存储，每个像素或单元格代表了地表的一个小区域。栅格数据处理广泛应用于遥感、环境模拟、资源管理等领域。在栅格数据处理中，算法的运行时间往往非常关键，特别是当需要处理的数据量非常大时。随着数据量的增加，如何有效地缩减算法的执行时间变得尤为重要，这就需要采用并行计算技术。
并行计算是一种通过使用多个处理器（或多核处理器）来同时执行计算任务的方法，其目的是显著减少算法的运行时间。并行计算在栅格数据处理中具有重要意义，因为栅格数据的算法往往是对数据矩阵进行逐单元的操作，具有天然的并行性质。并行算法的设计需要考虑如何将数据分配给不同的处理器，以及如何组织处理器间的通信，以达到最优的计算效率。
在并行计算中，数据I/O（输入/输出）和数据通信是影响性能的关键因素。数据I/O是指数据从外部存储设备读入内存，或者从内存写入外部存储设备的过程。由于数据传输速度通常比处理器的计算速度慢得多，因此减少数据I/O操作的数量和每次操作的数据量可以显著提高算法效率。同时，处理器之间的数据通信也需要占用大量的时间，特别是在分布式内存系统中，处理器间通信可能导致显著的性能损失。因此，优化数据通信，减少通信次数和通信量，对于提高并行程序的性能至关重要。
本文主要研究了栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法。邻域型算法是指需要考虑数据单元及其周围邻居单元的算法，这种类型的算法在栅格数据处理中很常见，如滤波、分类、边缘检测等。文中首先构建了用于评估时间代价的串行/并行时域模型，这个模型能够帮助我们估计算法的运行时间。接着，作者分析了模型各个组成部分的代价影响因素，并提出了两种优化方法：并行I/O方法和光圈预测方法。
并行I/O方法通过并行方式读取和写入数据，减少了等待时间和I/O瓶颈，从而降低了数据I/O代价。而光圈预测方法则是减少数据通信代价的一种策略，它通过预测计算过程中将要使用的数据范围，从而避免不必要的数据传输。这种方法在数据分布式存储的环境中尤为有效。
文章中的实验验证了这两种优化方法的有效性和效率，证明了通过优化可以进一步提升并行性能。并行计算资源被更加充分地利用，算法的并行程序能够更有效地执行，进而更快地完成栅格数据的处理任务。
并行计算技术的发展离不开硬件的进步，特别是多核处理器和集群计算机的发展，它们为并行计算提供了强大的物质基础。软件层面，MPI（消息传递接口）作为一种常用的并行编程模型，得到了广泛的应用。MPI能够帮助程序员开发能够在多台计算机上运行的并行程序，实现数据和任务的并行处理。
并行计算已经成为解决数据密集型和计算密集型问题的有效手段。在栅格数据处理领域，随着遥感技术、地球观测系统的不断发展，数据量越来越大，对处理速度的要求也越来越高。并行优化方法的应用不仅能够提升栅格数据处理的效率，还能促进相关领域的研究，如气候变化模拟、环境监测、资源勘探等，这些都对社会和科技的进步具有重大的意义。
