針對(duì)大規(guī)模高分辨率數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取柵格河網(wǎng)效率低下的問題，提出了基于統(tǒng)一設(shè)備計(jì)算架構(gòu)（ CUDA）利用淹沒模型提取柵格河網(wǎng)的并行算法。使用圖形處理器（GPU）將匯流累積量計(jì)算分解為獨(dú)立的多任務(wù)并行處理，通過數(shù)據(jù)異步傳輸減少數(shù)據(jù)交換時(shí)間，進(jìn)而加速河網(wǎng)提取的運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法運(yùn)行效率明顯優(yōu)于串行河網(wǎng)提取算法，在NVIDIA Geforce GTX660上對(duì)數(shù)據(jù)量為600 MB（網(wǎng)格大小為9784×8507）數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)提取河網(wǎng)加速比達(dá)到62。