网络环境下矢量数据高效并行可视化方法

针对网络环境下传统的矢量地图可视化模型中矢量数据可视化效率低,地图服务器集群并行处理能力弱的难题,提出一种基于矢量数据要素空间分布的矢量数据高效并行可视化方法。研究了矢量数据空间分布信息的采集、检索和分析原理,重点阐述了矢量数据实时可视化任务的分解与并行处理流程,最终实现了矢量数据的高效并行可视化,达到了充分利用地图服务器集群中并行计算资源的目的。仿真实验结果证明,矢量数据高效并行可视化方法可以提升网络地图服务集群的并行处理能力,满足大用户量并发访问的需求。     

GIS典型几何计算算法的并行化及优化研究

空间数据规模的快速增长对传统矢量数据分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高GIS中典型几何计算算法的计算效率、扩大问题处理规模提供了有效手段。本文在Visual Studio 2010中,使用标准C++编程语言,基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库实现空间数据的读写操作,针对线简化算法的并行化问题,在高性能计算环境下对并行任务调度策略、并行计算粒度、数据分解方法等多个核心内容开展研究。在完成相关串行算法的基础上,实现了该算法的并行化和优化设计,为相关的矢量数据空间分析方法的多核并行优化提供了思路和参考。     

矢量地图数据简化研究进展

从传统矢量数据简化算法及基于并行技术的矢量数据简化算法两方面进行分析,将当前传统的矢量数据简化算法:Douglas-Peuker的简化算法及演化、Li-OpenShaw简化算法及演化、渐进式的简化算法及演化、基于小波理论的简化算法及演化和简化质量的评价,在基于并行技术简化算法研究的基础上,指出矢量数据并行简化和简化算法的智能化、感知化、自动化是矢量数据简化研究发展的趋势。     

云环境下海量矢量数据叠置分析方法研究

针对当前单机环境下海量矢量数据叠置分析效率低的问题,提出了云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法;设计了海量矢量数据在云环境下的存储模型GeoWKT;基于该模型研究了云环境下海量矢量数据并行划分方法,有效避免了云环境下并行叠置计算中负载不均引起的计算效率低的问题,为数据密集与计算密集型并行叠置计算提供了新的尝试。实验结果表明,相较于传统的单机GIS软件,该方法在保证计算结果正确性的同时,显著提高了叠置分析的计算效率,证明了本文提出的基于云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法的正确性和有效性。     

格网DEM侵蚀学坡长并行计算方法

针对现有侵蚀学坡长串行算法在处理大区域海量数据时计算能力的不足,基于消息传递接口(MPI)并行化工具,提出了一种格网DEM的侵蚀学坡长并行计算方法,采用缓冲区更新计算策略,解决了并行计算过程中的数据依赖性问题。选取陕北黄土高原的两组不同分辨率的DEM数据对并行算法进行了测试,结果表明,提出的并行计算方法可以有效降低侵蚀学坡长的计算时间,并取得了较好的并行效率。     

地理空间信息并行处理架构与系统研究

并行计算技术可以大幅度提高数据处理效率,快速响应用户需求。随着地理空间数据量增大、复杂性增加、时效性增强,采用并行计算技术和处理架构来进行地理空间信息大数据的处理是必由之路。本文研究了各种高性能计算以及互联网所采用的并行计算技术,分析了地理空间数据的特点和并行处理的难点,提出了GIS对并行计算的支持技术路线,探讨了云计算环境中部署并行系统的方法和策略,实现了SMPP并行架构,并基于该系统对并行处理的效能进行了研究和分析。最后,展望了并行GIS技术发展的前景和演进路线。     

非差模式的GNSS数据并行解算设计及实现

基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。     

并行化矢量多边形叠加算法研究

正空间数据规模的快速增长对传统地学分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。作为核心的空间分析算法之一,矢量多边形叠加分析具有典型的高算法复杂性和计算密集性特征。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高多边形叠加分析的计算效率,扩大问题处理规模提供了有效手段。研究面向新型计算架构的多边形并行叠加分析算法对完善高性能GIS理论研究和实现方法,提升传统地学分析算法的计算效率具有重要的理论价值和实践意义。本论文针对多边形非拓扑叠加算法的并行化问题,在多种高性能计算环境下解决了     

并行处理技术在地理信息数据处理中的应用

随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案。     

分布式地理数据高效可视化技术研究

传统借助于专业软件浏览地理数据的方式,不仅增加了本地磁盘的占用,而且当数据量较大时浏览效率很低。针对地理数据直接浏览不便的问题,提出了基于Spark的影像文件分布式并行切片方案,并利用Leaflet实现了影像瓦片在线高效可视化。实验结果表明,针对地理大文件的浏览效率明显高于目前常用的GIS软件。     

Parallel implementation of endmember extraction algorithms from hyperspectral data

Automated extraction of spectral endmembers is a crucial task in hyperspectral data analysis. In most cases, the computational complexity of endmember extraction algorithms is very high, in particular, for very high-dimensional datasets. However, the intrinsic properties of available techniques are amenable to the design of parallel implementations. In this letter, we evaluate several parallel algorithms that represent three representative approaches to the problem of extracting endmembers. Two parallel algorithms have been selected to represent a first class of algorithms based on convex geometry concepts. In particular, we develop parallel implementations of approximate versions of the N-FINDR and pixel purity index algorithms, along with a parallel hybrid of both techniques. A second class is given by algorithms based on constrained error minimization and represented by a parallel version of the iterative error analysis algorithm. Finally, a parallel version of the automated morphological endmember extraction algorithm is also presented and discussed. This algorithm integrates the spatial and spectral information as opposed to the other discussed algorithms, a feature that introduces additional considerations for its parallelization. The proposed algorithms are quantitatively compared and assessed in terms of both endmember extraction accuracy and parallel efficiency, using standard AVIRIS hyperspectral datasets. Performance data are measured on Thunderhead, a parallel supercomputer at NASA's Goddard Space Flight Center.     

基于OpenCL的泛Kriging算法并行化研究

针对泛Kriging插值算法在大量数据处理时的高耗时问题,该文从异构平台主机端与OpenCL设备端的交互方式入手,采用OpenCL异构平台开发语言进行泛Kriging算法并行化实现研究,解决了其在进行大数据量处理时数据存储、数据交互、多设备调度等一系列问题。在K20Xm平台上使用不同的数据集和参数对并行泛Kriging算法进行测试,实验结果表明:与Intel Xeon E5-2670CPU平台相比,并行程序插值部分加速比达到40倍以上,整体并行程序加速比达到了18倍。     

Parallel processing for geographical applications: A layered approach

Significant trends in the processing of geographical data require increasingly powerful software and hardware, consistent with the exploitation of parallel computing. Despite recent progress in technology, exploiting parallel processing is still difficult so that few applications have been developed in the environmental and geographical domains.  Key issues which must be addressed in the design of parallel geographical software are described with reference to designs for three examples which use grid and raster data. The implications for parallel processing with vector-topological data are then explored. The emphasis is upon MIMD architectures using strategies of decomposition into subareas, and upon the need to facilitate development of parallel geographical applications by encapsulating the parallelism in a low-level layer of software, forming a skeletal framework upon which application algorithms can be built. The parallel layer will support distribution of datasets across the multiple processors, and the creation and collation of datasets from those processors.     

几何部件缓冲区域合并的Buffer算法及其并行优化方法

摘 要：本文在介绍一种基于几何部件缓冲区域合并的矢量数据缓冲区生成算法的基础上,采用数据并行思想和MPI编程模型对缓冲区算法的并行化实现和优化方法开展研究。实验结果显示,与ArcGIS Buffer工具相比,（1）当缓冲区结果多边形不合并时,虽然串行缓冲区算法的时间开销较高,但可轻易通过并行方式实现加速。（2）当缓冲区结果合并时,本文算法要明显优于ArcGIS Buffer工具,并且经过优化的并行缓冲区算法表现出了更高的计算效率和更大规模的数据处理能力。因此,基于几何部件缓冲区域合并的Buffer算法具备一定的实用价值,本文提出的按结点数量的任务分解方法和进程间结果“树状”归并策略是对缓冲区算法进行并行优化的有效途径,对GIS中其他矢量分析算法的并行化及相关优化工作也具有一定的借鉴意义。     

简单多边形顶点凹凸性判断算法综述

简单多边形顶点凹凸性判断算法种类繁多,在模式识别及计算机图形学等领域具有重要应用.为了研究不同种类算法的内在联系与区别,以便在实际应用中根据情况选择合适的算法,分析了目前较为流行的角度法、左右点法、矢量面积法、向量积法、射线法、斜率法和极点顺序法等算法.经过详细的推导论证发现,这些算法都可以使用公式b=p*m来表示,且...     

An approach for establishing correspondence between OpenStreetMap and reference datasets for land use and land cover mapping

OpenStreetMap (OSM) provides free source data for land use and land cover (LULC) mapping of many regions globally. Earlier work has used just manual and subjective approaches to establish correspondence between paired OSM and reference datasets, an essential step for LULC mapping. This study proposes an approach to establish correspondence via three steps: (1) convert line feature(s) into polygon feature(s); (2) merge multiple polygon feature(s) into a single layer; and (3) establish correspondence and reclassify OSM and/or reference datasets. Study areas in Sheffield, London, Rome, and Paris were used for testing, and two measures (overall accuracy, OA and kappa index) were used for evaluation. Experiments were designed to verify this approach, with each pair of OSM and reference datasets initially compared after reclassification. Correspondence from one study area was then applied to another for further validation. Results show that OA was between 70 and 90% and the kappa index varied between 0.6 and 0.8. Evaluation also indicates that the correspondence obtained from one study area is applicable to another, and we illustrate the effectiveness of this approach.     

基于边优先的任意多边形最优三角剖分

针对现有多边形三角剖分算法不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及剖分三角网质量的问题,提出一种基于边优先的任意多边形最优化三角剖分算法:首先直接对多边形的边进行构网,最后再对生成的非约束边进行构网,最终完成整个多边形的三角剖分。剖分得到的三角网为约束Delaunay三角网,网形稳定、最优,算法简单,执行效率较高,且适用于任意复杂多边形。实验证明了该算法的合理性和有效性,较好地解决了现有多边形三角剖分算法存在的问题。     

一种面向CPU/GPU异构环境的协同并行空间插值算法

CPU/GPU异构混合系统是一种新型高性能计算平台,但现有并行空间插值算法仅依赖CPU或GPU进行加速,迫切需要研究协同并行空间插值算法以充分利用异构计算资源,进一步提升插值效率。以薄板样条函数插值为例,提出一种CPU/GPU协同并行插值算法以加速海量激光雷达（light detector & ranger,LiDAR）点云生成数字高程模型（DEM）。通过插值任务的分解与抽象封装以屏蔽底层硬件执行模式的差异性,同时在多级协同并行框架基础上设计了Greedy-SET动态调度策略,策略顾及底层硬件能力的差异性,以实现异构并行资源的充分利用和良好负载均衡。实验表明,协同并行插值算法在高性能工作站上取得19.6倍的加速比,相比单一CPU或GPU并行算法,其效率提升分别达到54%和44%,实现了高效的协同并行处理。     

几个基于ObjectARX.net的GIS功能算法

ObjectARX.net作为AutoCAD功能强大的二次开发工具之一,其对GIS中的常用功能支持能力非常有限.探讨了基于ObjectARX.net的土地信息系统开发中的多边形实体标志的获取、多边形区域面积计算和涉及空间叠加的多边形区域实体对象的公共区域面积计算的算法,进行了编程实现,并用实际数据进行了检验.结果表明,这些算法是正确和可行的.     

一种基于条件极值的建筑多边形直角化的方法

在地图综合中,许多建筑多边形化简的方法都是针对于直角多边形的,建筑多边形的直角化也是地图数据在进入GIS之前对数据完整性检验的必经过程.本文介绍了一种利用条件极值来计算直角地物中各点坐标改正数的方法.该方法成功用于大比例综合缩编软件GenTool,并获得了满意的效果.