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GPU加速的多边形叠加分析 总被引:2,自引:0,他引:2
叠加分析是地理信息系统最重要的分析功能之一,对多边形图层进行叠加分析要花费大量时间。为此,将GPU用于多边形叠加分析过程中的MBR过滤及多边形剪裁两个阶段。对MBR过滤阶段,提出了基于GPU的通过直方图及并行前置和实现的MBR过滤算法。对多边形剪裁阶段,通过改进Weiler-Atherton算法,使用新的焦点插入方法和简化的出入点标记算法,并结合并行前置和算法,提出了基于GPU的多边形剪裁算法。对实现过程中可能出现的负载不均衡情况,给出了基于动态规划的负载均衡方法。通过对这些算法的应用,实现对过滤阶段及精炼阶段的加速。实验结果表明,基于GPU的MBR过滤方法相对CPU实现的加速比为3.8,而基于GPU的多边形剪裁的速度比CPU实现快3.4倍。整体上,与CPU实现相比,GPU加速的多边形叠加提供了3倍以上的加速比。 相似文献
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针对传统地理信息系统在空间数据处理中无法有效进行数据访问与集成的问题,提出了面向网格计算环境下空间数据访问与集成的地理信息系统体系架构,并给出了面向网格环境的Java跨平台GIS系统原型的设计方案,以及地理信息网格服务化提升的关键技术。进一步整合Java拓扑模型、Eclipse富客户端平台与面向海量数据访问的数据网格组件,以标准规范的开发流程,给出构建面向网格环境具备可拓展结构的跨平台地理信息系统原型的实现过程。 相似文献
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