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《地理与地理信息科学》2017,(2)
对地观测技术的快速发展使空间数据规模迅速增大,海量高分辨率DEM数据使得GIS数字地形分析算法面临日益严重的效率瓶颈,多核并行计算技术是在PC端解决上述问题的潜在途径,而并行任务调度策略、数据划分方法是影响并行算法计算效率的重要因素。该文以河网提取中流向算法D8算法为例,基于OpenMP多核并行编程模型,在最佳任务调度策略下研究按行、列、块进行任务分解对该算法计算效率的影响。实验结果表明,不同数据划分方法对计算效率的影响存在差异。结合dynamic任务调度策略,对该算法采用行划分方法,并调用计算机最大可用线程个数16时并行加速效果最佳,加速比峰值达到13.88;划分块数为16时,运行加速比最高为13.46;按列划分加速比峰值达到12.829;而划分成9块和4块最高加速比仅为7.97和3.83。 相似文献
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地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算是加快算法执行速度的一种有效方法。该文研究分布式环境下的点面图层并行化叠加分析方法与实现。首先根据点面叠加的特点设置并行数据分解的方式,基于分治法分解空间数据,在并行系统下将地理要素分而治之。然后引入双层索引的并行叠加机制,一是对面图层根据Hilbert空间索引的排序方式分发数据,二是对点图层建立四叉树索引,对每一个进行相交运算的多边形进行快速过滤和求交。最后在Linux集群系统下实现该并行算法,其一利用MPI分布式计算环境实现在整体计算框架下的消息通讯模式的并行,其二在每个子节点中实现基于多核OpenMP工具的本地并行化。结果表明,利用双层空间索引分治的方法可实现并行数据分块,各子节点实现独立计算,减少并行系统中的I/O冲突,并行加速比明显。该方法对矢量地图运算的并行化进行了有益的尝试,为大数据时代的空间数据分析提供一种有效的途径。 相似文献
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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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《地理与地理信息科学》2017,(6)
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其能从包含噪声点的数据集中发现任意形状的聚类并且无需预先设定聚类个数,因此得到了广泛应用。但随着数据规模的增大,迭代式的点间距离计算导致经典单机串行DBSCAN算法的性能显著下降,使之无法满足实际应用的效率需求。为此,该文提出一种性能改进的分布式并行聚类算法——KDSG-DBSCAN。该算法利用K-D Tree邻域查询减少点间距离计算次数,利用图连通算法优化局部类簇合并过程,并基于Apache Spark MapReduce平台实现了计算过程的并行化。通过4组对比实验,分析了KDSGDBSCAN、经典DBSCAN与未使用图连通的KDS-DBSCAN算法的执行效率、KDSG-DBSCAN各子阶段执行时间占比、不同数据规模下KDSG-DBSCAN的扩展性以及不同计算节点数量和CPU核数下KDSG-DBSCAN的扩展性。结果表明,KDSG-DBSCAN算法具有良好的可扩展性和加速比。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(1)
网络最小费用流算法常用来解决资源流最优分配问题,传统的串行算法因时间复杂度高而不能满足大规模网络对计算效率的要求。该文用时间复杂度低的网络单纯形算法(NSA)的并行化求解大规模网络的最小费用流问题。通过分析NSA的可并行性,使用MPI分布式并行技术,设计了NSA并行算法;分析了3种常用流网络的拓扑结构特征及其与地理网络的关系;在并行环境下对计算效率进行实验测试,结果表明该算法具有显著的加速效果,峰值可达5.4。NSA并行算法应用面宽,可为区域及全国性大规模网络流资源分配方案的快速制定与政务决策提供有力支持。 相似文献
6.
为实现四元三角网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)对球面面状要素矢量数据的离散化及可视化,该文将基于栅格单元的"边界代数法"扩展到球面三角格网单元,提出了一种基于QTM格网的边界跟踪填充算法,主要内容包括:通过ETP投影实现球面QTM格网与平面三角格网的相互转换,建立矢量线角度与三角格元邻近搜索的对应关系;"边界跟踪"并记录边界格元进行分类处理;最终给出"边界跟踪"下两种不同的填充模式。实验表明,该算法实现了球面矢量多边形在QTM格网中的填充。 相似文献
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作为GIS的核心功能之一,空间分析逐步向处理数据海量化及分析过程复杂化方向发展,以往的串行算法渐渐不能满足人们对空间分析在计算效率、性能等方面的需求,并行空间分析算法作为解决目前问题的有效途径受到越来越多的关注。该文在简要介绍空间分析方法和并行计算技术的基础上,着重从矢量算法与栅格算法两方面阐述了目前并行空间分析算法的研究进展,评述了在空间数据自身特殊性的影响下并行空间分析算法的发展方向及存在的问题,探讨了在计算机软硬件技术高速发展的新背景下并行空间分析算法设计面临的机遇与挑战。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(3)
从众源轨迹数据中提取道路几何数据相对于传统的道路数据获取方法具有低成本、高现势性的优点。然而,由于轨迹数据采样稀疏、数据量大、高噪音等特征使得道路中心线提取仍显困难。针对该问题,提出一种基于约束Delaunay三角网的道路中心线提取方法。首先对预处理后的车辆轨迹线构建约束Delaunay三角网,根据整体长边约束准则删除长边以提取道路面域多边形;然后对道路面多边形二次构建Delaunay三角网,提取道路中心线。利用北京市一天时间的出租车轨迹数据进行算法实验,将实验结果与栅格化方法结果进行定性定量地评价分析。结果表明该方法提取的道路中心线数据在几何、拓扑精度方面比栅格化方法提高约10%以上。另外,以复杂环形道路为例,证明了该方法比栅格化方法更适合于复杂道路结构、较大密度差异的轨迹数据。因此,该方法不仅适合大数据处理、结果精度高,且算法成熟、易于实现。 相似文献
9.
传统分布式水文模型采用串行计算模式,其计算能力无法满足大规模水文精细化、多要素、多过程耦合模拟的需求,亟需并行计算的支持。进入21世纪后,计算机技术的飞速发展和并行环境的逐步完善,为分布式水文模型并行计算提供了软硬件支撑。论文从并行环境、并行算法2个方面对已有研究进行总结概括,分析了不同并行环境和并行算法的优势与不足,并提出提高模型并行效率的手段,即合理分配进程/线程数缩减通信开销,采用混合并行环境增强模型可扩展性,空间或时空离散化提高模型的可并行性及动态分配计算任务、平衡工作负载等。最后,论文对高性能并行分布式模型的未来研究方向进行展望。 相似文献
10.
一体化时空数据建模是新一代GIS理论与技术研究的重要基础。基于对象关系数据库探讨时空数据库的数据建模方法,提出综合考虑矢量和栅格数据一体化的时空数据模型。首先基于基本类型派生定义矢量和栅格抽象数据类型,在此基础上定义时空数据类型为一系列空间类型的时间片序列。该抽象数据类型的定义包括其数据对象和相关操作,将其嵌入对象关系数据库中,扩展其时空数据的存储和查询能力。利用该数据模型,可以统一考虑矢量和栅格数据,建立基于对象关系的时空数据库,并支持矢量—栅格一体化时空数据访问和操作,进而对新一代GIS技术的研究与实现起到重要支撑作用。 相似文献
11.
区域生态系统的数据整合研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在相关的区域生态系统可持续研究项目中,为了将收集到的研究区不同地理时间断面矢量、影像、栅格、统计和分析监测等格式的数据以统一的形式纳入区域生态系统数据库中,基于流域生态学和地学信息图谱理论提出统一范式的研究区域范围划分模型和区域生态系统数据库的时序框架;并在统一的基础地理坐标系统上,以工作流方式制订了数据转换、管理等操作的技术保障体系,从而确保了区域生态系统数据库的持续有序建设。 相似文献
12.
《地理与地理信息科学》2016,(2)
针对矢量道路网的变化检测与更新问题,提出一种基于大规模浮动车轨迹点数据的道路网快速变化发现与更新方法。首先对矢量道路网进行栅格化处理,并根据若干天内浮动车GPS轨迹点落在栅格内的个数对栅格赋值。经过对轨迹栅格图像的低通滤波、边界清理后,采用数学形态学方法提取轨迹栅格图像的骨架线,通过判断道路骨架线与更新前道路网缓冲区之间的位置关系,快速识别出变化道路,即新增道路和消失道路。最后,对更新道路的骨架线分别进行剪枝处理、断线连接以及节点融合,实现对原有道路网道路数据的提示性更新。结果表明:与传统方法相比,该方法能够以更低的成本和更好的现势性对现有道路网进行在线增量式快速变化检测和更新。 相似文献
13.
针对基于TIN的机载LiDAR点云数据插值为GRID过程中,大量TIN数据I/O操作导致的栅格化效率下降问题,提出了基于三角形驱动的点云栅格化流式算法:以基于直线正负区判别原理的TIN向GRID转换新算法为基础,通过遍历三角形模拟流计算实现三角形生成、三角形插值为GRID以及内存释放,有效避免了TIN数据的I/O操作,并可以提高内存利用率。试验表明:流式算法显著提高了点云栅格化效率,为海量点云的栅格化及并行计算提供了一种算法支撑。 相似文献
14.
基于矢量数据的土地利用类型分维数计算程序设计及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
当前用来计算分形维数的原始数据通常是栅格图像,但是现有的土地利用数据大多以矢量形式存放,若将其转为栅格形式后计算分维数,则将面临基于栅格图像所得到的分形维数的计算精度与像元尺寸以及图像自身大小有较大关系,并且在对栅格图像进行不规则形状提取时容易造成数据丢失等问题。鉴于此,本文利用Visual C#完成了基于Windows平台的矢量数据分形维数计算程序设计,并利用该程序对20世纪90年代三个时期的秦岭中段和鄂东南地区土地利用类型的分维数进行了求算。结果表明该程序是一种方便、实用而且精确的分维数计算方法。此外,从三期各类土地利用类型的稳定性指数来看,在秦岭中段地区表现为：居民点及工矿用地>未利用土地>水田>旱地>草地>林地>水域,而鄂东南地区则表现为：水田>未利用土地>居民点及工矿用地>旱地>林地>草地>水域,这说明在上述两个地区,林地、水域、草地的稳定性都相对较差,它们的潜在变化趋势也较大。 相似文献
15.
可照时间是影响太阳辐射计算的重要参数。随着研究区域的增大、DEM分辨率与精度的不断提高,亟须借助并行技术满足用户对可照时间模拟的时间响应需求。该文针对栅格数据提出了一种通用有效的数据划分及结果融合策略,首次提出并行可照时间计算模型。实验表明该模型具有较好的可移植性,当处理节点数为64时,最优加速比高达16,在计算时间及加速比方面体现出优势。基于黄土高原地区90m×90m分辨率SRTM数据,计算了四季及全年可照时间,分析了可照时间的空间分布特征,表现为季节不对称性及非地带性分布规律。 相似文献
16.
栅格化属性精度损失的评估方法及其尺度效应分析——以四川省1:25 万土地覆被数据为例 总被引：3，自引：0，他引：3
选择在600 m~30 km 16 个尺度上,在ArcGIS 中利用常用的面积最大值法(Rule ofMaximum Area,RMA) 对2005 年四川省1:25 万土地覆被矢量数据进行栅格化,并采用两种属性精度损失评估方法：传统的常规分析方法和一种新的基于栅格单元分析方法,来对比分析在这两种评估方法下RMA栅格化的属性(这里是指面积) 精度损失随尺度的变化特征。结果表明：(1) 在同一尺度下采用基于栅格单元方法分析所得的研究区平均属性精度损失大于常规分析方法分析得到的平均属性精度损失,且二者之间的差异在1~10 km内很明显,当栅格单元大于10km时,两种方法得到的平均属性精度损失的差值稳定,且其随尺度的变化曲线趋于平行;(2) 基于栅格单元分析方法不仅能够准确地定量估计RMA栅格化的属性精度损失,而且能客观地反映属性精度损失的空间分布规律;(3) 对四川省1:25 万土地覆被数据进行面积最大值法(RMA)栅格化的适宜尺度域最好不要超过800 m,在该尺度域内数据工作量适宜,且RMA栅格化属性精度损失小于2.5%。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(2)
多边形求交是GIS空间分析的基本操作之一,提高海量复杂多边形求交计算效率对大数据时代的空间分析具有重要意义。该文针对海量复杂多边形求交计算耗时长、数据与计算资源分配不均的问题,提出了基于时间预测模型的高性能并行求交方法:首先通过多级包围盒进行二次检测,减少求交对象的一对多关系;然后通过包围盒检测洞、岛的方法减少不参与计算的多边形,优化复杂多边形求交处理流程;最后,通过建立非线性回归模型度量求交运算的计算耗时,并据此优化并行计算负载,有效提高了海量复杂多边形求交效率。 相似文献
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基于HBase的矢量空间数据分布式存储研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了分布式数据库HBase的存储模型;结合对HBase集群技术的研究,设计了基于HBase的矢量空间数据存储模型和一种基于MapReduce的并行构建网格空间索引方法,使得海量空间矢量数据的网格索引构建分配到各子节点进行,大大加快索引构建的处理速度;最后,利用HBase集群环境对所提出的方法进行验证,该方法具有较好的可行性和较高的效率. 相似文献
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三维弹性波逆时偏移需要巨大的计算量和硬盘存储需求,针对此问题,本文引进GPU并行算法和随机边界的概念,在保证同样偏移精度的基础上,采用GPU加速和随机边界方法改进三维逆时偏移算法。本文完成了三维弹性波逆时偏移的CPU和GPU并行算法,对逆时偏移成像效果、加速效果进行了分析验证。 相似文献
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矢量地图叠加分析在实际场景使用中经常需要处理各种大规模复杂空间数据,因此算法整体分析效率的提升尤其重要.该文重点针对较大多边形对象和大量较小多边形对象的叠加分析使用场景,提出了一种有较强针对性的基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析(Non-uniform Multi-level Grid Index Overlay,NMGIO)算法,包括索引构建、网格过滤、叠加计算、拓扑构面4个步骤,通过对待分析数据集和叠加对象双向建立非均匀多级网格索引,利用数据的空间分布特点从根本上提升叠加分析效率.同时给出了算法整体时间复杂度和由C++语言实现的原型系统叠加分析效果验证. 相似文献