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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
目前,空间关系查询中常用的Plane Sweep 算法是一种串行方法,而关于多核CPU的并行查询算法,在面对海量数据查询时,由于CPU核心数及线程数量的限制,其难以满足查询效率需求。针对该问题,本文提出了一种全新的异构多核架构多边形图层间空间关系查询的并行算法。首先,利用STR 树索引过滤不相交的多边形;然后,对过滤后多边形的线段构建四叉树索引,利用CPU+GPU架构并行计算线段的相交以判断多边形环间的拓扑关系;再根据环间的拓扑关系计算多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值,据此确定多边形间的空间关系;最后,通过实验验证了该算法的准确性和高效性。实验表明,本算法能有效缩短大数据量的空间查询时间。在实验中逐渐增加目标数据集和源数据集多边形的数量,当两数据集都为50 000 个多边形时,以包含关系为例,相比于ArcGIS,本文提出的算法可达到2 倍的加速比。  相似文献   

2.
分治法采用分解-解决-合并的问题处理模式,应用于多边形合并算法能规避结点累积效应,与经典的“滚雪球”处理模式相比能有效提升多边形合并算法的计算效率。本文以多边形合并算法为研究对象,首先通过分析基于Vatti算法实现的多边形合并算子的效率相对于多边形顶点数的变化特征,指出合并过程中的结点累积效应是“滚雪球”多边形合并模式的潜在性能瓶颈和隐患。考虑分治法的“分而治之”思想在解决多边形合并问题上的适用性以及在归并排序算法中表现出的高效率,提出分治法的多边形“树状”合并处理模式,实现了面向要素集合或者要素层的多边形快速合并算法,最后给出了面向多边形合并的算法效率提升评价模型。实验结果显示,当仅有400个多边形时,“滚雪球”模式的时间开销约是“树状”合并模式的26倍,当需要合并11 200个多边形时,前者的时间开销约是后者的926倍。因此,基于分治法的多边形树状合并策略是对多边形合并算法以及应用到多边形合并算法的高级空间分析算法进行优化的可行途径。  相似文献   

3.
在集群环境下,基于MPI并行编程模型和OGC简单要素规范进行并行多边形合并时,需要处理叠加图层间要素的“多对多”映射关系,由于空间上相邻的多边形在要素序列上并不一定连续,导致无法按要素序列为子节点分配任务,给并行任务映射带来了困难。本文以集群环境下的并行多边形合并算法为研究对象,通过比较叠加分析中两种多边形映射关系对算法并行化带来的影响,基于R树空间索引、MySQL精确空间查询,以及MPI通信机制,提出了6种不同的并行任务映射策略;通过实验分析和比较了6种策略的优劣。结果显示:基于R树预筛选的直接合并策略,在各算法中具有最高的串行计算效率和优秀的并行性能表现。虽然MySQL精确空间查询的预筛选过程较为耗时,但可有效地过滤掉不真正相交的多边形,从而提高合并操作的效率。因此,在集群MPI环境下,基于R树和MySQL精确空间查询的预筛选策略是解决并行任务映射难题,实现图层级多边形并行合并算法的有效途径。  相似文献   

4.
缓冲区计算是地理信息系统空间分析的基本功能之一。在矢量缓冲区研究方面,以往大多聚焦缓冲区生成算法,这些优化方法在单机计算环境中针对大规模空间数量数据的计算效率提升是有限的,因而需要并行环境下的改进方法来进一步破解计算瓶颈。本文基于Map Reduce计算模型和分布式内存计算框架,提出了一种基于空间填充曲线排列码划分的并行缓冲区分析算法(SPBM),基于空间填充曲线编码进行数据排序和范围划分,对跨越网格的数据采用近似切分方法,在考虑负载均衡的前提下对任务并行分解,之后按照给定深度的"树状"方式进行结果合并。本文在单机和集群两种环境下利用实际道路网等数据进行了实验。同等环境下,相较于目前流行的GIS软件——QGIS和Post GIS计算性能提升明显,相较于现有其他并行优化方法效率提升超过50%。这样的优化分析方法对于GIS中其他矢量分析算法的并行算法也具有一定的借鉴意义。  相似文献   

5.
空间聚类是空间数据挖掘的重要方法,而K-Medoids是一种常用的空间聚类算法。K-Medoids聚类算法存在初始点选择问题,而且计算复杂。为了提高算法的有效性和时间效率,本文结合模拟退火算法思想,改进了传统的K-Medoids算法PAM,提出一种基于GPU计算的并行模拟退火PAM算法。类比矩阵乘法运算,定义了一种新的矩阵计算方法,可以有效减少数据在GPU全局内存和共享内存之间的传输,提高了算法在GPU中的执行效率。利用模拟退火算法搜索聚类中心点,保证了聚类结果的全局最优性。基于不同的数据集,将串行和并行模拟退火PAM算法以及已有的遗传PAM算法进行比较,结果表明并行模拟退火PAM算法聚类结果正确,且时间效率高。最后,应用本文改进算法对贵州省安监系统的安全监管隐患数据进行聚类分析,发现了隐患聚集中心,相关结果对政府的决策具有一定的实际应用价值。  相似文献   

6.
新一代并行空间分析将面临空间大数据分析和实时空间分析服务的挑战。矢量空间计算作为GIS系统中的重要组成部分,在并行化算法设计中存在负载不均,并行扩展性差,IO性能低等技术瓶颈。本文首先从应用需求和技术发展的演变历史回顾了矢量空间分析算法发展过程;然后,从研究现状的角度详细阐述了并行矢量空间分析计算的研究成果,总结了并行空间分析算法的算法特征和技术瓶颈,对不同并行编程模型进行了对比,并提出了并行空间分析算法的研发流程;最后,从发展前景的角度预测了全空间信息系统中基于多粒度时空对象的空间数据模型和计算方法的发展趋势,提出了以内存计算等技术实现存算一体化的新型空间数据模型和分析方法的技术趋势。  相似文献   

7.
矢量地图裁剪是商业GIS软件平台重要的基础功能之一。而各种商业GIS平台的矢量地图裁剪效率存在较大差异,其中,ArcGIS效率较高。本文提出了一种矢量地图裁剪计算模式:首先,筛选与裁剪要素外接矩形框(MBR)相交或者包含于该矩形框内的被裁剪要素;然后,对筛选出的被裁剪要素构造四叉树索引,根据被裁剪要素的类型采用不同的计算模式完成裁剪;最后,采用线程池技术实现并行高效的裁剪计算过程。实验结果表明,本文提出的方法在矢量地图裁剪方面与ArcGIS 10平台的效率相当。  相似文献   

8.
基于GPU并行加速的叠前逆时偏移方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高复杂地下介质的成像精度和偏移算法的计算效率,提出可高效对地下复杂构造进行准确成像的GPU加速叠前逆时偏移方法.该方法采用双程声波方程进行波场延拓,突破倾角限制,借助于高阶有限差分方法实现叠前逆时偏移成像;利用GPU(Graphic Processing Unit)并行加速技术对波场延拓和成像进行计算,相比于传统算法,其计算效率有较大提高,可以解决叠前逆时偏移算法计算量过大问题;在获取波场信息过程中,也采用随机边界条件,实施以计算换存储策略,解决逆时偏移计算中的海量存储问题.模型测试结果表明,该方法能够高效和高精度地对地下复杂地质体成像.  相似文献   

9.
传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求。特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换。值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径。基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及Open CL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输入数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比。  相似文献   

10.
传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求.特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换.值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径.基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及OpenCL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输人数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比.  相似文献   

11.
一种新的栅格数据矢量化方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
栅格数据矢量化是遥感和地理信息系统一体化集成的关键技术之一。在以往的研究中,对"岛",尤其是多层嵌套岛的处理还不够完善。本文提出了一种新的矢量化方法,其步骤如下:(1)提取端点和结点。使用2×2模板匹配窗口对图像进行一次遍历,提取出端点和结点以及它们之间的连接信息;(2)形成弧段。利用端点和结点的连接信息来形成非闭合弧段和闭合弧段;(3)建立多边形。对于闭合弧段在某种意义上就是一个简单多边形,只需将弧段的结点转换为多边形的结点就可形成由它组成的简单多边形,对于非闭合弧段,则使用左转算法来形成由它们组成的简单多边形;(4)对"岛"进行处理。由于可能发生一个多边形同时被多个多边形包含的情况,为了建立正确的拓扑关系,需要对这种包含关系进行分析,找到岛的最小包含多边形。实验证明,本算法较好地对"岛"的问题进行了处理,并且速度较快,能够满足实际应用的要求。  相似文献   

12.
地形建模是数字地形分析的重要基础工作。实时优化适应性网格算法(ROAM算法)是目前常用的地形建模方法。但ROAM算法应用于地形可视化实时渲染时要求原始数据为正方形,且渲染后常有裂缝产生,因而该法在地形建模实践中受到较大的限制。针对ROAM算法存在的上述不足,本文提出了基于内接正方形插值方法的改进ROAM算法。通过将多边形分割为一个内接正方形和多个边缘多边形,用多边形的一个顶点依次与其他顶点相连,使边缘多边形分割为多个三角形,并根据边缘三角形面积大小,确定是否对边缘多边形进行继续分割,由此解决数据源限定为正方形的问题,利用添加拆分点的方法消除地形渲染产生的裂缝。采用不规则地形的灰度图作为高程数据源进行地形模拟实验,结果表明:改进后的ROAM算法能够消除裂缝,且对数据源无约束性要求,降低了算法复杂度,提高了整体可视化性能,能够满足地形实时动态显示的要求。  相似文献   

13.
机载LIDAR数据的树高识别算法与应用分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用机载激光雷达数据提取天然次生林的树高,旨在探索影响树高提取精度的主要因素。首先,采用高精度曲面建模平差算法(Adjustment Computation of High-accuracy Surface Modeling,HASM-AD)生成研究区不同空间分辨率的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、数字地表模型(Digital Surface Model,DSM)和冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);其次,用树顶点识别算法提取林木树高,设置不同树高识别范围,对比分析不同CHM分辨率和不同树高识别范围对树高提取精度的影响;最后,以天涝池流域30个实测样地数据为样本,对提取精度进行检验。结果显示:提取的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.694;树高识别范围是影响树高提取精度的重要因素,CHM分辨率对其影响较小。研究表明,采用高采样密度的雷达点云数据、正确选择CHM生成方法和改进树顶点识别算法是提高天然次生林树高提取精度的有效途径。  相似文献   

14.
伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU(Graphic Processing Unit)平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。  相似文献   

15.
利用不同尺度的土地利用类型数据,表达不同的内容、传递不同的信息,可揭示不同的现象与规律。宏观的大尺度数据通常是由较精细的小尺度数据经数据综合而得。在论述土地利用类型综合特点的基础上,提出由土地利用类型尺度上推引发的土地利用类型数据综合过程,并给出类型转换、同类图斑合并、小图斑取舍与处理、数据简化与拓扑关系维护的处理流程,在一定程度上解决了土地利用类型数据的尺度上推问题。重点论述构建小图斑的多边形骨架线并将其剖分、归并入相邻图斑的小图斑处理方法,提出基于Douglas-Peucker算法改进的构造平衡线的多边形简化方法,对土地利用类型图斑进行简化,使简化前后面积及拓扑保持一致。通过对实验结果的分析表明,该方法适合于土地利用类型数据的综合,并可作为其他GIS数据尺度上推的参考方法。  相似文献   

16.
基于单调性图形综合的面状要素名称注记定位线确定   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对数字地图制图环境下采用平行线法确定面状要素名称注记定位线的局限性,在分析其产生原因的基础上,提出化简多边形图形的一种新模型——歧点删除法原型,并结合面状要素名称注记配置规则和软多边形与硬多边形图形特征,对歧点删除法原型做出了新的改进,提出了用平行线法确定软多边形与硬多边形名称注记定位线时,化简多边形的两种改进性歧点删除法,分别命名为面向软多边形名称注记配置化简图形歧点删除法与面向硬多边形名称注记配置化简图形歧点删除法,其中最为关键的思想为对多边形从3个旋转方位连续实施4次图形综合,并提出第一旋转角、第二旋转角两个概念,打破了平行线法的局限性,使所获取的注记定位线与地图制图专业人员人工确定结果相一致,达到了用简单方法解决自动化地图注记配置难题的效果。大量实验结果及理论分析表明,该方法数学逻辑严密、实施简单,对数字地图制图环境下“地图注记自动配置”有理论与技术指导意义。  相似文献   

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