基于集群MPI的图层级多边形并行合并算法

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。     

MySQL集群与MPI的并行空间分析系统设计与实验

 GIS应用正面对空间数据规模日益增加和空间分析算法复杂度逐渐提高的挑战,本文提出一种基于MySQL空间数据库集群与MPI的并行计算库分布式空间分析框架的解决方案。该框架使用MySQL空间数据库集群解决大量空间数据存储与管理问题,利用MySQL Spatial的Replication机制加强空间数据的冗余备份和并发访问控制,同时使用MPI负责分布式计算节点间的通信减少人工控制通信的开发成本。并行框架的任务管理与调度系统采用优先队列式管理,通过Master节点监控集群状态,合理分发计算任务实现负载均衡和容错。最后,以多边形Overlay算法为例,研究其在该并行空间分析系统下的并行策略,采用数据并行的管道流水线作业方式在框架中运行测试,结果表明,该并行框架相比串行算法可以得到可靠的加速比。     

基于改进Kriging插值模型的城市地面沉降变形趋势面模拟

从建筑物荷载引发地面沉降的机理模型出发,综合考虑建筑物产生的附加应力以及地基土壤压缩性质对沉降量的影响,构建了改进克里金插值模型。通过实际应用证明,使用改进克里金插值模型进行城市地面沉降空间趋势面模拟和计算,能够准确清晰地反映沉降变形的大小和趋势,从而为地面沉降的空间建模与可视化分析、总结建筑物荷载作用下城市地面沉降的变形规律奠定基础。     

基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法

克里金插值方法根据待估位置点、已知样本数据点的位置关系和区域化变量的空间相关性,实现空间加权估计,满足估计的无偏性和最优性。传统方法理论模型形状固定且选择具有人为主观性,无法反映空间数据的变化趋势及其空间多尺度特征。本文为解决上述问题,提出了一种基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法,此方法为拟合实验变异函数提供了一种新的思路。从实际样本数据的变化趋势出发,采用最小二乘支持向量机拟合实验变异函数,并利用不同尺度小波核反映不同尺度下的空间变化。最后,实验环节包括模拟和应用,模拟主要验证经多尺度最小二乘支持向量机优化后插值方法的科学有效性以及准确性,应用主要研究青岛市PM_2.5浓度时空分布特征,为城市生态科学防护及控制提供理论依据。结果表明,基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法能够更好地刻画变异函数,反映不同尺度下的空间变化细节,从而在一定程度上提高插值的精度,是一种可选的克里金插值方法。     

散乱数据插值的HASM方法

本文运用高精度曲面建模(HASM)方法,研究了空间散乱数据插值算法,并以陕西咸阳彬县大佛寺煤矿区的实测数据为案例,使用交叉统计检验方法比较分析HASM方法与地理信息系统(GIS)领域中常用传统插值方法的空间插值结果。结果表明,HASM方法具有较高的精度。本文还分析了传统常用插值方法的一些统计结果,得出一些结论,这些结论对于使用常用传统GIS空间插值方法的研究者有很好的参考作用。     

基于C-SOM和Spark的并行空间离群挖掘方法及应用

空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,充分利用Spark快速内存计算和扩展性的优势,提出了一种基于考虑约束条件的空间离群挖掘算法（C-SOM）和Spark的并行空间离群挖掘算法和原型系统。该并行算法以C-SOM为核心,并行地在多个计算节点对全局数据集和各局部数据集执行C-SOM算法,得到全局离群和局部离群。轻量级的原型系统基于Spark实现了该并行算法,采用Browser/Server架构,提供给用户可视化的操作界面,简洁实用。最后,通过福建省东南沿海土壤化学元素调查数据和人工合成数据的离群分析,验证了该并行算法和原型系统的合理性、有效性和高效性。     

结合离散网格曲率和克里金的空间插值方法研究

提出了一种结合离散网格曲率和克里金的空间插值方法,根据钻孔点数据构建初始Delaunay三角网,迭代计算三角网格点的高斯曲率,根据曲率的大小动态选择待插值点的位置,新点的高程值用克里金插值生成,完成三角网插值。在三维地质建模中实践证明,本方法在保证插值点精度的情况下,提升了曲面模型的光滑性,以较少的三角面片准确表达曲面模型的特征信息。     

基于ArcEngine的等雨量线绘制

等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一.等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线.本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值(IDW)、样条函数插值(Spline)、克里金插值(Kriging)3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果.结果表明:3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好.     

OFDM系统中基于导频的信道估计算法分析

对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行了研究,重点介绍了各种插值算法,并通过Matlab仿真对各种算法的性能进行比较,最后对基于FFT时域插值算法进行了改进。     

面向稀疏降水站点的套合各向异性贝叶斯地统计估计研究

由于形成过程中各种影响因素在不同尺度上的运行和相互作用,降水的空间变异普遍是发生在多尺度上地理过程叠加后的结果。建立较好地反映该动力学过程的多尺度复杂空间模型对于区域降水变量估计和空间分析是很有必要的,尤其是面向稀疏监测区域。贝叶斯地统计模型具有多尺度结构化建模的能力,提供了一种可以融合观测值（含有误差的外在实现）、未知变量、先验信息和复杂数据模型（隐藏的真实过程）的统计推断框架。鉴于降水现象在尺度和各向异性上的叠加特征,本研究将基于贝叶斯和地统计的理论和方法探讨二维随机场中存在的套合各向异性分解估计的可行性,并在对每个独立组分贡献定量计算的基础上,进一步分析和挖掘套合各向异性模型在降水插值中的应用潜力。结果表明：通过贝叶斯方法,稀疏数据中叠置的多尺度性和多方向性通过地统计套合模型可以得到有效的分解;复杂套合模型估计具有向下兼容简单套合模型的能力;套合各向异性协方差结构的使用对于区域降水插值的精度提升具有明显作用。     

新疆阿克苏河流域降水空间变异特征分析

根据阿克苏河流域降水空间观测数据,其降水稀疏且分布不均匀的特点,选取不同模型对降水空间变化规律进行研究,其结果精确性差异很大。通常应用地统计理论研究降水空间变异性,一般只涉及单个变量,传统的多元回归分析虽然涉及多个变量的影响,但缺乏区域化的空间结构特征。揭示具有协同区域化特征的降水空间变异现象及建立其空间分布模型,既要考虑多元信息的空间位置关系,即同一变量在不同地理位置上的相关性,又要考虑多元信息由于空间重复性引起的协同关系,即同一地理位置上不同变量的相关性。本文用阿克苏河流域范围内的降水观测数据建立析取-协克立格模型,考虑高程变量对降水量空间分布的影响,定量地揭示降水区域化变量的空间变异规律,并将其结果用于降水量的空间最优插值。     

Kriging插值和序贯高斯条件模拟算法的对比分析

本文对Kriging插值与序贯高斯条件模拟值的算法联系进行了推导,并将两种计算结果和原始数据的统计参数作了对比。结果表明,Monto-carlo方法求得的序贯高斯条件模拟值经数学变换后等同于已知数据和此前模拟数据共同参与的Kriging插值结果与一个随机偏差的和,该随机偏差的均值为0,方差为Kriging误差方差。最优性条件导致Kriging插值结果的方差较原始数据降低了1个Kriging误差方差,造成Kriging平滑效应,其空间变异函数值降低,但自协方差函数值不变。序贯高斯条件模拟避免了平滑效应,其方差、变异函数和自协方差函数均不变,而其模拟值的误差方差较Kriging误差方差增加了1倍,表明1次随机模拟值的误差比Kriging插值大。然而,多次随机模拟值的平均值与Kriging插值的地理制图效果近似,可以弥补局部估值误差大的不足。因此,在应用中,Kriging插值是提供局部最优估计的方法,但却低估了全局的空间变异。而序贯高斯条件模拟的优点,在于提供若干等可能概率的模拟结果以进行估值的不确定性评价,并再现全局的空间可变性。     

面积内插方法及其在GIS中应用

在经济、社会和城市研究中,我们要研究的区域往往没有数据,而这些数据需要由已知区域推求。很多建立在区域之上的研究,都不可避免地要进行数据的转换,这通常就需要面积内插。本文在面积内插的基础上,分析了利用附加信息的EM内插方法,提出在GIS中实现的框架步骤,最后分析了EM方法的优缺点,探讨了进一步研究的方向。     

Spatio-temporal variation of landscape heterogeneity under influence of human activities in Xiamen City of China in recent decade

Xiamen is an economically competitive and highly urbanized city along the coastal area of Fujian Province, China. The research on spatio-temporal variation of landscape heterogeneity under the influence of human activities is of great importance to the further study on the relationship of landscape pattern and ecological process. It is also crucial to the discovery of spatial variation and intensity distribution of human activities. The research analyzed the intensity of human impacts and the spatial variation features and dynamics of landscape patterns by introducing statistical theories and approaches. We analyzed spatio-temporal variation of landscape heterogeneity using the geostatistical techniques, such as semivariogram and Kriging interpolation.Results show that there is a higher correlation between landscape heterogeneity indexes and human impact index. Both the indexes show a moderate spatial autocorrelation as well as an obvious characteristic of anisotropy. From 1998 to 2008, the spatial differentiation of the changes in the intensity of human activities and the changes in landscape heterogeneity shows that the landscape patterns in Xiamen are closely related with the urban land utilization methods, the condition of traffic and geographical location and the physical geographical condition such as the terrain and the ecological environment. The process of urbanization has a significant impact on the urban landscape pattern.     

面向稀疏散布数据集的时空Kriging优化

时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。     

海河流域降水空间插值方法的选取

在水资源承载力模型的研究中,空间插值可以提供每个计算栅格的气象要素资料。在众多的气象要素空间插值方法中,并没有一种适合每一个气象要素的最佳插值方法,因此在不同的区域进行气象插值时,宜采用不同的方法进行比较,从而得到最佳的插值方法。本文以京津冀地区43个站1961-2000年降水资料为数据源,选用了距离平方反比法(IDS)、梯度距离平方比和普通克里格法。交叉验证结果表明:在海河流域进行降水插值分析时由于各月份降水与高程之间的相关系数较弱,不宜采用GIDS方法;在本研究区内大部分月份降水数据进行对数变换后进行插值,插值精度得到了提升;对于月降水的插值Kriging方法比IDW方法更加优越。     

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基于密度的线数据分组算法研究

目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。     

普通Kriging法的参数设置及变异函数模型选择方法——以福建省一月均温空间内插为例

通过对普通Kriging法理论的深入理解,在ARCGIS和GS+软件平台上,以福建省一月均温为例,进行了深入的探索性空间数据分析,从数据的特征和规律出发探讨了普通Kriging插值法主要参数设置的依据和变异函数模型选择的方法。并用研究所获得的参数和变异函数模型对福建省一月均温的空间分布进行模拟,为合理的空间插值提供了一种较为清晰的思路。