采用动态负载均衡的LiDAR数据生成DEM并行算法

随着高性能计算的发展,并行技术已经广泛应用于LiDAR数据的分析处理。本文针对现有LiDAR数据生成DEM并行算法所存在的负载不均衡问题,设计并实现了动态负载均衡的LiDAR数据生成DEM并行算法。该算法采用主从式并行策略,管理进程负责LiDAR点云的高效自适应条带划分,计算进程负责LiDAR点云生成DEM的计算。本文设计了任务量的动态调度策略:首先,由所有进程并行创建任务量由大到小排列的待处理任务队列;然后,管理进程根据计算进程的反馈对待处理任务进行动态分配,以达到负载均衡。在24 核集群环境下,用30 GB(约12 亿点)LiDAR数据对本文算法进行测试,生成分辨率为1 m的格网DEM,算法加速比峰值达到15.16;同时,与静态调度策略进行对比实验,结果显示本文的动态负载均衡策略可更好地保证进程间的负载均衡,有效地提高了LiDAR生成DEM并行算法的整体效率。     

基于空间填充曲线排列码划分的并行缓冲区算法

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。     

基于无差别虚拟机的负载均衡调度算法研究

针对现有云计算调度中心的资源调度问题,结合具体的场景提出了一种基于无差别虚拟机的负载均衡调度算法,该算法比较好地兼顾了响应用户请求时间和服务器的负载均衡两个方面。同时对目前常用的几种调度算法进行了分析,然后在CloudSim仿真平台上进行模拟实验,结果表明该算法能够提高用户请求响应效率和负载均衡性能。     

高空间分辨率遥感影像分割定量实验评价方法综述

GEOBIA（Geographic Object-Based Image Analysis）技术针对高空间分辨率遥感影像分析的效果和精度远优于基于像元的传统方法。影像分割作为GEOBIA中的关键技术,学者们对此已经做了大量的研究,提出众多分割算法。对分割算法进行评价和分割技术本身同样重要,通过分割评价可以对分割算法的性能进行评价,比较不同分割算法的优劣,为影像选择合适的分割算法并设定合适的分割参数。影像分割的目的是为了实现影像分析操作的自动化,而主观评价法、系统评价法和分析评价法,因其无法给出客观定量指标的特点,难以应用于实时、自动化的高分辨率影像信息提取与分析系统当中。加之近年来针对分割评价方法的研究远远落后于分割算法本身,因此对定量分割评价方法进行综述对于影像分割方法及其应用研究意义重大。本文对现有的评价方法进行系统总结,建立了针对高空间分辨率遥感影像分割评价方法的分类体系。对各种方法,特别是定量的实验评价法进行对比,分析其应用范围和优劣,最后指出了高空间分辨率遥感影像分割评价未来的改进方向和应用前景。     

大规模3维地形管理关键技术研究

阐述了构建大规模3维地形模型的关键技术,包括地形分块技术、地形层次细节构建、可见性剔除和基于视点的渲染技术.为了提高绘制的帧率,实现大规模3维地形漫游系统显示的平滑和连续,本文采用了基于四叉树结构的地形的连续多分辨率渲染;在考虑视点和地形粗糙度的基础上,设计了一种合理的节点评价系统;提出了限定四叉树的三角网剖分方法,有效消除了不同分辨率节点间的裂缝.实验结果表明,在保证地形真实感的前提下,这些技术实现3维地形显示可以获得较好的图形质量和显示速度.     

全空间下并行矢量空间分析研究综述与展望

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。     

一种基于多核CPU的矢量数据快速绘制方法

针对当前GIS软件矢量数据图层绘制方式,分析了大规模环境下多机并行计算体系,提出了一种基于单机多核CPU下的矢量数据的快速绘制方法.文中阐述了该方法内存位图池、本地缓存和线程组模型等关键技术.文中的实验结果表明:在单机多核CPU平台下,用线程组模型的并行绘制方式能够有效提高应用程序的绘图性能.     

GNSS多星座组合导航系统性能提升量化分析

为定量研究不同层次GNSS多星座组合系统的性能提升情况,构建相应的量化指标,并对多星座组合系统的性能提升进行量化分析。通过仿真实验验证量化指标的有效性,分析组合系统性能提升随组合层次和截止高度角的变化规律,推出各层次的最优系统组合。实验表明,高层次多星座组合系统不仅改善了单一、低层次多星座组合构型的不足和缺陷,还在很大程度上提升了星座的各项性能指标。     

基于OpenGL技术的多幅电子地图数据快速组织与表达

电子地图符号化的质量和绘制速度一直是地图工作者关注的重点。目前,地图符号化的质量基本能满足各类用户的需求,但是,电子地图绘制速度较慢的问题,特别是在涉及较大数据量的多幅电子地图显示时,系统响应用户操作时间比较长,影响用户操作体验。本研究分析比较了GDI与OpenGL的特点,提出使用OpenGL相关技术实现地图要素的符号化方法,并用内存池技术和共享显示列表的多线程调度技术实现多幅电子地图数据的快速组织与表达。实验表明,利用文中的方法能够实现地图点、线、面要素的符号化,并在地图数据的漫游、缩放操作的屏幕绘制速度基本保持在17帧/s以上,表明利用本文的方法和技术提高了系统的显示速度,保证了用户与电子地图良好的交互效果。     

基于Pfafstetter规则的流域编码算法并行化方法

流域编码是以子流域划分进行流域相关研究的重要内容。Pfafstetter 流域编码以编码唯一、顾及流域拓扑关系及编码效率高等优点而被广泛采用。本文在流域相关研究的分析范围不断增大、数据精度越来越高的需求背景下,以Pfafstetter 编码为基础,对流域编码并行化方法进行研究。首先,分析了Pfafstetter 编码不全面和码位不一致的问题,改进了Pfafstetter 编码规则;然后,从数据并行的角度,讨论了并行计算环境下的数据划分及并行化策略,进而设计了流域编码并行算法;最后,利用长江中上游流域SRTM数据,在集群系统上对流域编码并行算法的正确性和并行性能进行了测试。实验结果表明,本文设计实现的流域编码并行算法可获取与实际较为一致的计算结果,且提高了编码计算效率,可为基于子流域划分的流域分析并行化提供参考。     

基于GPU的HASM动态模拟与实时渲染方法

 基于微分几何曲面论的高精度曲面模拟(high accuracy surface modeling, HASM)需要大量的复杂密集计算,在CPU上模拟极为耗时,使得在现有的硬件条件下,实时动态模拟曲面并实时可视化极具挑战性。论文提出了GPU加速的HASM方法,充分利用现代显示适配器(graphic processor unit, GPU)技术,运用GPU最新发展起来的并行计算能力,使用并行化的预处理共轭梯度方法解算曲面,完成曲面模拟,并同时利用GPU的高速缓存架构,对渲染操作进行充分优化,以实现高效实时可视化。HASM需要的有限差分离散和高速解算操作,均充分利用现代GPU架构,所具有的多处理器和众多的流处理器所产生的强大并行计算能力,可视化也用GPU高速缓存技术和三角条带方法进行充分优化。数值实验和实际项目区高程模拟实验均表明, 在GPU为NVIDIA quadro 2000和CPU为DualCore Intel Core 2 Duo E8400的硬件配置下,GPU并行化的曲面模拟方法比普通方法速度提高了约10倍,使得动态模拟与可视化算法可以达到交互式的帧速及实时可视化的要求。     

二维矢量线符号在三维地形表面的贴合渲染方法

二维矢量符号是二维地图的重要组成部分。如何将二维矢量符号准确地贴合渲染在三维地形模型表面是地理信息科学的研究热点之一。针对线状矢量要素（简单线和周期线）中现有方法存在的周期线周期分布不均、渲染精度低、性能受地形模型复杂度影响大、矢量要素与地表贴合不紧密等问题,本文提出了一种基于屏幕像素进行投影反算的渲染方法,以及基于地表延伸长度的周期判断方法。该方法通过预处理计算线要素贴合在地表的真实长度,并将线要素按其实际宽度进行面域化处理;实时计算每个屏幕像素在二维矢量平面内的覆盖范围,通过该范围与矢量面域的位置关系筛选位于其内部的像素;进一步通过线的实际长度进行周期判断以确定像素色彩值。整个过程通过CPU-GPU并行异构计算模型实现,提高了场景交互性能。实验表明,本方法具有周期分布均匀、渲染精度高、贴合结果真实准确和性能不受地形模型影响等优点。     

遥感大数据实时渲染与交互可视化研究

数据可视化是遥感应用的重要服务出口。针对静态的预生成瓦片地图难以满足数据查看、地图配置、空间分析等专业应用问题,本文提出了一套面向遥感大数据的实时渲染与交互可视化的解决方案。在渲染节点构建影像的渲染瓦片结构,以提高数据的读取速度;在可视化服务上,提出“数据-计算”相一致的负载均衡策略,优化地图的渲染效率;在可视化服务方面,设计交互的地图服务接口。与传统技术的对比分析表明,该解决方案不但实现了遥感大数据的实时渲染与交互可视化,并且达到了与预生成瓦片地图服务相当的服务性能。基于这一解决方案,研发了遥感大数据的动态可视化原型,并在影像数据实时查看、可视化计算、可视化分析等方面开展了示范应用。     

面向大规模空间Agent建模的分布式地理模拟框架

基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。     

一种基于屏幕的三维地图线状符号渲染方法

作为地理信息系统中的重要组成部分,矢量数据在三维GIS中发挥着重要作用,如指示地理对象、解释空间关系和丰富图面信息等。随着图形硬件的迅速发展和虚拟地理环境的广泛应用,为了在三维地图中精确、高效地绘制出具有复杂样式的线性地图符号,本文提出了一种利用OpenGL Shader Language的三维地形表面线状符号渲染方法。该方法通过对矢量数据进行编码形成纹理数据,完成矢量数据在程序与GPU间的传输;将地形单元和矢量线段间的映射关系存储在索引纹理中,用于关联线段的实时查找;通过计算当前屏幕片元与关联矢量线段的空间位置关系,判断片元所属符号的区域,进而设置片元的颜色。实验表明,本方法可在三维地形上高质量地渲染出几种典型的复杂线状符号,并能保持较好的渲染性能。     

林木多样性模型及生长模拟

林木生存环境复杂多变,导致林木形态千差万别,为了准确描述林木的形态多样性特征,提出了一种基于模型分解的林木生长模拟方法。首先构建多样性林木三维模型,使用林木形态的实际测量数据,基于B样条函数约束树干、树冠形态,依据削度方程模拟树干直径的变化趋势,利用Direct3D实现林木形态的三维建模;其次,按林木形态特征进行林木模型分解,将林木模型分为9个子模型;最后,使用场景节点按照拓扑结构关系对子模型进行动态组织,基于胸径、树高、枝下高、冠高和冠幅生长模型,使用多核CPU多线程并行的计算方式,获得各年龄阶段林木东、南、西、北方向形态参数,从而对子模型生长状态进行控制,实现林木不同方向生长变化的可视化模拟。结果表明：该方法可将林木三维模型与生长模型紧密结合起来,林木各方向的枝下高、冠高和冠幅严格按照生长模型进行生长,可有效模拟出林木各方向生长状态的多样性;三维场景渲染帧率（FPS）保持在25以上,平均FPS可以达到50,实现林木生长的方向异质性模拟。     

城市全空间三维模型数据一体化集成管理关键技术及应用

随着城市三维地质信息系统及其应用的快速发展,对地学数据的可视化表达精度的需求变得越来越高,但地质调查数据常具有多源、多维、海量、多专题、多尺度和多时态等特征,而三维数据存储、组织与管理己成为制约其发展的重要因素。因此如何高效管理并有效利用这些复杂且海量的地质数据去解决各种复杂的地质问题服务社会,成为了城市地质信息科学领域研究的热门方向。基于武汉市多要素城市地质调查全空间一张图的构建过程,从多源三维模型一体化融合管理与分布式存储、轻量级全空间三维模型构建、多源异构海量三维数据快速渲染和浏览器端三维模型分析及专业应用4个方面系统地探索了城市地质调查全空间一张图系统建设过程中的关键技术,并进行了应用实践。研究结果实现了城市级大规模高精度三维地质模型的高效集成,提高了多要素城市地质调查成果可视化的表达效果,为三维地质模型的应用奠定了坚实的基础。      

支持自动综合的多尺度三维建筑组织与管理

多尺度数据的有效组织与管理是实现三维建筑自动综合及多尺度应用的基础。本文对空间数据综合与多尺度表达数据管理方法的研究现状进行了分析。根据三维建筑自动综合的特点,本文提出了一种基于R树的多尺度三维建筑空间索引模型——GAMR树（Generalization Area Multi-representation R Tree）;对GAMR树的定义和结构进行了详细描述,设计了顾及GAMR树高度与所选长度阈值关联关系的索引构建方法。针对三维建筑特点,设计了一种支持多尺度区域对象完整查询的检索方法,并根据建筑特征的可辨性,实现了顾及视线角度对投影长度影响的三维建筑模型多尺度可视化方法。实验证明,GAMR树能很好地适用于三维建筑多尺度模型的组织与管理,对三维建筑几何模型的自动综合具有重要意义。     

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。