流域基础地理信息分类编码研究与实施

信息共享的关键是信息的标准化,建立完善、合理的流域基础地理信息分类编码体系对于建立流域基础地理信息数据库以及基于数据库的信息存储、管理、使用和共享来说至关重要。本文以“数字黄河”工程的重要组成部分——黄河基础地理信息系统建设过程中黄河流域基础地理信息分类编码方案的制定为例,尝试探讨流域基础地理信息分类编码体系的相关技术问题。     

基于DEM的岷江上游流域构造活动强度分析

目前,利用DEM衍生的地貌参数对大面积区域构造活动进行量化分析的研究相对较少。本文以岷江上游流域为例,利用ASTER GDEM数据和GIS技术,提取了该流域面积高程积分值（HI）、河长坡降指数（SL ）、流域盆地不对称度（AF）、盆地形状指数（BS）、谷底宽度与谷肩高度比（VF）和水系分维数（FD）6种地貌参数,对其进行了等级划分,并量化了研究区相对构造活动强度（IAT）。结果显示：岷江上游流域有较高的SL、AF、BS值,较低的VF及FD值,中等HI值,其IAT值为1.33,分类等级为1级,表明该流域侵蚀程度强烈, 流域形态狭长, 河谷呈V型形态,受构造活动影响显著,地貌发育处于幼年期晚期,中年期早期。研究结果与区域地质背景较为吻合,该方法可为进一步探讨区域构造活动差异性提供新的手段。     

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。     

基于正则推断的数据格式规则生成方法

为解决手工制定数据质量规则费时费力且容易出错的问题,基于正则推断理论,研究从正样本推断自动生成数据格式规则的方法,提出多尺度样本增强、循环模式和公共子序列抽取的样例泛化策略,构造格式规则候选空间,证明多尺度样本增强的合理性,分析公共子序列对格式规则质量的影响;基于编码成本构造目标函数,利用整数规划方法对候选规则的组合优化问题建模,推荐较优数据质量规则给数据治理者。真实数据集和模拟数据集实验结果表明：该方法生成的规则质量比同类方法平均提高70%,验证算法的可行性和有效性。该方法可以提升制定和管理数据格式规则的效率。     

基于DEM的澜沧江流域水文信息提取方法的研究

从DEM中提取地形、地貌信息是当今GIS空间分析领域中的一个重要方面。而河网提取、子流域划分以及分布式水文模型等对水文地理信息的分析、模拟技术和方法更是其中的难点。本文针对常用的水系提取方法,简单介绍其基本原理,并对澜沧江流域进行了水文信息提取试验,对试验结果进行了比较和分析。     

栅格地理计算并行算子对区域计算算法并行化的可用性分析——以多流向算法为例

栅格地理计算并行编程库的研发有助于实现对栅格地理计算算法的并行化。在现有的研究中,Qin 等(2014)设计并初步研发的栅格地理计算并行算子(PaRGO),在设计思路上能较好地隐藏与并行编程软硬件环境相关的复杂细节,实现栅格地理计算通用步骤的并行化,且较其他类似思路的编程库而言,PaRGO能兼容多种常用的并行计算平台,具有明显优势。但PaRGO目前在设计上仅直接支持本地、邻域及全局计算特点的栅格地理计算算法并行化,对于更为复杂的区域计算特点算法并行化的支持能力尚未探究。对此,本文选取栅格数字地形分析中具有区域计算特点、递归设计的多流向算法为算例,利用PaRGO进行并行化设计、实现及测试,以计算时间、相对加速比和相对并行效率为定量指标。通过可运行性和并行性能进行评价,结果表明:PaRGO虽然不能直接支持对递归的多流向算法进行并行化,但在根据多流向计算的原理将该递归算法转变为非递归的设计之后,可将算法由原区域计算改造为邻域迭代计算,就能利用PaRGO 实现并行化,并得到较好的并行效果。在集群环境下,MPI版本并行程序的并行效果优于MPI/OpenMP混合版本。     

基于不同DEM数据源的胶东半岛流域特征提取对比与分析

基于SRTM和ASTER GDEM两种DEM数据源,以胶东半岛为研究区,应用ArcMap水文分析(Arc HydroTools)扩展模块和"burn in"算法,提取河网及流域范围。结果显示,集水面积阈值变化直接影响数字河网密集度。对胶东半岛而言,采用分辨率为90m×90m的SRTM数据可较好地提取河网水系及划分流域;提取的11个主要流域,充分体现了胶东半岛地区的流域特征。     

我国地理空间信息共享的分类方法和地理编码规则研究

本文针对我国地理空间信息的现状和共享需求,在综合国内外地理空间信息分类方法的基础上,研究提出支持多源、多类型、多尺度地理空间信息空间整合的统一的分类编码规则和高层分类的方案。包括对要素类采用线分类,以信息共享程度分为门类,按学科划分亚类;对要素属性采用面分类,解决学科之间对相同对象采用不同分类视角的问题。提出了对要素类、要素实体和属性项进行编码的规则。该方案经过相应的研究项目试验,表明能够在兼容现有数据库系统基础上较好支持跨领域的信息共享。     

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。     

基于DEM模型的新填洼算法

本文介绍一种新的填洼算法,该算法定义了溢出高程的概念,并在最小代价搜索算法中结合数据结构中的优先队列,逐步算出每一个栅格的溢出高程,最后得到的高程就是填洼处理的高程数据.利用STL库完成填洼模块的开发,通过对不同分辨率的DEM的处理,发现该算法程序简单,运行速度快,该算法提取的水系效果较好.     

基于网格服务的遥感图像并行融合

图像融合是一项计算密集型的操作,对计算机系统的性能要求很高,硬件的发展远赶不上计算需求的增长,传统的遥感图像处理方式已经不能很好地适应新的资源共享模式,故软件方面的改进是必然的选择。网络技术的发展,使网络带宽有了很大的提高,大量的遥感图像通过网络发布成可在线获取的共享资源,利用网络和这些资源能大幅提升融合处理的速度。网格是网络的进一步延伸,是一个变化性较大的动态系统,资源的动态变化是网格的重要特征,数据的更新、节点的加入或离开、节点负载的变化、网络性能的变化等都会影响网格服务的性能,只有及时地掌握这些动态,并根据情况实时进行调整,才能保证较高的执行效率。基于网格服务的遥感图像并行融合的设计,在网格环境下,通过对资源和服务状态属性的分析,生成最优化的方案进行并行处理,可提供高效的遥感图像融合处理服务。     

基于ICA的稀疏编码算法在图像处理中的应用

针对独立分量分析基于数据间的高阶统计特性,并能有效揭示图像的本质特征的优势,分析了自然图像基于ICA的稀疏编码的实质,主要从图像压缩和图像去噪两个方面讨论了稀疏编码算法在图像处理中的应用。仿真实验结果表明,稀疏编码算法能够有效提取自然图像的特征基向量,利用特征系数的稀疏性,可以有效实现自然图像的压缩;结合软门限算子对噪声图像的特征系数进行处理,能有效减小自然图像中的高斯噪声的影响。     

基于四叉树的景观指数分析方法

景观指数法作为景观格局分析的重要研究方法和度量手段,也是景观生态学研究的重要组成部分。由于景观指数在空间格局表达时信息高度浓缩,其在应用中普遍地存在"一值多形"问题。文中根据景观水平上聚集度指数和多样性指数对景观空间整体复杂性和异质性的描述,采用二维空间地理现象的四叉树编码表达对四个不同模拟景观格局进行空间划分,形成多层次的四叉树结构,并通过Fragstats软件对不同子区域景观指数计算,以及采用数值矩阵和对应的3D模型来表达不同景观空间格局。该方法明确展现了不同景观格局相对应的空间位置在景观聚集性特征和多样性特征上的不同,并且用同一景观格局中各子区域的景观指数描述自身子区域特征,也从景观空间局部表现了景观空间格局的异质性。研究过程证明了基于四叉树的景观指数分析方法可以区分景观格局在指数计算中的"一值多形"。同时文章展望了该方法对于不同景观空间格局进行聚类划分的应用。     

论地理规律对流域过程模拟并行计算的指导作用

流域过程模拟是地理学研究和流域科学管理的有效工具。在应用需求的推动下,长时段、高空间分辨率的多过程综合模拟逐渐兴起,流域过程模拟所需的计算量越来越大,亟需借助并行计算技术来提高效率。流域过程模拟并行计算的现有研究,大多为针对特定模型的个例研究,缺乏对指导各类流域过程模型并行计算的共性思路和原则进行讨论和梳理。首先,对可指导流域过程模拟并行计算的地理规律进行了分析,从空间、子过程和时间3 个角度,探讨了空间等级层次结构、空间相互作用、子过程间依赖关系、时空动态变化等地理规律,对流域过程模拟并行计算的指导作用;然后,根据地理规律在并行计算中所发挥作用和适用范围的不同对其分类;最后,结合2 个实例,对地理规律的流域过程模拟并行计算进行了分析和验证,旨在对流域过程模拟并行计算理论和方法的发展与应用提供借鉴。     

黄土地貌区径流节点提取及其特征信息指数的DEM实验分析

径流节点是一种真实存在于流域单元中的地学实体对象,携带了大量的水文与地貌特征信息。针对当前研究中缺乏定量地度量径流节点所承载的地学特征信息量的相关探讨,本文结合径流节点的已有理论,总结了其地学特征信息,借鉴数学粗集理论提出了径流节点的特征信息指数（FIIRN）,并分析了相关的定义与计算方法。本文以黄土高原的7个典型黄土地貌样区5 m分辨率DEM数据为实验材料,提取了各个实验样区的径流节点,并计算了每个样区的FIIRN指数值。实验结果表明：（1）FIIRN指数可有效地映射流域单元的径流分级、发育状况等地学特征信息;（2）FIIRN指数可定量地表达流域单元的地学特征信息量;（3）FIIRN指数可作为挖掘流域地学特征信息的一个重要参数。     

Retinex图像增强在GPU平台上的实现

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。     

基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践

数据密集型的地学研究离不开数据资源和信息平台的支撑,因此,实施地球系统科学数据共享具有重大意义。早期地球系统科学数据共享服务主要以政府行为为主,集中数据汇交,存在数据服务负载不均衡、数据整合模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着Web 2.0理念的提出,以及云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。本文提出基于云计算的地球系统科学数据共享概念模型。通过提供基础设施即服务（IaaS）、数据资源即服务（DaaS）,以及数据功能即服务（SaaS）实现共享服务模式的转变,将死板的数据转为灵活的服务。在“数据云”中,用户既是数据的使用者也是数据资源的提供者,通过提供数据发布、数据需求发布、数据发现与共享、需求发现与反馈等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续整合。最后,构建了原型系统用于验证该框架,形成了一个“人人都是数据的提供者,人人都是数据的使用者”的数据共享服务环境。