基于OpenMP的Li-Openshaw算法并行计算方法

随着网络地图、移动地图的发展,对地图自动综合效率的要求不断提高;并行计算技术已经在遥感图像处理、计算几何等方面显示出优势。本文尝试将地图综合算法与并行计算方法相结合,探讨地图综合算法效率提高的方法;并通过对Li-Openshaw线要素简化算法的分析,探讨了在多核处理器环境下该算法的并行计算策略,基于OpenMP实现了Li-Openshaw算法的并行计算,最后通过实验验证了基于OpenMP的Li-Openshaw线要素化简算法在效率上的提高。     

网络环境下矢量数据高效并行可视化方法

针对网络环境下传统的矢量地图可视化模型中矢量数据可视化效率低,地图服务器集群并行处理能力弱的难题,提出一种基于矢量数据要素空间分布的矢量数据高效并行可视化方法。研究了矢量数据空间分布信息的采集、检索和分析原理,重点阐述了矢量数据实时可视化任务的分解与并行处理流程,最终实现了矢量数据的高效并行可视化,达到了充分利用地图服务器集群中并行计算资源的目的。仿真实验结果证明,矢量数据高效并行可视化方法可以提升网络地图服务集群的并行处理能力,满足大用户量并发访问的需求。     

集群技术下的实景三维建模

计算机集群技术的出现为倾斜摄影测量中实景三维自动化建模时遇到的计算资源匮乏问题提供了解决途径。本文论述了集群在实景三维建模中的两种应用模式：基于物理并行计算的集群和基于逻辑并行计算的集群;阐述了在逻辑并行计算的集群模式下ContextCapture软件进行实景三维建模的流程;提出了该集群模式下子测区划分的5个原则：起降点原则、飞行高度原则、建筑物密度/植被密度原则、最大计算量原则、航线角度原则,并有效控制了划子区后的精度问题。最后,本文利用实验室多台普通PC机实现了某测区实景三维集群建模,结果表明：该方法自动化建立模型精度满足测区需求,可有效加快自动化建模速度,降低生产成本。     

消息传递接口环境下等高线简化并行计算适宜性研究

基于消息传递接口(message passing interface,MPI),对不同的等高线简化算法并行计算的适宜性进行了比较研究。首先基于时间复杂度分析,对简化算法的效率进行分析。构建了基于MPI的等高线并行计算过程,探讨了并行计算中数据划分与合并、通信方式与计算过程3个关键问题。选取4种典型的简化算法,利用数据量呈等差分布的等高线数据进行简化并行计算试验。试验表明,算法并行计算效率不会随着节点数增加而持续性提高,尤其是串行算法效率很高的算法;基于MPI的非阻塞通信方式相对于阻塞通信方式可以提高并行计算效率;算法约束参数与数据的空间分布特征共同影响算法的并行计算效率。分析简化算法的并行计算适宜性时,应该综合考虑算法的时间复杂度、约束参数、数据量、数据分布特征以及计算环境等多个因素。该研究对于并行计算在地图综合乃至地学计算领域的拓展与应用具有重要意义。     

网格环境下缓冲区分析的并行计算

提出了基于网格环境下缓冲区分析的并行计算方法,用以提高缓冲区分析的效率。考虑到大多数地理信息系统中缓冲区分析数据的特点,提出了基于图层和地理空间区域的任务分解方法。利用已经构建的网格计算环境,实现了武汉城市地图中一条道路缓冲区分析的图层式并行计算,从实验结果的分析,可以看出网格环境下缓冲区分析的并行计算在效率方面具有明显的优势。     

计算密集型空间信息服务技术实现架构研究

OGC(OpenGISConsortium)组织所提出的空间信息服务框架中包含多种需要消耗大量计算资源的计算密集型服务,如海量空间信息的存储与获取服务、影像处理服务等,但该组织并未对这类服务的具体实现方式及技术作出规定和说明。针对这类计算密集型空间信息服务,文章从技术层面研究了基于PC集群并行计算环境的计算密集型空间信息服务的实现方法及技术架构,为研究开发高性能的空间信息服务进行了探索。     

矢量电子地图瓦片制作性能评估与应用

针对大众GIS应用与服务对在线地图表达和性能要求越来越高,矢量瓦片成为地图引擎的首选,该文从地图矢量切片模型、编码规则、技术流程与跨平台应用研究等多角度,以主流的切片工具Mapbox Studio、GeoServer、ArcGIS Pro为例,对不同的地图矢量切片方案,从自定义矢量制图、切片环境、切片机制等方面进行了定性定量对比分析。结果表明:不同切片工具由于其切片环境和机制的不同,切片效率各有不同,适用于各自不同的应用场景,为在线网络地图引擎设计、开发和应用提供了技术参考。同时,该文提出通过自定义微服务网关的方式实现多套矢量瓦片服务对应多客户端调用需求,实现矢量瓦片跨平台应用。     

基于MapReduce的地图代数并行计算方法

针对大规模栅格数据的空间分析,设计并实现了一种基于MapReduce架构的通用地图代数并行计算方法。该方法能将栅格像素矩阵按数据行分割为多个独立的子矩阵,并在并行节点上使用地图代数的四种算子对来自不同矩阵的像素进行分析计算。栅格数据叠加实验结果表明,该方法具备有效性和可靠性,能降低计算对硬件设备的要求,并提升了计算效率。     

基于集群的影像并行OPTA算法研究

并行计算是提高海量遥感影像细化处理速度的有效途径.基于对OPTA细化算法的分析,深入研究OPTA细化并行算法中数据划分和数据通信优化等关键问题,提出一种适合集群并行处理的通信优化并行算法,实验证明该算法具有良好的加速比,适合集群计算环境下海量遥感影像的细化处理.     

基于网络地图切片的地图服务实现与应用

随着公共基础地理信息服务平台的建设,网络地图的服务内容也越来越丰富,然而受制于因特网和建设成本的限制,很难将互联网地图服务移植到局域网环境中。本文分析网络地图服务的切片请求方式和ArcGIS Server软件的切片组织形式,借助于ArcGIS Server软件将Web墨卡托(Web Mercator)投影的网络地图切片下载缓存到本地服务器上,将其发布成局域网内的地图服务,为快速搭建局域网地理信息系统提供了一种新的尝试方式。     

兴趣点选取的路网分割并行计算法

兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。     

地理空间信息并行处理架构与系统研究

并行计算技术可以大幅度提高数据处理效率,快速响应用户需求。随着地理空间数据量增大、复杂性增加、时效性增强,采用并行计算技术和处理架构来进行地理空间信息大数据的处理是必由之路。本文研究了各种高性能计算以及互联网所采用的并行计算技术,分析了地理空间数据的特点和并行处理的难点,提出了GIS对并行计算的支持技术路线,探讨了云计算环境中部署并行系统的方法和策略,实现了SMPP并行架构,并基于该系统对并行处理的效能进行了研究和分析。最后,展望了并行GIS技术发展的前景和演进路线。     

一种曲线分割与化简的并行算法

针对现有曲线分割与化简算法多为串行算法,无法充分利用多核心处理器的并行计算能力以提升计算效率这一问题,该文提出了一种曲线分割与化简的并行算法。该算法使用Numba库,将曲线分割与化简步骤中,例如弯曲面积计算、判断线段是否相交等具有并行性的任务,加以分割并分配到多核处理器的每一个核心上,以充分利用多核处理器并行计算的优势,提高算法的性能。实验证明,曲线分割与化简的并行算法,可以有效地提高数据处理的效率,降低分割与化简曲线的时间成本。     

基于并行编程计算模型的索贝尔滤波技术

随着遥感影像数据量的骤增,单机环境下完成索贝尔边缘滤波运算所需的计算时间也剧增.根据遥感数据的分幅特征,结合MapReduce并行分布式计算模型,本文提出了一种将该运算迁徙到Hadoop集群环境中的方法,以完成海量影像数据的索贝尔滤波运算.实验结果表明集群运算能够显著缩短计算时间,并且该计算时间会随着集群节点数目的增加而趋于减少.     

自然资源分区矢量数据的快速并行统计方法

针对自然资源数据统计计算所面临的高耗时问题,该文提出了一种支持大规模分区矢量数据的快速并行统计方法。基于该方法构建的高性能计算系统可以解决分布式数据组织、集群计算和统计模型管理3方面问题,从而为利用高性能计算设施提升统计计算效率提供一种有效手段。实验以表面面积和地表覆盖转移矩阵为例,在集群环境下完成全国陆域全要素数据计算测试,性能提升分别达到113.95倍与65.56倍,综合验证了该文方法的性能优势。     

基于超算的全球电离层模型快速并行解算

为应对日益丰富的观测数据以及数据再处理对高性能计算的需求,开发了基于OpenMP以及MPI（Message Passing Interface）并行计算的全球电离层快速建模算法。采用武汉大学超级计算机对全球电离层建模效率进行了不同并行计算方案的实验。结果表明,采用多节点MPI并行计算能够极大地提高数据处理效率,相比传统单节点串行计算提高了近30倍,相比单节点OpenMP并行计算提高了近3~4倍。MPI并行计算方案充分利用了丰富的计算机资源来提高全球电离层建模效率,对电离层建模算法的快速测试、产品的重新再处理具有重要作用,对多系统全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）快速精密定轨、大规模GNSS网解也有较好的参考价值。     

并行计算在航空摄影测量中的应用与实现——数字摄影测量网格(DPGrid)并行计算技术研究

航空数码影像的获取频率越来越快,同时数据量也越来越大,传统的基于串行计算的数据处理方式已很难满足高效率的生产需求和海量数据的快速更新,因此必须采用并行计算来提高数据处理的效率。将计算机网络和集群计算机并行计算技术引入航空数字摄影测量,论述并行计算在航空摄影测量中的应用及实现方法。基于该方法,武汉大学研制了数字摄影测量网格(DP-Grid)系统,多组生产实践验证该并行算法的可行性和系统的高效性,生产效率比传统数字摄影测量工作站提高3~10倍。     

利用Bing Maps地图切片实现网络地图服务

通过分析Bing Maps地图切片数据的编码方式及URL结构,介绍了获取Bing Maps地图切片数据的方法。并将获取的数据生成网络地图服务(Web Map Service,WMS),以供任何能够支持WMS服务的客户端加载。实现了以较小的成本而且方便快捷地获取地图和影像数据。     

World Wide Web(WWW)上矢量地图数据的多分辨率传输算法

提出一种用于网络环境下多分辨率传输矢量地图数据的算法,此算法采用"点删除"技术用于多分辨率描述原始的矢量地图数据,而且能够避免空间对象的自相交和维护拓扑关系的一致性.以此算法为基础开发了一个Client/Server结构的实验软件,在实验结果的基础上评估了该算法对提高网络环境下矢量地图数据传输效率的效果.实验结果表明该算法用于矢量地图数据的多分辨率快速传输是有效的.     

多核环境下的GNSS数据并行处理研究

多核处理器已成为当前通用计算机体系架构的主流,相应的多核并行计算技术及其应用引起了越来越多的重视,而传统的GNSS数据处理程序都是针对单处理器体系架构编写的。本文对当前多核环境下多时段或者多测站的GNSS数据处理所涉及的计算密集型任务并行算法进行研究,分析了GNSS数据处理涉及的热点计算任务,提出基于分块理论的矩阵乘法运算、矩阵分解运算等数值计算并行方法,对比了单核和多核环境下的计算时间。通过多个算例验证多核并行设计方法的有效性,利用.NET4.0框架下的Parallel Extensions实现相关并行设计。实验结果表明,GNSS数据处理的多核并行计算能充分发挥多核体系带来的性能优势,极大提高资源利用效率和GNSS数据处理效率。