高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。     

景观指数的并行计算方法

随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原有的并查集连通域标记算法进行了2点改进：① 在第2次遍历数据时,增加了计算斑块面积、周长等斑块基本信息的功能,为景观指数的计算提供必要参数;② 在第2次遍历过程中,增加了重新标记连续序号的功能,减少了原有算法在合并操作后造成的序号不连续,需要重新遍历数据的开销。在此基础上,本文利用MPI并行编程库,采用数据分割和主从进程协同的并行计算模式实现了景观指数的并行计算。实验表明,在保证计算正确性的基础上,本文的并行算法大幅度提高了景观指数的计算性能,为快速分析大规模数据的景观形态和格局提供了有效手段。     

Dynamic FE simulation of four‐story steel frame modeled by solid elements and its validation using results of full‐scale shake‐table test

Dynamic finite element analyses of a four‐story steel building frame modeled as a fine mesh of solid elements are performed using E‐Simulator, which is a parallel finite element analysis software package for precisely simulating collapse behaviors of civil and building structures. E‐Simulator is under development at the National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention (NIED), Japan. A full‐scale shake‐table test for a four‐story frame was conducted using E‐Defense at NIED, which is the largest shaking table in the world. A mesh of the entire structure of a four‐story frame with approximately 19 million degrees of freedom is constructed using solid elements. The density of the mesh is determined by referring to the results of elastic–plastic buckling analyses of a column of the frame using meshes of different densities. Therefore, the analysis model of the frame is well verified. Seismic response analyses under 60, 100, and 115% excitations of the JR Takatori record of the 1995 Hyogoken‐Nanbu earthquake are performed. Note that the simulation does not reproduce the collapse under the 100% excitation of the Takatori record in the E‐Defense test. Therefore, simulations for the 115% case are also performed. The results obtained by E‐Simulator are compared with those obtained by the E‐Defense full‐scale test in order to validate the results obtained by E‐Simulator. The shear forces and interstory drift angles of the first story obtained by the simulation and the test are in good agreement. Both the response of the entire frame and the local deformation as a result of elastic–plastic buckling are simulated simultaneously using E‐Simulator. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Finite‐element analysis of laminated rubber bearing of building frame under seismic excitation

Finite element analysis is carried out for a building frame supported by laminated rubber bearings to simultaneously investigate global displacement and local stress responses under seismic excitation. The frame members and the rubber bearings are discretized into hexahedral solid elements with more than 3 million degrees of freedom. The material property of rubber is represented by the Ogden model, and the frame is assumed to remain in elastic range. It is shown that the time histories of non‐uniform stress distribution and rocking behavior of the rubber bearings under a frame subjected to seismic excitation can be successfully evaluated, and detailed responses of base and frame can be evaluated through large‐scale finite element analysis. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于图形处理器的伪谱和高阶有限 差分混合方法地震波数值模拟

伪谱和高阶有限差分混合方法, 在垂直方向采用交错网格有限差分算子, 利用其并行程度高的特点, 在水平方向采用伪谱算子, 保留其高精度的优势, 是计算地震波场的有效方法. 图形处理器(graphic processing unit, 简写为GPU) 由于其高度并行性, 在计算此类问题中有显著的优势. 由英伟达(NVIDIA)公司推出的统一计算设备架构(compute unified device architecture, 简写为CUDA)平台极大地简化了GPU编程的难度. 为提高计算效率, 本文实现了基于CUDA 平台的混合方法二维地震波场模拟. 然后基于二维均匀介质模型将CPU与GPU版本的运行时间进行对比. 实际测试结果表明, 基于CUDA 的并行模拟方法在保证计算精度的同时显著地提高了计算速度, 为开展大规模非均匀地球介质地震波传播数值模拟提供了一种可选的方法.      

基于N-KD树的空间点数据分组算法

随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。     

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。     

地铁循环荷载作用下交叉隧道沉降分析

采用FLAC3D软件建立了交叉隧道的三维有限差分模型,以人工数定激励力模拟列车荷载,计算列车动荷载作用下土体的变形和应力。采用修正动偏应力长期沉降计算模型,结合分层总和法计算软土的沉降,预测交叉隧道的长期沉降规律。分析3种不同行车工况下地基长期沉降,工况1为一辆列车单独通过1#隧道,工况2为一辆列车单独通过2#隧道,工况3为两辆列车同时通过1#和2#隧道。对比不同的列车行驶速度、隧道衬砌刚度及厚度对隧道地基的长期影响。结果表明,由列车荷载引起的地基沉降主要集中在距隧道中心轴20 m范围内;在工况3下土体沉降大于工况1、2沉降之和;车速越快,沉降越小;衬砌刚度和厚度越小,沉降越大,且衬砌厚度对沉降的影响较大,衬砌刚度影响较小。