【摘 要】
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随着对地观测技术的快速发展,人们获取的空间数据呈指数级增长。并行计算,作为高性能计算的一种典型实现方式,它是指在物理层面同时使用多种资源解决计算问题,或者从逻辑层面将算法拆解成几个可同时执行的模块;其目的正是为了提高计算速度,扩大处理问题的规模。与之相对,对于传统GIS基础串行算法的并行化也成为了当下GIS学科研究的热点。现有的并行化空间分析的研究大多基于算法层面,实现难度较高,且往往依托于特定平
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随着对地观测技术的快速发展,人们获取的空间数据呈指数级增长。并行计算,作为高性能计算的一种典型实现方式,它是指在物理层面同时使用多种资源解决计算问题,或者从逻辑层面将算法拆解成几个可同时执行的模块;其目的正是为了提高计算速度,扩大处理问题的规模。与之相对,对于传统GIS基础串行算法的并行化也成为了当下GIS学科研究的热点。现有的并行化空间分析的研究大多基于算法层面,实现难度较高,且往往依托于特定平台与特定算法,普适性较差,在各个节点的计算负载均衡方面也存在缺陷,容易造成资源的浪费;对于数据并行方面的研究相对较少。地理数据由于其具有空间与对象属性,往往不能够被原生大数据处理工具所完美支持,如何将大数据处理工具与空间分析基础算法结合也是一个研究中的重点和难点。本文针对现有GIS基础空间分析算法并行化过程中,计算任务划分负载不均衡,各分片计算负载（主要表现为计算时间）量化不足的问题,依托Spark框架,主要开展了以下工作:一、提出了一个较为通用的面向空间分析算法的并行计算流程,将传统的空间分析算法按照计算复杂度的程度进行分类,并分别为每一类设计了对应的并行计算流程方案。二、在较为复杂的算法类别中,为了实现数据并行的计算负载均匀划分,设计了一种基于多级自适应Hilbert曲线的空间编码。三、使用全国第三次土地调查成果作为实验数据基础,结合本文提出的并行计算加速方案,进行了多组对照实验,验证方案的加速效果并探索最佳加速条件;本文所用数据基于全国第三次土地调查云南省某县的地类图斑数据成果,经过图像仿射变换等处理后得到实验数据。在空间强/弱关联算法中分别选取代表性算法进行对比实验,实验结果显示,整体方案取得了良好的加速效果。
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