面對日益增多的影像數(shù)據(jù),瓦片技術(shù)無疑是快速進行數(shù)據(jù)共享和使用的重要途徑,然而傳統(tǒng)切片方法耗時長、效率低,無法滿足對影像時效性的需求。本文設(shè)計實現(xiàn)了一種基于最高層級的影像切片算法,并通過搭建多機分布式切片集群,極大地提高了影像切片效率,滿足了大規(guī)模影像快速加載顯示的需求。 

【文章來源】：計算機產(chǎn)品與流通. 2020,(10)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

基于最高層級的影像切片算法示意圖

多機分布式并行切片流程

(1)在單機環(huán)境下(16核CPU,64G內(nèi)存),測試傳統(tǒng)切片和本文基于最高層級的影像切片算法,對比如圖4所示。(2)在本文搭建的多機分布式并行切片環(huán)境下,對表1中的數(shù)據(jù),分別在單節(jié)點、兩節(jié)點、三節(jié)點、四節(jié)點、五節(jié)點環(huán)境下進行了性能測試,節(jié)點配置和測試結(jié)果分別如表2和圖5所示:

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于地理空間大數(shù)據(jù)的高效索引與檢索算法[J]. 趙慧慧,趙凡,陳仁海,馮志勇.  計算機研究與發(fā)展. 2020(02)
[2]基于高層級地圖瓦片的低層級瓦片并行合成技術(shù)[J]. 劉世永,吳秋云,陳犖,李軍,景寧.  地理信息世界. 2015(06)
[3]PC集群環(huán)境下地圖切片的并行計算方法[J]. 楊軼.  測繪科學(xué). 2014(03)
[4]基于數(shù)據(jù)庫存儲方案的高性能瓦片地圖服務(wù)研究[J]. 羅智勇,黎小東.  地理與地理信息科學(xué). 2013(03)



本文編號：2995624