本文選題：多級(jí)河流 + 空間鄰接關(guān)系�。� 參考：《西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：提出了一種顧及空間鄰接關(guān)系的多級(jí)河流線狀矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法.首先利用拓?fù)浞治龊途W(wǎng)絡(luò)分析提取多級(jí)河流矢量數(shù)據(jù)的空間鄰接結(jié)點(diǎn),并對(duì)Douglas-Peucker算法進(jìn)行改進(jìn);然后基于數(shù)據(jù)并行的任務(wù)分配方式,設(shè)計(jì)多級(jí)河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法,并利用消息傳遞接口和C語(yǔ)言對(duì)該算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn);最后設(shè)計(jì)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn),利用該算法對(duì)三峽庫(kù)區(qū)重慶段的多級(jí)河流矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮.研究表明:利用該算法壓縮多級(jí)河流矢量數(shù)據(jù)的空間鄰接結(jié)點(diǎn)保持率達(dá)到100%,同時(shí)相對(duì)于串行算法,計(jì)算節(jié)點(diǎn)為4時(shí)平均加速比可達(dá)2.507,提高了壓縮效率.
[Abstract]:A parallel compression algorithm for multilevel river linear vector data with spatial adjacency is proposed. Firstly, the spatial adjacent nodes of multilevel river vector data are extracted by topology analysis and network analysis, and the Douglas Peucker algorithm is improved, and then a parallel compression algorithm for multilevel river vector data is designed based on data parallel task allocation. The algorithm is implemented by using message passing interface and C language. Finally, a verification experiment is designed to compress the multi-level river vector data in Chongqing section of the three Gorges Reservoir area. The results show that the retention rate of spatial adjacent nodes is 100, and the average speedup can reach 2.507 when the node is 4, which improves the compression efficiency.
【作者單位】： 三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;西南大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院;
【基金】：三峽后續(xù)工作庫(kù)區(qū)生態(tài)與生物多樣性保護(hù)專項(xiàng)項(xiàng)目(5000002013BB5200002) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301417) 重慶市基礎(chǔ)與前沿計(jì)劃(cstc2014jcyjA20017)
【分類號(hào)】：P208

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本文編號(hào)：2012066