【摘要】：GML作為空間數(shù)據編碼、傳輸、存儲和發(fā)布的國際標準,GML的出現(xiàn)為GIS空間數(shù)據建模、集成與共享提供了統(tǒng)一的標準和框架。伴隨著GML格式的空間數(shù)據大量涌現(xiàn),單機環(huán)境下已不能適應這些海量、半結構化特點的GML數(shù)據組織與管理的需要,針對GML數(shù)據進行有效組織和管理的技術研究成為當務之急。網格計算環(huán)境具有的強大計算和數(shù)據管理能力為海量數(shù)據的組織與管理提供了一套有效、智能的解決方案。為此如何在網格計算環(huán)境下高性能并行計算處理GML數(shù)據是研究的初衷。 本文以單機環(huán)境下GML空間分析相關理論為基礎,研究網格計算環(huán)境下GML空間分析關鍵問題,主要包括以下幾個方面： (1)GML空間數(shù)據拓撲表達與編輯。根據GML半結構化的數(shù)據特點,提出了基本基元的拓撲表達方法,并從點、線、面等的表達來具體說明GML拓撲編輯,最后在AE (ArcGIS Engine)中實現(xiàn)GML拓撲編輯。 (2)網格計算環(huán)境下GML并行空間分析任務調度研究�？紤]GML數(shù)據特點,提出了基于Hilbert空間填充曲線的GML數(shù)據劃分策略對GML數(shù)據進行劃分,并實現(xiàn)在網格環(huán)境下對GML數(shù)據的并行查詢；結合網格計算調度模型與算法以及負載均衡問題對GML并行空間分析設計了任務調度策略 (3)網格計算環(huán)境下GML空間分析的并行計算研究。為了提高并行計算效率,研究基于網格環(huán)境下的分布式并行計算,提出基于網格的并行計算模型、算法、策略；并針對空間分析的不同問題,提出了GML空間分析并行算法。 (4)網格計算環(huán)境下GML空間分析性能驗證。依托構建的網格計算平臺Globus Toolkit,設計GML空間分析并行計算流程來進行實驗,試驗網格計算環(huán)境下GML空間分析并行計算效率,得出海量GML數(shù)據的空間分析在網格計算環(huán)境下的分析效率要優(yōu)于單機環(huán)境。 最終通過對網格計算環(huán)境下GML空間分析的深入研究,實現(xiàn)了網格計算環(huán)境下GML的互操作性,進一步豐富和完善網格計算環(huán)境下的GIS應用體系。
[Abstract]:GML is an international standard for spatial data coding, transmission, storage and distribution. The emergence of GML provides a unified standard and framework for GIS spatial data modeling, integration and sharing. With the emergence of large numbers of spatial data in GML format, the single machine environment has been unable to adapt to the needs of these massive, semi-structured GML data organization and management. It is urgent to study the technology of effective organization and management of GML data. The powerful computing and data management ability of grid computing environment provides an effective and intelligent solution for the organization and management of massive data. Therefore, how to process GML data in high performance parallel computing in grid computing environment is the original intention. Based on the theory of GML spatial analysis in a single computer, this paper studies the key problems of GML spatial analysis in grid computing environment, including the following aspects: (1) topological representation and editing of GML spatial data. According to the characteristics of GML semi-structured data, the topological representation method of basic primitive is proposed, and the topological editing of GML is explained from the expression of points, lines and surfaces. Finally, the topology editing of GML is realized in AE (ArcGIS Engine). (2) Research on GML parallel spatial analysis task scheduling in grid computing environment. Considering the characteristics of GML data, a GML data partition strategy based on Hilbert space filling curve is proposed to partition GML data, and the parallel query of GML data is realized in grid environment. Based on grid computing scheduling model and algorithm and load balancing problem, a task scheduling strategy for GML parallel space analysis is designed. (3) parallel computing of GML space analysis in grid computing environment. In order to improve the efficiency of parallel computing, the distributed parallel computing based on grid environment is studied, and the parallel computing model, algorithm and strategy based on grid are proposed, and the parallel algorithm of GML spatial analysis is proposed for different problems of spatial analysis. (4) performance verification of GML spatial analysis in grid computing environment. Based on the grid computing platform Globus Toolkit, the parallel computing flow of GML space analysis is designed to test the efficiency of GML spatial analysis parallel computing in grid computing environment. It is concluded that the efficiency of spatial analysis of massive GML data in grid computing environment is better than that in single computer environment. Finally, through the in-depth study of GML spatial analysis in grid computing environment, the interoperability of GML in grid computing environment is realized, and the GIS application system in grid computing environment is further enriched and improved.
【學位授予單位】：江西理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：P208;TP338.6

【參考文獻】

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本文編號：2405664