發(fā)布時間：2019-01-09 12:59

【摘要】：GML作為空間數(shù)據(jù)編碼、傳輸、存儲和發(fā)布的國際標(biāo)準(zhǔn),GML的出現(xiàn)為GIS空間數(shù)據(jù)建模、集成與共享提供了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和框架。伴隨著GML格式的空間數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn),單機環(huán)境下已不能適應(yīng)這些海量、半結(jié)構(gòu)化特點的GML數(shù)據(jù)組織與管理的需要,針對GML數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組織和管理的技術(shù)研究成為當(dāng)務(wù)之急。網(wǎng)格計算環(huán)境具有的強大計算和數(shù)據(jù)管理能力為海量數(shù)據(jù)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(wǎng)格計算環(huán)境下高性能并行計算處理GML數(shù)據(jù)是研究的初衷。 本文以單機環(huán)境下GML空間分析相關(guān)理論為基礎(chǔ),研究網(wǎng)格計算環(huán)境下GML空間分析關(guān)鍵問題,主要包括以下幾個方面： (1)GML空間數(shù)據(jù)拓?fù)浔磉_(dá)與編輯。根據(jù)GML半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)特點,提出了基本基元的拓?fù)浔磉_(dá)方法,并從點、線、面等的表達(dá)來具體說明GML拓?fù)渚庉?最后在AE (ArcGIS Engine)中實現(xiàn)GML拓?fù)渚庉嫛?(2)網(wǎng)格計算環(huán)境下GML并行空間分析任務(wù)調(diào)度研究。考慮GML數(shù)據(jù)特點,提出了基于Hilbert空間填充曲線的GML數(shù)據(jù)劃分策略對GML數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,并實現(xiàn)在網(wǎng)格環(huán)境下對GML數(shù)據(jù)的并行查詢；結(jié)合網(wǎng)格計算調(diào)度模型與算法以及負(fù)載均衡問題對GML并行空間分析設(shè)計了任務(wù)調(diào)度策略 (3)網(wǎng)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(wǎng)格環(huán)境下的分布式并行計算,提出基于網(wǎng)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(wǎng)格計算環(huán)境下GML空間分析性能驗證。依托構(gòu)建的網(wǎng)格計算平臺Globus Toolkit,設(shè)計GML空間分析并行計算流程來進(jìn)行實驗,試驗網(wǎng)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(jù)的空間分析在網(wǎng)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(wǎng)格計算環(huán)境下GML空間分析的深入研究,實現(xiàn)了網(wǎng)格計算環(huán)境下GML的互操作性,進(jìn)一步豐富和完善網(wǎng)格計算環(huán)境下的GIS應(yīng)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(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：P208;TP338.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2405664