[发明专利]地理信息系统中的矢量空间叠加分析并行方法及系统

说明书

本发明提供一种地理信息系统中的矢量空间叠加分析并行方法。该方法包括：根据输入图层和叠加图层的数据类型以及叠加操作类型决定图层划分策略以确定待划分图层；分离所述待划分图层的空间数据，并将所述分离的空间数据分配给不同的子任务，以并行执行相关空间数据的叠加；合并所述不同的子任务的空间数据叠加结果，以输出最终的叠加分析结果。本发明采取了灵活有效的空间数据划分策略，提高了并行子任务的计算效率以及整体叠加分析方法的负载均衡。

技术领域

本发明涉及地理信息系统，尤其涉及一种矢量空间叠加分析的并行方法及系统。

背景技术

地理信息系统(GIS，Geographic Information System)是一门结合地理学、地图学、遥感以及计算机等科学的综合性学科。GIS的主要内容包括对具有空间属性的地理数据的管理、分析和显示。其中，空间分析是由已知的地理数据通过位置计算、属性继承和统计分析等方式，产生信息量更加丰富的地理数据，为地理信息系统提供了强大的空间数据分析能力。根据空间数据类型的不同，空间分析算法可分为矢量空间分析和栅格空间分析两类，以矢量数据为分析对象的叠加分析算法是矢量空间分析算法中的重要分析方法。

如图1所示，在常见的GIS系统中，采用分层方式组织地理景观，同一区域的整个数据集表示了该地区的地理景观的内容，叠加分析是在统一空间参考系统下，将相关的主题层组成的数据层进行一系列集合运算，产生新的数据图层的过程。最基本的叠加分析是在两个图层上的操作，通常被称为输入图层和叠加图层，多图层的叠加分析可以在两个图层的叠加分析的基础上通过重复操作来实现。

目前，随着应用需求的提高，空间数据表现出结构复杂化、规模海量化和分析需求实时化的特点，同时由于计算机集群技术以及多核系统的迅速发展，人们逐渐采用并行叠加分析方法来提高提高空间分析算法效率。

然而，现有的并行叠加分析方法中，为不破坏原有串行算法的高效数据结构，通常采用基于任务级的粗粒度的并行模式，通过对输入图层进行空间数据划分来形成多个不同的区域，由各个子进程分别完成独立区域的叠加操作，然后归并得到最终叠加结果，因此，传统算法通常只针对单一的输入图层进行数据划分，而且，目前的并行叠加分析方法，例如Open MP、MPI、CUDA等，由于空间数据存在空间邻近性以及空间要素大小不一等特点，通常存在负载不均，并行效率低，在高性能集群中并行扩展性不足等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供用于矢量空间叠加分析的并行化方法。

根据本发明的第一方面，提供一种地理信息系统中的矢量空间叠加分析并行方法。该方法包括：

步骤1：根据输入图层和叠加图层的数据类型以及叠加操作类型决定图层划分策略以确定待划分图层；

步骤2：分离所述待划分图层的空间数据，并将所述分离的空间数据分配给不同子任务，以并行执行相关空间数据的叠加；

步骤3：合并所述不同子任务的空间数据叠加结果，以输出最终的叠加分析结果。

优选地，所述图层划分策略包括单一图层划分策略和多图层划分策略。

优选地，所述单一图层划分策略包括：对于所述输入图层和叠加图层的点面叠加，当所述叠加操作类型是交、提取、同一时，划分所述输入图层；对于所述输入图层和叠加图层的线线叠加，当所述叠加操作类型是交时，确定划分包含空间要素多的图层；对于所述输入图层和叠加图层的线面叠加，当所述叠加操作类型是裁剪、提取、交、差时，确定划分所述输入图层；对于所述输入图层和叠加图层的面面叠加中，当所述叠加操作类型是提取、裁剪、差、对称差、同一时，确定划分所述输入图层；对于所述输入图层和叠加图层的面面叠加中，当所述叠加操作类型是交、更新时，确定划分包含空间要素多的图层。