本文選題：地理信息系統(tǒng) + 空間數(shù)據(jù)��； 參考：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：地理信息系統(tǒng)(GIS)經(jīng)過半個世紀的發(fā)展,已廣泛應(yīng)用于地圖導(dǎo)航、城市規(guī)劃、公共衛(wèi)生、國防、資源監(jiān)測、物流等眾多領(lǐng)域,在這些GIS應(yīng)用中,空間數(shù)據(jù)是各種服務(wù)的基礎(chǔ),隨著空間信息獲取平臺的不斷增多,空間數(shù)據(jù)已成為海量,同時,移動GIS已逐漸發(fā)展為主要的應(yīng)用,導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量與頻帶、有限計算資源之間的巨大矛盾,建立空間數(shù)據(jù)的多尺度模型是解決這一矛盾的一個行之有效的方法。小波分析具有固有的多分辨率特性,在多尺度建模上具有明顯優(yōu)勢,但目前基于小波的空間矢量數(shù)據(jù)多尺度建模方法仍存在很多問題,妨礙了實際應(yīng)用中多尺度建模統(tǒng)一框架的建立。因此,本文重點對基于小波的空間數(shù)據(jù)多尺度建模相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)進行研究,以便形成以小波為基礎(chǔ)的統(tǒng)一且實用的多尺度建模方法。論文的主要工作如下:針對現(xiàn)有線矢量數(shù)據(jù)小波分析方法不便于控制局部誤差的問題,提出了具有局部誤差修正的線矢量數(shù)據(jù)小波變換算法。算法以高頻分量定位低頻表示誤差過大區(qū)域,對這些區(qū)域利用設(shè)計的特定插值函數(shù)進行局部插值,以降低對應(yīng)區(qū)域的局部低頻表示誤差;算法可利用計算式恢復(fù)出修正前的小波系數(shù),從而實現(xiàn)精確重構(gòu)。該算法可有效降低低頻表示曲線的局部大誤差,結(jié)果數(shù)據(jù)易于組織,數(shù)據(jù)量增加少。針對現(xiàn)有面向空間網(wǎng)格的Loop細分小波算法低頻表示誤差大、濾波器系數(shù)不易解算的問題,提出了平滑Loop細分小波算法。算法首先構(gòu)建了一個通用提升細分小波的結(jié)構(gòu),進而通過分析修正點確定了平滑Loop細分小波的具體形式,最后依據(jù)逆細分結(jié)果隨擾動變化最小的準則求解出濾波器系數(shù)。算法可得到細分小波濾波器系數(shù)隨頂點度變化的解析解,并且顯著降低了小波低頻表示的誤差。針對現(xiàn)有Loop細分小波變換計算方法效率較低的問題,提出了基于相鄰位置計算的Loop細分小波快速算法(FLSWTMNPC)。該算法由四部分組成:建立適用于細分/逆細分的網(wǎng)格分片方法、統(tǒng)一形式的面片頂點環(huán)狀組織方式、用于支持細分/逆細分計算的相鄰頂點位置關(guān)系計算式、解決面片邊界處頂點計算正確性的邊界拼接方法。該算法能適用于Loop細分小波的分解和重構(gòu)計算,數(shù)據(jù)組織精煉,計算效率高。研究了空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)小波變換的GPU加速方法:針對現(xiàn)有細分網(wǎng)格的GPU加速方法只能適用細分計算、算法整體計算效率不高的問題,提出了FLSWTMNPC的GPU加速方法,使得細分小波變換可以完全在GPU上完成,提高了計算效率。對空間柵格數(shù)據(jù)小波變換的GPU加速,解決了分塊小波系數(shù)的邊界拼接問題,提出了多相形式的小波分解GPU加速方法,提高了數(shù)據(jù)的組織效率和計算效率。
[Abstract]:Geographic Information system (GIS) has been widely used in many fields such as map navigation, urban planning, public health, national defense, resource monitoring, logistics and so on. In these GIS applications, spatial data is the basis of various services. With the increasing of the spatial information acquisition platform, the spatial data has become a mass. At the same time, the mobile GIS has gradually developed into the main application, resulting in a huge contradiction between the amount of data, the frequency band, and the limited computing resources. Establishing multi-scale model of spatial data is an effective method to solve this contradiction. The wavelet analysis has the inherent multi-resolution characteristic and has obvious superiority in the multi-scale modeling. However, there are still many problems in the wavelet based multi-scale modeling method of space vector data. It hinders the establishment of a unified framework for multi-scale modeling in practical applications. Therefore, this paper focuses on the research on the key technologies of wavelet based multi-scale modeling of spatial data in order to form a unified and practical multi-scale modeling method based on wavelet. The main work of this paper is as follows: aiming at the problem that the existing wavelet analysis method of line vector data is not convenient to control the local error, a wavelet transform algorithm of line vector data with local error correction is proposed. The algorithm uses the high frequency component to locate the large region of the low frequency representation error, and makes use of the special interpolation function to carry on the local interpolation to these regions, in order to reduce the local low frequency representation error of the corresponding region. The modified wavelet coefficients can be recovered by using the computational formula, so that the accurate reconstruction can be realized. The algorithm can effectively reduce the local large error of the low frequency representation curve, the result is easy to organize and the amount of data increases less. A smooth Loop subdivision wavelet algorithm is proposed to solve the problem that the low frequency representation error is large and the filter coefficients are difficult to solve in the existing spatial grid-oriented Loop subdivision wavelet algorithm. The algorithm first constructs the structure of a general lifting subdivision wavelet, and then determines the concrete form of smooth Loop subdivision wavelet by analyzing the correction points. Finally, the filter coefficients are calculated according to the criterion that the inverse subdivision results vary least with the disturbance. The algorithm can obtain the analytical solution of the coefficient of subdivision wavelet filter with vertex degree, and reduce the error of wavelet low frequency representation. Aiming at the low efficiency of existing Loop subdivision wavelet transform, a fast Loop subdivision wavelet algorithm based on adjacent position calculation is proposed. The algorithm is composed of four parts: a mesh segmentation method suitable for subdivision / inverse subdivision, a uniform form of planar vertex ring organization, which is used to calculate the position relationship of adjacent vertices in support of subdivision / inverse subdivision. A boundary splicing method to solve the correctness of the vertex calculation at the boundary of the surface. The algorithm can be applied to the decomposition and reconstruction of Loop subdivision wavelets, and the data organization is refined, and the calculation efficiency is high. The GPU acceleration method of spatial grid data and raster data wavelet transform is studied. Aiming at the problem that the existing GPU acceleration method of subdivision grid can only be applied to subdivision calculation and the overall computational efficiency of the algorithm is not high, the GPU acceleration method of FLSWTMNPC is proposed. The subdivision wavelet transform can be completed on GPU, and the computational efficiency is improved. The GPU acceleration of spatial grid data wavelet transform solves the boundary splicing problem of block wavelet coefficients. A multiphase wavelet decomposition GPU acceleration method is proposed to improve the efficiency of data organization and calculation.
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208

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本文編號：1980789