本文選題：多級河流 + 空間鄰接關(guān)系��； 參考：《西南大學(xué)學(xué)報(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)系的多級河流線狀矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法.首先利用拓撲分析和網(wǎng)絡(luò)分析提取多級河流矢量數(shù)據(jù)的空間鄰接結(jié)點,并對Douglas-Peucker算法進行改進;然后基于數(shù)據(jù)并行的任務(wù)分配方式,設(shè)計多級河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法,并利用消息傳遞接口和C語言對該算法進行編程實現(xiàn);最后設(shè)計驗證性實驗,利用該算法對三峽庫區(qū)重慶段的多級河流矢量數(shù)據(jù)進行壓縮.研究表明:利用該算法壓縮多級河流矢量數(shù)據(jù)的空間鄰接結(jié)點保持率達到100%,同時相對于串行算法,計算節(jié)點為4時平均加速比可達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】： 三峽庫區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部重點實驗室;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)工作庫區(qū)生態(tài)與生物多樣性保護專項項目(5000002013BB5200002) 國家自然科學(xué)基金項目(41301417) 重慶市基礎(chǔ)與前沿計劃(cstc2014jcyjA20017)
【分類號】：P208

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本文編號：2012066