叠置计算中多边形形状复杂度的度量研究

发布时间：2022-01-14 00:35

　　针对地理计算中多边形形状复杂度难以量化的问题,而多边形形状复杂度是衡量对象空间结构复杂性的重要指标,对优化空间处理算法尤其是海量复杂数据的高性能叠置计算具有重要意义。该文提出了一种新的多边形形状复杂度度量模型。所提的多边形形状复杂度模型较好的度量了多边形形状复杂度,对于提升高性能环境下海量复杂数据叠置计算效率具有重要意义。该文以经典的Greiner-Hormann算法为例,在spark框架下验证了顾及多边形形状复杂度的数据划分方法相比现有的数据划分方法能取得更优的负载均衡指数和加速比。 

【文章来源】：测绘科学. 2020,45(11)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

含不同顶点的多边形

含不同洞岛数的多边形

在同等比例尺下,面积越大,所占空间越大,多边形所包含的要素也越多,在求交时与其他多边形相交的概率也比面积小的多边形相交概率大(图4)。文献[28]在做地理计算负载均衡研究时,提出采用面积指数Areaindex来度量地理计算的计算量,根据计算量指标值进行均衡负载,获得了一定的并行效率。因此,面积指数作为复杂度指标具有一定意义。1.2.3 其他特征变量

【参考文献】：
期刊论文
[1]地理大数据为地理复杂性研究提供新机遇[J]. 程昌秀,史培军,宋长青,高剑波.  地理学报. 2018(08)
[2]涉密矢量数字地图中敏感要素几何信息量的测度方法[J]. 李安波,陈楹,姚蒙蒙,吴赛松.  地球信息科学学报. 2018(01)
[3]图标形状复杂度的计算度量[J]. 戴凌宸,张佳婧,彭韧,王健,于金辉.  计算机辅助设计与图形学学报. 2017(10)
[4]科学大数据管理:概念、技术与系统[J]. 黎建辉,沈志宏,孟小峰.  计算机研究与发展. 2017(02)
[5]并行化矢量多边形叠加算法研究[J]. 范俊甫.  测绘学报. 2016(04)
[6]大数据GIS[J]. 李清泉,李德仁.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(06)
[7]一种实现拓扑关系高效并行计算的矢量数据划分方法[J]. 杨宜舟,吴立新,郭甲腾,李志锋,刘善军.  地理与地理信息科学. 2013(04)
[8]图像复杂度描述方法研究[J]. 高振宇,杨晓梅,龚剑明,金海.  中国图象图形学报. 2010(01)
[9]特征向量的归一化比较性研究[J]. 肖汉光,蔡从中.  计算机工程与应用. 2009(22)
[10]地理计算及其前沿问题[J]. 王铮,隋文娟,姚梓璇,廖悲雨,吴一平.  地理科学进展. 2007(04)

博士论文
[1]云环境下顾及空间子域分布特征的空间大数据并行计算方法研究[D]. 赵贤威.浙江大学 2017



本文编号：3587444