景观指数的并行计算方法

发布时间：2018-11-22 18:07

【摘要】：随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原有的并查集连通域标记算法进行了2点改进:(1)在第2次遍历数据时,增加了计算斑块面积、周长等斑块基本信息的功能,为景观指数的计算提供必要参数;(2)在第2次遍历过程中,增加了重新标记连续序号的功能,减少了原有算法在合并操作后造成的序号不连续,需要重新遍历数据的开销。在此基础上,本文利用MPI并行编程库,采用数据分割和主从进程协同的并行计算模式实现了景观指数的并行计算。实验表明,在保证计算正确性的基础上,本文的并行算法大幅度提高了景观指数的计算性能,为快速分析大规模数据的景观形态和格局提供了有效手段。
[Abstract]:With the development of geographic information science and system, the spatial and temporal resolution and data volume of GIS data are increasing explosively. The traditional PC based landscape index calculation software is difficult to accomplish the spatial analysis of massive data efficiently and quickly. To solve this problem, an efficient parallel calculation method of landscape index is proposed in this paper. First of all, two improvements are made to the original connected domain labeling algorithm: (1) in the second time of traversing the data, the function of calculating the patch area, perimeter and other basic information of patch is added, which provides the necessary parameters for the calculation of landscape index; (2) in the second traversal process, the function of remarking continuous serial numbers is added, and the discontinuity of sequence numbers caused by the original algorithm after merging operation is reduced, which requires the cost of retraversing the data. On this basis, using MPI parallel programming library, the parallel computing model of data segmentation and master-slave process cooperation is used to realize the parallel computation of landscape index. The experimental results show that the parallel algorithm greatly improves the performance of the landscape index and provides an effective means for the rapid analysis of the landscape pattern and pattern of the large-scale data on the basis of ensuring the correctness of the calculation.
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心;中国地质大学(武汉)信息工程学院;
【基金】：教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130145120013)
【分类号】：P208;P901

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