[发明专利]基于多边形复杂度的并行栅格化数据划分方法

说明书

本发明涉及一种基于多边形复杂度的并行栅格化数据划分方法，包括以下步骤：遍历所有多边形，计算每个多边形的最小外接矩形包含的栅格数目并归一化；计算各多边形的复杂度PC，并按从小到达的顺序进行排序形成队列；每次从队列首端和末端分别取出一个多边形，将其依次分配给所有的进程，直至所有的多边形分配完毕；各进程分别对被分配的多边形的最小外接矩形依次进行栅格化，其栅格化的结果以矩形栅格组存在，记录所述矩形栅格组的左上角点坐标以及该矩形栅格组的X方向和Y方向的栅格长度；各进程分别将其栅格化后得到的矩形栅格组写入到目标栅格中。本发明可以保证负载均衡并提高栅格化并行处理的效率。

技术领域

本发明涉及一种基于多边形复杂度的并行栅格化数据划分方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

矢量数据栅格化是地理信息系统(Geographic Information System,GIS)中的基础问题。矢量栅格化包括点的栅格化、线的栅格化以及多边形的栅格化，以多边形栅格化最为复杂。多边形栅格化不需要进行多边形之间的互操作，划分粒度为单个多边形，因而多边形栅格化的复杂度只与多边形自身有关。

多边形栅格化一般过程为：遍历多边形，判断每个多边形内部及边界上的栅格单元，并将多边形属性值赋给这些栅格单元。传统的多边形栅格化算法主要有扫描线法、边界代数法和包含检验法等；以后改进的栅格化算法大都由这几类方法衍生的。各算法虽然原理不同，但具有一些相同点：①多边形栅格化的关键步骤是判定多边形内部及边界上的栅格单元并将其进行填充；②对单个多边形的栅格化处理过程都可在多边形最小外接矩形(Minimum Bounding Rectangle,通常简称为MBR)内进行，与其他多边形以及最小外接矩形以外的区域无关；③多边形栅格化不依赖于具体的填充计算算法，其基本过程都是对矢量数据集中的多边形逐个进行栅格填充。

随着对地观测技术的快速发展和矢量数据规模的急剧增长，现有栅格化算法的串行模式和单机的硬件平台，已经无法满足大规模矢量数据快速栅格化处理的需求。随着大数据时代的到来，采用高性能并行计算技术来减少大规模地理数据的处理时间已成为重要手段。因此，发展多边形并行栅格化技术就尤为迫切和必需。

在并行化过程中，数据如何划分是最关键的问题，良好的数据划分可有效提高并行效率、实现负载均衡。通用的多边形划分方法包括基于多边形ID的划分方法(Decomposition based on Polygon ID Sequence，DPIDS)和基于空间位置的划分方法(Decomposition based on Spatial Position，DSP)，已在一些多边形计算中得到应用。然而，考虑到多边形存储结构复杂、计算类型多样，传统方法不能适用所有多边形计算，需要针对特定算法设计划分方法，如针对空间数据查询操作构造空间曲线对多边形进行划分，针对磁盘分配利用规则格网将栅格进行划分，并通过映射函数转换为对多边形的划分，针对不同数据对象采用动态的任务分配方法，实现多边形叠置计算，等等。

针对栅格化算法的并行化，现有的研究重点是考虑如何利用新型硬件架构实现算法并行化，采用通用方法进行多边形划分，DPIDS方法不考虑多边形的属性和关系特征，根据多边形的ID排列顺序均匀划分给各进程，而DSP方法将目标栅格范围划分成大小相等的栅格块并分配到不同的进程，再将每个区域映射到矢量数据空间中，建立其与矢量源数据间的映射关系，从而形成对源数据划分的结果。以上两种方法均忽略了从算法特征和多边形特征方面设计合理的划分方法，无法保证负载均衡。因此，研究新的多边形栅格化的数据划分方法以进一步提高栅格化并行处理效率显得尤为重要。

发明内容

本发明要解决技术问题是：克服上述技术的缺点，提供一种可以保证负载均衡并提高栅格化并行处理效率的栅格化数据划分方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：一种基于多边形复杂度的并行栅格化数据划分方法，包括以下步骤：