[发明专利]一种面向并行处理的矢量数据通用划分方法

说明书

本发明公开了一种面向并行处理的矢量数据通用划分方法，具体包括以下步骤：S1：矢量数据划分建模：按照特定的划分策略进行几何对象子集划分、几何对象子集空间范围重算、重构几何对象子集拓扑关系及几何对象对应的属性数据重建这四个步骤；S2：将矢量数据划分过程提炼抽象为接口父类、运算子类、及基础辅助类，并在抽象类中规定运算逻辑；S3：根据几何对象的计算粒度和空间相邻关系，在特定的应用场景下选择特定的划分策略，根据选用的划分策略，在执行程序中实现算法，完成划分功能。本发明的有益效果：用户在不改变矢量空间分析算法并行设计的情况下，只需指定划分策略，就可以实现高效率的数据划分，在数据划分层次提高了并行效率。

技术领域

本发明涉及高性能地理信息处理技术领域，具体来说涉及一种面向并行处理的矢量数据通用划分方法。

背景技术

并行算法中影响算法效率的重要方面是并行计算过程中的任务均衡，而影响任务均衡最重要的因素是数据集划分。数据划分的目的是将一块完整的数据分割为相对小的、独立的多块数据，为数据的分布式或并行操作提供基础。空间数据划分策略在空间数据管理中发挥着重要作用，尤其是对矢量并行算法整体性能的提高至关重要。

栅格数据和矢量数据是传统GIS中常用的两种内部空间数据结构。地理空间的矢量表达方式是用离散的点、线、面来表示和描述连续地理空间中的实体，即地理空间实体的形状和位置由一组坐标对确定，并与一定的属性相连接。矢量表达法集中了地理实体的形状特征以及不同实体之间的空间关系分布。

与栅格数据相比，矢量数据的优点是：数据结构紧密，存储空间较小；定位明显，属性隐含，容易定义和操作单个空间实体；能够进行有效的拓扑编码，便于空间拓扑分析；可直接利用计算机图形学的许多算法等。

而矢量数据的缺点则是：数据结构复杂，算法难以实现；不能有效地支持代数运算，复合操作很难实现；表示具有高度变化的地物困难，定位存取性能较差；处理位置关系(如相交、包含、邻接等)相当困难，连续变化的空间数据不能表示成矢量结构；与栅格数据结合处理时，需要将矢量结构先转换成网格结构，而不能直接加以利用。

鉴于矢量数据，尤其是具有拓扑关系的矢量数据的特点，目前尚未有一种公认的有效的矢量数据划分策略，能解决矢量数据结构复杂，处理空间位置和代数关系困难的问题。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种面向并行处理的矢量数据通用划分方法，解决矢量空间分析并行算法中因负载不均衡而导致效率不高的问题。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样的：

一种面向并行处理的矢量数据通用划分方法，具体包括以下步骤：

S1：矢量数据划分建模：按照特定的划分策略进行数据划分，得到几何对象子集；依据几何对象子集计算子数据集的空间范围；重构几何对象子集拓扑关系；计算几何对象对应的属性数据；对几何对象子集进行运算，形成结果数据子集；

S2：在步骤S1的建模过程中，将矢量数据划分过程提炼抽象为接口父类、运算子类、及基础辅助类，并在抽象类中规定运算逻辑；

S3：根据几何对象的计算粒度和空间相邻关系，在特定的应用场景下选择特定的划分策略，划分策略具体包括：基于几何对象的简单划分策略、基于弧段的计算均衡性划分策略、基于规则条带的空间均衡性划分策略、基于加权不规则条带的双重均衡性划分策略；根据选用的划分策略，在执行程序中实现算法，完成划分功能。

进一步的，步骤S3中在选择所述划分策略前，根据应用场景，将划分策略名称以及划分块数作为输入参数。

进一步的，步骤S3中所述基于几何对象的简单划分策略是以几何对象为划分单位，对数据集内的几何对象按照划分块数进行平均分配，划分后各子数据集的几何对象个数近似相等。