顧及空間拓撲關(guān)系的多級河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮方法研究.pdf

1、河流數(shù)據(jù)是進行水文分析、水生態(tài)環(huán)境調(diào)查、水質(zhì)監(jiān)測的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是構(gòu)建水文模型、進行水污染擴散過程動態(tài)模擬以及其他相關(guān)研究的前提。在 GIS的空間數(shù)據(jù)模型中，河流通常以線狀矢量數(shù)據(jù)的形式進行存儲。近年來，隨著數(shù)字地圖的廣泛應(yīng)用和 WebGIS的迅猛發(fā)展，大范圍、高精度多級河流矢量數(shù)據(jù)占用存儲空間大、網(wǎng)絡(luò)傳輸速度慢的問題越來越突出。本文以重慶市的多級河流矢量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究多級河流矢量數(shù)據(jù)壓縮中空間拓撲關(guān)系一致性的保持方法，同時結(jié)合并行計

2、算技術(shù)，研究多級河流矢量數(shù)據(jù)的并行壓縮方法，實現(xiàn)其壓縮的合理化、高效化。本文主要研究工作包括：
　?。?）分析了光欄法、垂距限值法、角度限值法以及 Douglas-Peucker算法四種基本矢量數(shù)據(jù)壓縮算法的原理，對比了這四種算法的優(yōu)劣，Douglas-Peucker算法具有的明顯優(yōu)勢，并選擇Douglas-Peucker算法作為多級河流矢量數(shù)據(jù)的基本壓縮算法。
　?。?）利用 Douglas-Peucker算法等普通算法壓

3、縮多級河流矢量數(shù)據(jù)時，會發(fā)生多級河流鄰接關(guān)系不一致以及多級河流的自相交與相交，分析了產(chǎn)生這兩種空間拓撲關(guān)系不一致現(xiàn)象的原因。針對多級河流鄰接關(guān)系，首先基于ArcGIS的拓撲分析和網(wǎng)絡(luò)分析功能對多級河流鄰接結(jié)點進行提取，在此基礎(chǔ)上改進Douglas-Peucker算法，使其在壓縮過程中強制保留多級河流鄰接結(jié)點，保持多級河流壓縮前后的鄰接關(guān)系一致性；針對多級河流的自相交與相交，首先提出了基于掃偏線法的河流曲線自相交、相交判別和查找方法，然后

4、對Douglas-Peucker算法進行改進，通過恢復(fù)河流曲線細節(jié)點的方法消除壓縮后的河流自相交與相交現(xiàn)象；在此基礎(chǔ)上，以Douglas-Peucker算法為基礎(chǔ)，設(shè)計并實現(xiàn)了顧及空間拓撲關(guān)系的多級河流矢量數(shù)據(jù)串行壓縮算法。
　?。?）在串行算法的基礎(chǔ)上，研究了并行計算中的核心問題，選擇了消息傳遞接口 MPI作為并行編程環(huán)境，單程序多數(shù)據(jù)流模式作為并行編程模式，數(shù)據(jù)并行作為任務(wù)分配方式，非阻塞式點對點通信作為通信方式，設(shè)計并實現(xiàn)了

5、多級河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法。
　　（4）以重慶市的多級河流矢量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計了驗證性實驗，利用本文提出的多級河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法對實驗數(shù)據(jù)進行壓縮，通過選取長度變化率、曲折度變化率、相對位移偏差、鄰接結(jié)點保持率、自相交率、相交率、壓縮率、運行時間、加速比與并行效率等指標對實驗結(jié)果進行定量評價，結(jié)果表明：在壓縮閾值為100m到1000m時，本文提出的多級河流矢量數(shù)據(jù)并行壓縮算法的平均長度變化率、曲折度變化率、相對位移偏差平均