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三维地学实体多粒度栅格剖分与布尔运算的并行算法
  • ISSN号:1000-7857
  • 期刊名称:科技导报
  • 时间:2011
  • 页码:18-23
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学资源与土木工程学院测绘遥感与数字矿山研究所,沈阳110819, [2]北京师范大学减灾与应急管理研究院空间信息科学与技术研究所,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41001228);国家高技术研究发展计划(863计划)主题项目(2011AA120302)
  • 相关项目:基于多尺度栅格的三维实体拓扑关系算法研究
中文摘要:

三维栅格是空间单元属性插值与实体内部特征精细表达的理想模型。但海量栅格单元的快速剖分与数据压缩成为其应用瓶颈。本文分析了三维地学实体模型三维栅格剖分的研究现状,针对矢栅转换与数据存储的时间效率及空间节约问题,面向多核CPU与计算集群新型硬件架构,采用MPI并行技术,设计了一种基于八叉树的地矿实体多粒度并行三重轴向扫描剖分算法(P—TAS)。并面向矿山及地下工程开挖模拟与动态仿真需求。设计并实现了基于多粒度栅格的三维模型布尔运算算法。测试表明。该剖分算法的并行效率达50%-60%,数据压缩率达80%以上,具有推广和应用价值。

英文摘要:

3D raster is an ideal model which performs really well at the aspects of detailed representation and spatial interpolation for internal attributes of spatial entities. However, due to the large scale of raster data, rasterizing efficiency and data compression still remain the bottlenecks in practical applications. The present situation of rasterization algorithms for 3D vector model was comprehensively reviewed. In order to improve the time efficiency of 3D vector-raster conversion and save storage space of raster data, a Parallel Ternary Axes Scan (P-TAS) algorithm, which could run on the new multi-core CPU and high performance computer cluster, was designed for transforming 3D vector model to raster model with Octree structure by using MPI parallel techniques. Furthermore, the Boolean operation algorithm for 3D spatial entities represented with multi-granularity raster was designed for the dynamic simulation of underground excavation process. The experiment results demonstrate that the parallel efficiency of P-TAS is about 50%-60% and the data compression ratio is about 80%. The high application values of P-TAS and Boolean algorithms proposed are proved up to the hilt.

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期刊论文 6 会议论文 6 获奖 12 专利 5
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期刊信息
  • 《科技导报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术协会
  • 主编:项昌乐
  • 地址:北京市海淀区学院南路86号科技导报社
  • 邮编:100081
  • 邮箱:kjdbbjb@cast.org.cn
  • 电话:010-62138113
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7857
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1421/N
  • 邮发代号:2-872
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24858