中文摘要：

随着地理信息获取手段的日益丰富和分布式计算技术的飞速发展，分布式地理信息系统将应对全球化的地理信息服务需要，要求地图综合能够实时、动态地进行海量空间数据的尺度变换，这对地图综合提出了一个更为艰巨的任务。由于传统单机地图综合模式和多尺度地图数据库策略尚无法解决地图综合实时性与灵活性的问题，因此本研究基于地图综合模型、算法与规则，分析地图综合运算过程及其空间数据处理特点，探讨面向并行计算的地图综合理论与方法。本研究探讨基于网络层次结构的数据分解机制，针对不同粒度的综合任务，通过复合链式结构的计算任务划分，研究并行地图综合的优化分解。建立分布式并行地图综合架构，研究基于多节点协同运算机制的地图自动综合处理和合并运算，实现分布式环境下更快速、有效的地图自动综合。本研究有助于推动高性能计算技术在地图综合领域的发展，对国家基础地理信息快速更新和地理信息社会化服务有着重要的理论意义与实用价值。

结论摘要：

经过三年的研究，课题按计划完成预定研究内容。整体研究内容分为几部分 (1) 面向并行计算的地图综合任务可分解性评估模型研究。研究内容包括地图综合算法的收集和整理，提出地图综合算法效率、质量分析的理论与方法，实现了典型算法的时间复杂度分析及质量评估。基于综合算法任务执行过程特点，构建了典型算法可分解性评估模型。（2）面向地图综合并行计算的矢量数据分解及计算任务分解方法研究。研究内容包括系统总结了面向并行计算的空间矢量数据分解方法，面向DTIN并行计算的动态条带分解法、基于路划网眼层次结构的POI数据分解方法，顾及空间邻近关系的等高线矢量数据划分方法，面向POI简化并行计算的任务拆分与分发方法。（3）基于不同并行环境的地图综合并行计算实现方法研究。研究内容包括基于OpenMP、MPI、Pthread的并行计算环境，实现了部分地图综合算法的并行计算，针对典型算法，进行了并行计算适宜性分析。（4）相关的拓展研究。研究内容包括设计了移动环境地图综合系统架构，提出了POI动态综合模型与方法，地图水系综合中等高线簇与河网协同的汇水区域提取方法。 在此基础上，课题组开展了基于路划网眼层次结构的POI选取并行计算方法研究，已经完成了主体研究，但是缺乏有效的多套实验数据验证，目前正在准备其它区域的POI与路划数据进行实验。此外开展了基于路网层次结构约束的移动地图POI载负量计算模型研究，建立不同尺度路网与POI表达的约束关系，改进现有的地图居民地载负量计算模型，丰富地图载负量模型在移动地图表达中的应用。 本课题从总体上完成了计划任务书的研究内容，在移动地图综合、多要素协同综合方面有了新的拓展。该研究将有助于推动高性能计算技术在地图综合领域的发展，对国家基础地理信息快速更新和地理信息社会化服务有着重要的理论意义与实用价值。