检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭明强[1,2] 黄颖[2] 吴亮[1,2] 谢忠[1,2]
机构地区:[1]中国地质大学(武汉)信息工程学院,湖北武汉430074 [2]教育部GIS软件及其应用工程研究中心,湖北武汉430074
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2014年第11期1382-1386,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家十二五科技支撑计划资助项目(2011BAH06B04);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUGL140833);中国博士后科学基金资助项目(2014M552115)~~
摘 要:针对网络环境下传统的矢量地图可视化模型中矢量数据可视化效率低,地图服务器集群并行处理能力弱的难题,提出一种基于矢量数据要素空间分布的矢量数据高效并行可视化方法。研究了矢量数据空间分布信息的采集、检索和分析原理,重点阐述了矢量数据实时可视化任务的分解与并行处理流程,最终实现了矢量数据的高效并行可视化,达到了充分利用地图服务器集群中并行计算资源的目的。仿真实验结果证明,矢量数据高效并行可视化方法可以提升网络地图服务集群的并行处理能力,满足大用户量并发访问的需求。In order to solve the efficiency problem in vector map visualization with the traditional vector map visualization model, and to improve the capability of parallel processing for vector maps, a new approach for parallel visualization of vector maps is proposed, based on vector data spatial distribution information. This research focuses on the principles related to the collection, retrieval and analysis of vector data spatial distribution information. A workflow for decomposition and parallel processing are elaborated in this paper. Eventually, when all of the computing resources in a server cluster are sufficiently utilized, the parallel visualization of vector data can be realized. Simulation results demonstrate that the new approach proposed in this paper can improve the capability of a map server cluster, to meet the needs of massive concurrent users.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.28