地理切片并行计算方法
cesium地形切片原理
cesium地形切片原理Cesium地形切片原理地形切片是一种将地球表面划分成小块以提供实时渲染的技术。
Cesium是一种用于构建Web上的地理应用的开源JavaScript库，它使用地形切片技术来实现高效的地球表面渲染。
本文将介绍Cesium地形切片的原理和实现方式。
一、地形切片概述地形切片是指将地球表面的地形数据划分成小块，以便在实时渲染中使用。
地球表面的地形数据通常以高程值（海拔）的格网形式表示，每个格网包含一个高程值。
地形切片技术将整个地球表面划分成多个矩形区域，每个区域称为一个地形切片。
每个地形切片包含一定数量的格网，可以根据需要进行细分。
二、Cesium地形切片原理Cesium使用了一种基于四叉树的切片方式来管理地形数据。
四叉树是一种常用的树状数据结构，它将一个矩形区域划分为四个子区域，每个子区域再继续划分，直到达到所需的细分级别。
Cesium的地形切片采用了这种四叉树的划分方式。
在Cesium中，地形切片是按照一定的层级结构进行组织的。
每个层级都对应着一种细分级别，即地形切片的分辨率。
分辨率越高，地形切片的数量越多，细节越丰富，但也会增加数据量和渲染的计算量。
Cesium根据观察者的视角和距离动态加载和卸载地形切片，以实现高效的渲染和数据传输。
三、地形切片数据的获取和存储地形切片的数据通常是通过卫星数据、航空激光雷达等方式采集得到的。
这些数据经过处理和压缩后，可以以各种格式存储，如地形切片数据库、图像文件等。
Cesium支持多种地形数据格式，包括地形切片数据库（Terrain Tileset）、高程图像（Heightmap）等。
Cesium的地形切片数据采用了一种分层存储和传输的方式。
整个地球表面被划分成多个层级，每个层级包含多个地形切片。
Cesium使用了一种基于空间划分的索引结构，可以快速定位和加载所需的地形切片。
四、地形切片的渲染和显示Cesium使用WebGL技术进行地形切片的渲染和显示。
地图切片原理
地图切片原理何为瓦片？瓦片即网格中有多个类似瓦片的图片集。
瓦片数据是将矢量或影像数据进行预处理，采用高效的缓存机制（如金字塔）形成的缓存图片集，采用“级、行、列”方式进行组织，可在网页中快速加载。
因此，瓦片地图加载是根据客户端请求的地图范围和级别，通过计算行列号获取对应级别下网格的瓦片（即服务器预裁剪的图片），由这些瓦片集在客户端形成一张地图，如图2.21所示。
矢量地图和瓦片地图各具特点和优势，两者可以结合应用。
矢量地图实时生成，可以对地图数据进行在线编辑、查询分析，具有空间关系，能够支持网络分析、空间分析等应用。
瓦片地图由于是预裁剪的缓存图片集，网络加载速度较快、效果好，常作为地图底图。
地图切片：采用预生成的方法存放在服务器端，然后根据用户提交的不同请求，把相应的地图瓦片发送给客户端的过程，它是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。
地图缓存：又称地图瓦片，是一个包含了不同比例尺下整个地图范围的地图切片的目录，即一个缓存的地图服务就是能够利用静态图片来快速地提供地图的服务。
这里对地图切片中的几个重要的概念做一个介绍。
原理几个概念：在地图切片中，有三个比较重要的概念：1、切片原点；2、切片分辨率（比例尺）；3、初始切片范围。
下面就这三个概念做一个简单的介绍。
1、切片原点切片原点一般有两种：1、左上角；2、左下角。
大部分切片的算法是采用左上角作为切片原点的，例如天地图、Arcgis Server等等。
切片原点定义了我的第一个 256*256的切片的位置。
2、切片分辨率（比例尺）切片分辨率和比例尺是一一对应的。
比例尺指的是我的图上一个单位代表实际多少距离，而分辨率代表屏幕上一个像素代表实际多少距离，因此，当定了一个之后，对应的另一个也确定了。
切片分辨率（比例尺）影响的是在该分辨率（比例尺）下，我的一个256*256的图片的实际坐标是多少。
3、初始化切片范围初始化切片范围是指我是按照多大的图幅进行切片的，影像的是我在这个分辨率下总共能切多少个256*256的切片。
常老师案例切片法
常老师案例切片法常老师是一位教育界的知名人士，他在教学中采用了切片法，取得了显著的效果。
以下是常老师案例切片法的一些具体实践和效果。
1. 切片法的定义和原理常老师通过将教学内容切成小块，分别进行教学，提高学生的学习效果和理解能力。
切片法的核心理念是“分而治之”，将复杂的教学内容分解为简单易懂的部分，有助于学生逐步理解和掌握。
2. 语文课中的切片法实践在语文课上，常老师经常将一篇文章分成多个段落，然后逐段进行教学。
他首先引导学生阅读整篇文章，然后逐段解析，讲解每个段落的主题、结构和语言特点。
这样做可以让学生更好地理解整篇文章的意义和内涵。
3. 数学课中的切片法实践在数学课上，常老师将一个复杂的数学问题切割成多个小问题，逐个进行讲解。
他先通过实例引导学生理解问题的背景和目标，然后逐步解决每个小问题，最后将各个小问题的解答整合起来，解决整个大问题。
这种切片法的应用，使学生更容易掌握数学问题的解决方法和思路。
4. 历史课中的切片法实践在历史课上，常老师将一个历史事件或时期切分成多个关键时间点，逐个进行教学。
他通过图表、图片和文字的结合，向学生介绍每个时间点的背景、原因、影响等。
这种切片法的应用，使学生更容易理解历史事件的发展脉络和演变过程。
5. 生物课中的切片法实践在生物课上，常老师将一个生物系统或生物过程切片成多个关键环节，逐个进行教学。
他通过实物模型、实验演示和图示解释，向学生展示每个环节的结构、功能和作用。
这种切片法的应用，使学生更容易理解生物系统的构成和运行机制。
6. 物理课中的切片法实践在物理课上，常老师将一个物理现象或实验切分成多个关键步骤，逐个进行教学。
他通过实验演示、数学推导和图像分析，向学生解释每个步骤的原理、规律和应用。
这种切片法的应用，使学生更容易理解物理现象的本质和规律。
7. 地理课中的切片法实践在地理课上，常老师将一个地理问题或地理概念切割成多个关键要点，逐个进行教学。
他通过地图、图片和案例分析，向学生介绍每个要点的地理位置、特征和影响。
gis切片方法总结
gis切片方法总结详细介绍了GIS切片的两种方法(自动、手动)arcgis的地图有两种切片方式：自动切片和手动切片一、自动切片就是在客户端请求地图时，才进行切片，制作方法如下：把做好的地图发布成服务（我这里是使用Arcgis Manager发布地图，ArcCatalog应该也差不多是这样设置的），发布完成后编辑地图服务，在编辑界面选择最后一项“Caching” ，这里可以看到地图默认是采用Dynamically方式发布的，选择“Use tiles from a cache that you will define below”进行切片1）、点击“suggest...”设计地图缩放级别（如20），2)、“Tile format”选择“PNG24”3）、把“Create tiles on demand ”复选框勾上其他默认最后“save and restart”，地图发布完毕，当有用户请求地图是，服务器会自动在相应的缩放级别进行切片。
然后进入rest,先清一下缓存，就可以预览地图了二、手动切片把做好的地图发布成服务（这里必须使用ArcCatalog发布），发布完成后编辑（右键Service Properties..）地图服务，在编辑界面选择最后一项“Caching” ，选择“Use tiles from a cache that you will define below”，也是按照自动切片那样设置参数，但不要勾选“Create tiles on demand ”，然后点击右上角的“Create Tiles...”进行手动切片，按照提示设置一下参数（最主要的是Extent,根据实际情况设置一下经纬度的范围就可以了，你还可以设置针对哪个图层，哪个缩放级别进行切片的，这里就不详细说明了，自己研究一下吧），最后点击Ok，就会进行切片了PS:1、个人推荐自动切片2、手动切片建议不要选择太大范围不然要等很长时间，4、5个小时不在话下。
超图切片方案
超图切片方案超图切片方案是一种基于地图数据的分割技术，广泛应用于地理信息系统、移动应用和智能交通等领域。
它通过将大尺寸地图数据分割成多个小块，以提高数据传输效率、节省存储空间和加快地图渲染速度。
一、背景介绍随着地图应用的快速发展，用户对地图的要求也越来越高。
大尺寸地图数据的传输和渲染效率成为制约地图应用性能的瓶颈。
为了解决这一问题，超图切片方案应运而生。
二、切片原理超图切片方案将地图数据分割成多个矩形区域，每个区域称为一个切片。
切片的大小可以根据需求进行调整，通常为256×256像素。
每个切片都有唯一的标识符，可以通过标识符迅速定位和请求对应的地图切片。
三、切片生成为了生成地图切片，首先需要将原始地图数据进行处理和分析。
常见的处理方法包括地图投影转换、地理数据压缩和图像编码等。
然后，将处理后的地图数据按照切片大小进行分割，并为每个切片赋予唯一的标识符。
最后，将生成的切片存储到服务器或云端，并建立相应的索引结构以便快速检索和访问。
四、切片存储与传输地图切片可以存储在本地服务器或云端存储系统中。
为了实现快速访问，通常采用分布式存储和缓存技术，例如Hadoop和Redis等。
在进行地图应用时，可以根据用户的位置和缩放级别，动态加载相应的地图切片，以提高用户体验和减少数据传输量。
五、切片渲染与显示通过访问相应的切片，地图应用可以将切片数据进行渲染，并在用户界面上显示地图图层。
切片渲染通常包括图像解码、地图拼接和符号化处理等步骤。
通过使用专业的地图引擎和渲染算法，可以实现高效的地图渲染，并提供丰富的地图交互功能。
六、应用领域超图切片方案在各个领域都有广泛的应用。
在地理信息系统中，它可以用于地图编辑、空间分析和地图可视化等任务。
在移动应用中，它可以用于导航、定位和游戏等功能。
在智能交通领域，它可以用于实时路况监测和交通导航等应用。
七、切片方案的未来发展随着地图数据的不断增加和精度的提高，超图切片方案也在不断演进。
并行算法简介
并行算法研究
一，并行计算的简介
并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。
并行算法的设计，分析和正确性比起相应的串行算法来要困难得多。
对于串行算法，衡量并行算法复杂度的主要标准除了是运行时间和所占用的空间，还要考虑其他资源的开销。
（1）处理器数
某些个别问题是固有串行的，不能使用并行算法，此时处理器的多少对问题的解决无意义。
大多数问题可以并行化解决，此时使用的处理器越多（在某个界限内），算法就越快。
而这个界限就需要我们研究探讨。
（2）处理器间的通信（处理器数目一定）
①处理器的距离
②处理问题同步
二，并行计算的模型
算法运行时间为(,)
T n p,其中n是输入的大小，p是处理器的数目。
比率()(,1)(,)
=被称为算法的加速比。
当()
S p T n T n p
=时并行算法是
S p p
最有效的，因为在这种情况下，算法获得了完美的加速比。
(,1)
T n的值应取自众所周知的串行算法。
处理器利用率的一个重要度量是并行算法的效率，定义为
()
(,1)
(,)(,)S p T n E n p p pT n p ==。
如果(,)1E n p =.，则在算法执行过程中所有处理器完成的工作量的总和等于串行算法所需要的工作量，在这种情况下算法取得了最优的处理器使用效果。
获得最优效率的机会是很小的，我们的目标是使效率最大化。
掌握并行计算的基本原理与实现方法
掌握并行计算的基本原理与实现方法并行计算可以提高计算机的运算速度和处理能力，对于大规模的数据处理、科学计算、机器学习等领域具有重要的意义。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行计算，以提高整体计算的效率。
本文将介绍并行计算的基本原理和实现方法。
一、并行计算的基本原理在并行计算中，并行性是关键概念。
并行性指的是计算任务可以被划分为多个独立的子任务，并且这些子任务之间可以并行执行，从而达到提高计算效率的目的。
并行计算的基本原理包括任务划分、数据划分、通信和同步等。
1.任务划分：在并行计算中，任务被划分成多个独立的子任务，每个子任务对应一个计算单元进行计算。
任务划分通常是根据任务的特点和计算单元的性能来确定的。
例如，将一些相对独立的计算任务分配给多个计算节点，每个节点负责一部分计算，最后将计算结果进行合并。
2.数据划分：在并行计算中，数据也需要被划分成多个部分，每个计算单元只处理部分数据。
数据划分可以按照不同的方式进行，例如按行划分、按列划分或者按块划分等。
数据划分的目的是将数据均匀地分布到各个计算单元上，以实现数据的并行处理。
3.通信：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行通信，以共享数据或者协调计算。
通信的方式可以是消息传递、共享内存或者分布式文件系统等。
通信的效率对于并行计算的性能影响很大，因此需要合理选择通信方式，并设计高效的通信协议。
4.同步：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行同步，以保证计算的正确性。
同步操作可以是阻塞式的，即等待其他计算单元完成后再继续执行，也可以是非阻塞式的，即继续执行其他任务而不等待。
同步操作需要根据具体的计算任务和计算单元来定制，以保证并行计算的正确性。
二、并行计算的实现方法根据并行计算的规模和硬件环境的不同，可以选择不同的并行计算实现方法。
常见的并行计算实现方法包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
1.共享内存并行计算：共享内存并行计算是指多个计算单元共享同一块内存空间，在同一台计算机上进行并行计算。
arcgis重分类并行处理
arcgis重分类并行处理一、引言ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于对地理空间数据进行分析、管理和可视化。
在使用ArcGIS进行空间数据处理时，重分类是常用的操作之一。
重分类是将原始数据按照一定规则重新划分为不同的类别或值范围，以便更好地进行分析和展示。
然而，对大规模数据进行重分类可能会消耗大量的时间和计算资源。
为了提高效率，可以利用并行处理技术来加速重分类过程。
二、并行处理的概念与原理并行处理是指将一个任务分解成多个子任务，并利用多个处理单元同时进行处理，以提高任务的执行速度。
在ArcGIS中，可以通过使用多线程或分布式计算来实现并行处理。
多线程是指同时运行多个线程来处理不同的任务，而分布式计算则是将任务分发到不同的计算节点上进行处理。
三、并行处理在ArcGIS中的应用在ArcGIS中，可以利用并行处理技术来加速重分类操作。
具体步骤如下：1. 将原始数据导入ArcGIS中，并创建一个适当的栅格数据集。
可以使用栅格数据集的工具来对数据进行预处理，例如裁剪、重采样等。
2. 在ArcGIS的工具箱中选择“Spatial AnalystTools”>“Reclassification”工具。
该工具可以将原始数据按照指定的规则进行重分类。
3. 在重分类工具的参数设置中，选择合适的重分类方法和重分类规则。
可以根据需要进行自定义，也可以选择已有的重分类方案。
4. 在工具的环境设置中，选择“并行处理”选项，并设置合适的并行度。
并行度是指同时进行处理的任务数量，可以根据计算资源和数据规模进行调整。
5. 运行重分类工具，等待处理结果。
在并行处理模式下，ArcGIS 会自动将任务分发到多个线程或计算节点上进行处理，以提高处理速度。
四、并行处理的优势与注意事项使用并行处理技术可以显著提高重分类操作的速度和效率。
具体优势如下：1. 加速处理速度：并行处理可以同时进行多个任务，充分利用计算资源，从而减少处理时间。
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矢栅转换
并行方法一——共享内存
进程1 进程2 进程3 进程4
并行方法二——PC集群
• 从主机发起请求 让服务器同时出图
主机
部 署
CITYSERVER 服务器1
CITYSERVER 服务器2
CITYSERVER 服务器3
CITYSERVER 服务器4
地理切片原理及并行方法
谢谢！
High-performance Geo-Computation Lab Group
Image File For Each Column
紧凑型文件存储
Server Cache Directory
Map Sever Cache Directory
Map Frame Name
_alllayers
L00
L01
……
conf.cdi L[N]
文件夹
文件
conf.xml
Level Of Detail
R0000C0000.bundlx R0000C0080.bundlx …… R[rows]C[cols].bundlx
Compacted Tiles
存储方 式？
R0000C0000.bundle R0000C0080.bundle
R[rows]C[cols].bundle
紧凑型文件解读
• Bundle
瓦片金字塔
• 多分辨率的层次模型 • 预缓存 • 繁冗的切片数量/时间
如何 切片？
解决方案：时空转换策略
切片方案
• 当前切片大小：T（像素级定义） • 当前坐标：X，Y
• 那么行列值的计算方法如下： • 行号：row=abs(TileOrgX -X)/(R*T) • 列号：column=abs(TileOrgY -Y)/(R *T) • R=(25.39999918/DPI)*Scale/1000 • 单位：米/像素
地理切片原理及并行方法
High-performance Geo-Computation Lab Group
内容提要
• 切片实现过程介绍 • 切片的存储格式解析 • 并行切片的方案
High-performance Geo-Computation Lab Group
什么是瓦片
• 将一定范围内的地图，按一定的比例尺级 别（瓦片级别），切片成若干个以行列进 行编排的图片数据，并按一定的命名规则 和组织方式进行存储，形成金字塔结构模 型的静态地图缓存。所获得的特定格式的 地图切片数据，即是瓦片（Tile）。
Map01
……
conf.cdi L[N]
文件夹
文件
conf.xml
Level Of Detail
R00000001
R00000001
……
R[rows]
Tile Rows
配置文件： 切片元数据
……
C00000000.png C00000001.png
C[cols].png
瓦片图片在原图中分布情况
DataA
DataB
DataC
DataD
DataE
DataF
DataG
DataH
DataI
Header——Data数据长度 Data ——图片数据
瓦片图片在bundle文件中组织情况
Header
DataA
Header
DataB
Header
DataC Header
DataD
Header
切片类型 创建时间 文件数量 文件大小
松散型 紧凑型
13’33’’ 13’19’’
12,962 14
34.0M 41.8M
占用磁盘空 迁移时间
间
61.9M
53’’
41.8M
<1’’
金字塔
存储模 型
松散型文件存储
Server Cache Directory
Map Sever Cache Directory
DataE
Header DataF Header
DataG
Header DataH Header
DataI
每段数据前增加四个字节存储每个切片数据的长度
紧凑型文件解读
• Bundlex
瓦片索引在bundlx文件中组织情况
DataA DataB DataC
DataD DataE DataF
DataG DataH DataI
81952 = 16+5*16384+16
1 bundlx = 81952 byte 1 bundle <= 16384 tiles 1 tile偏移量占用 5 byte
切片的读取方法
• 读取方法 • Image getTile(int level, int row, int col)
地图瓦片生成的并行应用
• Scale：图上距离比实际距离缩小的程度； • DPI：每英寸的像素数；
Arcgis瓦片存储格式
松散型 （jpg.png等） VS 紧凑型（Bundle）
• 可以直接读取，比较直观。
• 占用磁盘空间大，不太易于管理， 拷贝和迁移不太方便。
• 对密级较高的数据，不能设置密码
• 磁盘存储占用空间少， • 易拷贝，调用切片时网络流量少 • 便于迁移及管理