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题名高性能GIS研究进展及评述
被引量：15
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作者
左尧
王少华
钟耳顺
蔡文文
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机构
北京超图软件股份有限公司
超图地理信息技术研究所
中国科学院地理科学与资源研究所
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出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期437-446,共10页
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基金
国家测绘公益项目(201512015)
北京市科技专项(Z151100003615012
+7 种基金
Z141101004414011)
中国科学院国防科技创新基金项目(CXJJ-14-M13)
中国科学院重点部署项目(KZZD-EW-07-01-001)
国家科技支撑计划项目(2013BAC03B00)
资源与环境信息系统国家重点实验室自主研究项目(088RAC00YA)
北京市优秀人才项目(201500002685XG242)
全国博士后国际交流计划(20150081)
朝阳区博士后基金项目
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文摘
互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。
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关键词
高性能gis
高性能gis算法
并行gis计算
内存计算
众核计算
gis云计算
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Keywords
high performance gis
high performance gis algorithm
parallel gis computing
memory computing
core computing
gis cloud computing
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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