林地落界数据快速查询技术研究

【摘要】林地数据反映了森林资源现状和变化情况，是制定我国生态建设管理决策的重要依据。全国林地“一张图”系统的建设，汇集了全国基础地理、遥感影像、地形、林地落界小班数据及各类专题图超过500TB的数据，其中仅林地落界小班数据就达6738.88万条，成为了我国林业有史以来规模最大的空间数据库。随着应用的深入以及更新调查的全面展开，林地落界数据规模还将迅速增大，即将成为名符其实的“大数据”。面对规模越来越大的空间数据，传统空间数据管理方法的局限性表现得越来越突出，且目前没有合适的GIS框架可用于解决林业上的大规模空间数据问题。在此背景下，本文对并行GIS体系在林地落界数据查询上的应用及其实现的关键技术进行深入探讨和研究。本文深入分析了传统管理体系中存在的问题，结合林地落界数据的特点，设计了一个以高速并行GIS为核心的林地落界数据快速查询体系，阐述了其中的关键技术，实现了一个原型系统对相关技术进行验证，结果表明原型系统相对传统管理体系有较大优势，能够满足目前及将来更大规模的林地落界数据的管理，有一定的推广应用价值。本文所做研究工作如下：（1）在理论上建立了林地落界数据快速查询理论体系，给出数据存储布局、并行分配调度、查询结果汇集归约三个关键技术的思路；（2）数据存储布局研究：通过行政界选择和粒度测试解决了数据粒度划分问题，通过图顶点着色理论解决数据的离散布局问题。测试结果表明数据粒度越小速度越快，在返回全库约1/3数据的大结果查询测试下，以县划分速度为17052毫秒，是按市划分的30373毫秒的1.8倍；以县划分的离散存储布局是聚类布局的1.35倍；（3）并行分配调度研究：根据快速查询体系特点设计了三层关联的并行计算模型。第一层给出了一种根据CPU性能进行任务分配和调度的算法；第二层给出了一种根据数据节点的并发和计算能力以及数据副本来进行分配和调度方法；第三层给出了一种利用线程执行的不同阶段对CPU计算量需求不同来进行分配调度的方法。最终在测试中，用4个数据节点使系统速度达到传统管理模式的3.7倍，获得了接近线性的加速比；（4）查询结果汇集归约研究：通过建立数据分类模型自动进行数据传输控制解决了查询响应速度的问题；通过属性数据主要信息提取和空间数据抽稀，减少了结果传输量；通过主节点内存、数据节点内存、缓存表三层缓存减少二次相关查询开销。测试结果表明，查询过程和响应的异步处理极大提高了响应时间，在测试中查询响应时间不超过2秒。本文的创新点如下：（1）从静态负载均衡的角度对数据布局进行了研究，应用了基于图顶点着色理论的布局方法，实现了数据在服务器集群中的均匀离散布局，具有创新性；（2）分析了集群结构对并行计算过程的影响，提出了根据集群结构对并行计算任务进行分层的方法，研究了多层并行计算任务的关联与调度过程，提高了计算任务在集群中的动态负载均衡度。
【作者】李惺颖；
【导师】唐小明；
【作者基本信息】中国林业科学研究院，森林经理学，2014，博士
【关键词】林业并行GIS；数据划分；存储布局；并行计算；动态调度；结果汇集与归约；

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