| 顾及计算强度的地质矢量大数据计算域均衡分解方法研究 |
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| 引用本文： | 朱月琴,郭明强,黄 颖,吴 亮,谢 忠.顾及计算强度的地质矢量大数据计算域均衡分解方法研究[J].中国矿业,2018,27(9). |
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| 作者姓名： | 朱月琴 郭明强 黄 颖 吴 亮 谢 忠 |
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| 作者单位： | 自然资源部地质信息技术重点实验室;中国地质调查局发展研究中心;中国地质大学(武汉)信息工程学院;武汉中地数码科技有限公司;国家地理信息系统工程技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目资助(编号：2016YFB0502600；2016YFC0600510)；中国地质大学(武汉)教学改革研究A类项目(编号：2018A27)；中国地质大学(武汉)2018年实验教材项目(编号：SJC-201809)；国家自然科学基金(编号：41701446)；湖北省自然科学基金(编号：2017CFB277) |
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| 摘 要： | 在地质大数据爆发式增长的背景下,本文结合目前在线大数据地图服务在实际应用中的瓶颈,针对面向地质大数据实时渲染的计算域均衡分解问题,研究了一系列的优化方案,包括矢量地图服务时间样本自动采集、矢量地图服务时间工时自动统计、矢量地图网格化、基于网格的可视域划分、多线程并行渲染,渲染结果合并等,在矢量大数据在线服务的响应速率提升方面获得了比较明显的效果。
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| 关 键 词： | 地质大数据 计算域均衡分解 网格化 多线程并行渲染 |
| 收稿时间： | 2018/8/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/8/15 0:00:00 |
Research on equilibrium decomposition method in computational domain for geological vector big data considering computing intensive |
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| ZHU Yueqin,GUO Mingqiang,HUANG Ying,WU Liang and XIE Zhong.Research on equilibrium decomposition method in computational domain for geological vector big data considering computing intensive[J].China Mining Magazine,2018,27(9). |
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| Authors: | ZHU Yueqin GUO Mingqiang HUANG Ying WU Liang and XIE Zhong |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Geological Information Technology,Ministry of Natural Resources,Faculty of Information and Engineering,China University of GeosciencesWuhan,Wuhan Zondy Cyber Technology Ltd,Co,Faculty of Information and Engineering,China University of GeosciencesWuhan,Faculty of Information and Engineering,China University of GeosciencesWuhan |
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| Abstract: | At the background of explosive growth of geological big data, Combing the bottleneck of practical application of online big data map services, this paper studies the problem of balanced decomposition of computational domain for real-time rendering of geological big data. A series of optimization schemes are carried out, including automatic collection of time samples for vector map service, automatic statistics of worktime, vector map gridding, grid-based visual field partition, multi-threaded parallel rendering, merging rendering results, etc. Obvious results are obtained in the response rate of vector large data online services. |
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| Keywords: | Geological big data balanced computing domain decomposition gridding multi-threaded parallel rendering |
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