大规模遥感影像全球金字塔并行构建方法

金字塔模型是大规模遥感影像可视化的基础,是在保证精度的前提下,采用不同分辨率的数据来提高渲染速度,从而在网络环境下实现大规模数据共享、服务和辅助决策支持。在构造金字塔的过程中,由于遥感数据经常会突破内存的容量,同时会产生大量的小瓦片,小瓦片存贮非常耗时,传统的串行算法很难满足应用需求。本文提出了一种并行大规模遥感影像的全球金字塔构造算法,利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)的高带宽完成费时的重采样计算,使用多线程实现数据的输入和输出,在普通的计算机上实现大规模影像的全球金字塔的快速构建。首先,采用二级分解策略突破GPU、CPU和磁盘的存储瓶颈;然后,利用多线程策略加速数据在内存和磁盘之间的传输,并采用锁页内存来消除GPU全局延迟的影响;最后,用GPU完成大规模的并行重采样计算,并利用四叉树策略提高显存中数据的重复利用率。实验结果表明,本文方法可以明显地提高全球金字塔的构造速度。

构建全球纹理金字塔中投影变形纠正问题研究

在对地图投影中的高斯-克吕格投影和墨卡托投影研究的基础上,设计并实现了一种影像纠正算法,解决了构建全球纹理金字塔中普通UTM投影中位图的变形问题,大大提高了金字塔纹理在全球三维可视化系统中的绘制效果和显示位置的准确性,研究的相关成果主要应用于全球海量纹理数据入库。