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基于CUDA的地籍数据库拓扑并行检查方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 地籍对象拓扑关系研究第14-15页
        1.2.2 并行计算模型第15-17页
        1.2.3 高性能计算在GIS领域的研究第17-18页
        1.2.4 研究现状总结第18-19页
    1.3 研究目标和研究内容第19-20页
        1.3.1 研究目标第19页
        1.3.2 研究内容第19-20页
    1.4 研究方法与技术路线第20-21页
        1.4.1 研究方法第20页
        1.4.2 研究技术路线第20-21页
    1.5 论文组织结构第21-23页
第二章 相关理论与方法第23-34页
    2.1 地籍对象第23-26页
        2.1.1 地籍对象第23-24页
        2.1.2 地籍对象的拓扑关系特点第24-25页
        2.1.3 地籍对象的拓扑检查应用第25-26页
    2.2 空间对象拓扑关系表达方法第26-29页
        2.2.1 4I模型第26页
        2.2.2 9I模型第26-27页
        2.2.3 空间对象拓扑关系的表达第27-29页
    2.3 CUDA相关理论第29-33页
        2.3.1 GPU线程第29-31页
        2.3.2 CUDA执行模型第31-33页
        2.3.3 CUDA算法设计第33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于GPU的并行空间索引方法第34-47页
    3.1 传统空间索引方法概述第34-37页
        3.1.1 格网型空间索引第34-35页
        3.1.2 四叉树索引第35-36页
        3.1.3 KD-树索引第36-37页
        3.1.4 R树索引第37页
    3.2 R树索引第37-40页
        3.2.1 动态R-树第37-39页
        3.2.2 静态R-树第39-40页
    3.3 基于GPU的Hilbert R-树第40-45页
        3.3.1 串行Hilbert R-树生成算法第41-42页
        3.3.2 GPU中R-树数据结构第42-43页
        3.3.3 GPU上并行R-树生成算法第43-45页
    3.4 查询算法第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 基于CUDA的地籍数据库拓扑并行检查方法第47-60页
    4.1 地籍数据库拓扑检查规则约束描述第47-50页
        4.1.1 地籍空间数据库拓扑关系分类第47-48页
        4.1.2 拓扑规则第48-49页
        4.1.3 基于规则的拓扑关系描述第49-50页
    4.2 基于CUDA的地籍对象间拓扑关系并行算法第50-57页
        4.2.1 宗地权籍要素几何索引的构建第51-53页
        4.2.3 基于CUDA架构的权籍要素并行拓扑分析第53-55页
        4.2.4 权籍要素拓扑关系的判别第55-57页
    4.3 基于CUDA的地籍数据库拓扑并行检查流程第57-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 原型系统的设计与实验验证第60-73页
    5.1 原型系统设计第60-61页
        5.1.1 系统环境第60页
        5.1.2 系统架构第60-61页
    5.2 实验数据第61-63页
    5.3 实验设计与结果分析第63-72页
        5.3.1 实验一: 基于GPU的并行空间索引构建第63-66页
        5.3.2 实验二: 验证基于CUDA的地籍对象拓扑关系并行算法准确性第66-67页
        5.3.3 实验三: 基于不同拓扑算子的地籍数据库并行检查第67-70页
        5.3.4 实验四: 不同数据规模下的算法效率对比第70-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第六章 结论与展望第73-75页
    6.1 研究结论第73页
    6.2 未来展望第73-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-82页

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