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并行环境下的高性能空间数据处理的研究的开题报告
一、研究背景和意义
空间数据处理在地理信息系统、遥感、地球物理勘探等领域中具有广泛应用。随着数据规模的不断增大和对处理效率的要求越来越高，如何提高空间数据处理的计算效率成为目前该领域的研究热点之一。并行计算技术可以在多个处理单元上同时处理数据，从而提高处理速度和性能，因此并行计算被广泛应用于空间数据处理中。然而，目前的高性能空间数据处理技术仍面临许多挑战，例如处理效率低、容易出现数据竞争和死锁等问题。
因此，本研究旨在通过对并行环境下的高性能空间数据处理技术的研究，提高空间数据处理的计算效率，避免并行计算中可能出现的问题，为现实应用提供有效的技术支持。
二、研究内容和方法
本研究计划对并行环境下的高性能空间数据处理技术进行深入研究，主要包括以下内容：
1.空间数据处理的并行计算模型：探究在并行环境下空间数据处理的并行计算模型，建立与此相适应的计算模型。
2.并行空间数据处理的算法设计：设计适合并行计算的空间数据处理算法，如空间查询和空间分析等。
3.并行空间数据处理的性能优化：优化算法实现，从提高算法效率、减少通信量、提高数据复用等方面进行性能优化，使并行计算得到更好的性能表现。
4.并行空间数据处理的实现：在多核处理器、GPU等并行硬件环境下进行实现，对实现过程进行优化。
本研究计划采用实验方法进行研究。通过建立空间数据处理的并行计算模型、设计优化算法和实现算法的并行化，通过对比实现前后性能指标的变化，验证并行计算在空间数据处理中的性能优势，并探究如何更好地实现空间数据处理的并行计算。
三、预期结果和意义
本研究预期将在以下方面取得成果：
1.设计出适合并行计算的空间数据处理算法，提高空间数据处理的计算效率，并减少计算所需要的时间。
2.开发出针对并行环境下的空间数据处理的软件及其并行计算模型，可为实际应用场景提供高效的处理工具。
3.通过实验分析空间数据处理的并行计算优势、并行计算指令的选取等，对空间数据处理的并行计算技术进行了深入探究，为后续相关研究以及实际应用提供借鉴和参考。
四、研究进度安排
第一年：
1.空间数据处理的并行计算模型研究。
2.空间数据处理算法设计和并行计算实现。
3.实验分析并行处理算法性能的指标。
第二年：
1.对并行处理算法进行性能优化和并行化改进。
2.算法并行计算流程的改进和实现。
3.针对算法的具体性能问题进行深入分析和解决。
第三年：
1.进一步优化算法实现，提高效率和性能。
2.对算法实现的并行计算模型进行优化，改进对算法的支持。
3.针对实验结果进行总结和分析，对研究成果进行评估。
五、参考文献
1.江忠红，程岳钧，张凌云.面向海量时空数据的分布式并行处理技术.计算技术与自动化，2017，36(2)：1-6.
2.王春燕，张瑞华，潘盼.基于分布式并行计算的土地利用动态变化的时空模拟.应用科技，2018，45(2)：23-29.
3.杨帆，戴成龙，刘存海.基于GIS的空间数据查询算法在并行计算平台上的实现.计算机与数字工程，2018，46(7)：136-144.
6.王志磊，任高.基于GPU并行计算的三维城市建模技术.计算机工程与科学，2019，41(4)。