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基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法研究的开题报告
摘要
为了实现对地形数据的高效可视化，本文提出了一种基于CPU+GPU混合计算的地形数据并行可视化方法。该方法利用CPU负责预处理、剪裁和压缩数据，GPU负责渲染和显示地形。本文还探讨了该方法的优化策略，并提出了一种基于四叉树的动态分块技术，以进一步提高渲染效率。实验结果表明，该方法可以实现地形数据的快速、高效可视化。
关键词：地形数据；并行计算；CPU+GPU混合计算；动态分块
1.研究背景和意义
地形数据是地理信息系统中重要的数据类型之一，具有广泛的应用价值。但由于地形数据量巨大、复杂度高，传统的串行算法存在渲染效率低、响应慢等问题，对于实时可视化等应用要求较高的场景难以满足。因此，如何通过并行计算实现地形数据的高效可视化成为了当前研究的热点。
目前，基于并行计算的地形可视化方法主要包括CPU并行计算、GPU并行计算和CPU+GPU混合计算。其中，GPU并行计算由于其并行度高、运算速度快的优势，已成为地形可视化的主流方法。然而，由于GPU存储空间有限，渲染过程中需要不断地从内存中读取数据，限制了渲染的速度。CPU+GPU混合计算可以充分利用CPU和GPU的优势，对地形数据进行快速处理和渲染，可以有效提高地形可视化的效率和质量。
2.研究内容和方法
本文采用CPU+GPU混合计算的方法实现地形数据的可视化。具体思路如下：首先，通过CPU获取地形数据，预处理、剪裁和压缩数据，然后将数据传输到GPU内存中。GPU负责对地形数据进行渲染和显示。为了进一步提高渲染效率，本文还提出了一种基于四叉树的动态分块技术。
动态分块技术可以将地形数据分块，每个块内的数据通过CPU进行预处理，然后将可视化需要的数据传输到GPU中进行渲染，从而减少GPU在渲染过程中对内存的读取时间，提高渲染效率。而四叉树则是一种基于区域分割的数据结构，可以将地形数据分为多个子节点，便于动态分块处理。同时，四叉树还可以实现紧凑存储，减少数据传输和存储占用的空间。
实验中，我们采用OpenSceneGraph工具来实现地形数据的可视化，并使用C++语言编写动态分块算法。实验数据来源于国家地理信息公共服务平台，包括DEM数据和卫星遥感图像数据。实验比较了本文提出的方法与串行方法和GPU并行方法的渲染效率和质量，并分析了不同数据量和配置对方法性能的影响。
3.研究意义和创新点
本文提出了一种基于CPU+GPU混合计算的地形数据并行可视化方法，并探讨了动态分块技术对方法性能的影响。该方法可以充分利用CPU和GPU的优势，提高地形数据的渲染效率和质量。本文的创新点如下：
（1）提出了一种基于CPU+GPU混合计算的地形数据并行可视化方法，实现了对地形数据的快速、高效可视化。
（2）提出了一种基于四叉树的动态分块技术，将地形数据分块，减少对内存的读取时间，提高渲染效率。
（3）实验结果表明，该方法可以有效提高地形数据的渲染效率和质量，满足实时可视化的要求。
4.研究进展和展望
本文目前正在进行实验调试和性能优化，预计在短期内完成初步实验。未来，我们将继续探究如何提高动态分块算法的效率，研究更加复杂的地形数据类型，并探讨如何将该方法应用于更广泛的领域，如地形建模、虚拟地球等。我们相信，通过不断的实践和探索，该方法将逐渐成为地形可视化的主流方法，为地理信息系统的发展做出积极贡献。