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基于异构多核架构的点、线与多边形间空间关系查询并行加速研究的开题报告
一、研究背景
随着计算机科学与技术的不断发展，空间地理信息系统已经成为了处理地理空间信息最重要的工具之一，然而大规模的空间数据处理和查询已经成为了地理空间信息系统开发工作中最主要的挑战之一。而解决数据处理和查询这一问题，就需要采用并行计算的技术。
在地理空间信息处理中，经常需要计算点、线和多边形之间的空间关系，如判断一个点是否在一个多边形内部，判断两条线段是否相交等。传统的串行算法在处理大规模数据时效率较低，因此需要采用并行计算的技术。
同时，随着异构多核架构（如CPU+GPU）的出现，人们拥有了更多的计算资源来处理大规模数据，因此如何充分利用多核架构的计算资源，提高地理空间信息系统的处理效率，成为了研究的热点。
因此，本课题旨在研究基于异构多核架构的点、线与多边形间空间关系查询并行加速，提高空间数据的处理效率。
二、研究内容和方案
1.研究内容
（1）对空间关系查询算法进行研究，包括点与多边形的包含关系、线段之间的相交关系等。
（2）设计基于异构多核架构的并行算法，利用GPU进行计算加速。
（3）实现算法，并进行效率测试。
（4）分析测试数据，并对算法进行优化。
2.研究方案
（1）熟悉相关算法，包括点与多边形的包含关系判断算法，线段相交判断算法等。
（2）熟悉GPU编程相关知识，了解异构多核架构的特点。
（3）设计基于GPU加速的并行算法，并使用CUDA编程实现。
（4）选取适当的数据集，进行测试，并记录测试结果。
（5）对测试结果进行分析，并对算法进行优化。
三、研究意义和创新点
本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：
（1）提高地理空间信息系统的处理效率，缩短处理时间。
（2）充分利用GPU的计算资源，提高并行计算的效率。
（3）探索异构多核架构在地理空间信息处理中的应用，进一步推进地理空间信息系统的发展。
本课题的创新点主要有：
（1）针对地理空间信息处理中的空间关系查询问题，提出了GPU加速的并行算法。
（2）利用异构多核架构的计算资源，从而充分发挥计算机系统的整体性能。
（3）通过实验验证本算法的性能，并进一步对算法进行优化，提高处理效率。
四、预期结果
预期结果是通过对基于异构多核架构的点、线与多边形间空间关系查询并行加速的研究，得到高效的空间数据处理算法，提高地理空间信息系统的处理效率。同时，该研究还可为异构多核架构在地理空间信息处理中的应用提供有益的探索。