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在计算机技术和地理信息技术日益融合的发展趋势下,基于Web地理信息系统的应用越来越广泛,已不再局限于农业、气象等传统行业。如今WebGIS系统为了加快客户端显示地图数据的速度,主要使用瓦片金字塔的结构对影像数据进行存储和管理。航空航天科技和遥感影像技术的不断进步,产生了海量的栅格地图数据,如何快速地构建影像数据的瓦片金字塔,是高性能WebGIS亟待解决的问题。传统瓦片金字塔的构建方法主要分为单机串行和分布式集群两种方式,而GPU由于其强大并行处理能力,为海量地图数据切片性能的提高提供了一种新的途径。本文利用CUDA并行计算架构设计了栅格地图数据的快速切片方法,将瓦片金字塔构建时的数据重采样和瓦片JPEG压缩的并行运算都交由GPU来完成,改变了瓦片金字塔传统生成的方式。本文主要研究内容如下:(1)对图像缩放常用的几种方法在GPU上并行实现进行了研究,并运用到不同地图投影下的瓦片缩放生成中。(2)研究了JPEG压缩标准,通过在GPU端完成JPEG压缩中的颜色变换和采样、DCT变换、量化等可并行运算部分,而逻辑运算较高的熵编码部分在CPU端完成,从而充分发挥了GPU平台的计算性能来完成瓦片数据的JPEG压缩。(3)针对瓦片金字塔的结构特性,分析了基于GPU的四叉树索引地图切片算法的设计与实现。在此基础上为了提高GPU显存利用率,提出了基于GPU平台的条带层级切片算法。此算法通过对划分的地图条带迭代式处理来生成不同缩放级别的瓦片,利用缓存技术来生成边界瓦片和金字塔的高层瓦片,从而减少了磁盘、主机内存和GPU显存间的数据传输。(4)采用模块化的思想,设计并实现了GPU平台的地图切片系统。其中元数据模块提供了切片地图Web服务发布所需的元信息;空间配置器模块为了满足切片过程中对相同大小的内存块频繁申请的需求,采用多级链表分配池方式管理内存,保证了切片系统的稳定性;瓦片存储模块设计了统一的接口来支持不同存储系统。基于以上工作与研究,本文设计并实现了基于GPU的地图切片系统。通过发布WMTS服务验证了切片系统生成瓦片金字塔的正确性。通过性能测试证明了利用GPU来进行地图切片具有性能优势,与CPU相比能够明显地提高海量栅格地图数据的切片速度。