CN104063496B - 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法 - Google Patents

适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104063496B
CN104063496B CN201410319012.0A CN201410319012A CN104063496B CN 104063496 B CN104063496 B CN 104063496B CN 201410319012 A CN201410319012 A CN 201410319012A CN 104063496 B CN104063496 B CN 104063496B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
mfrac
marine environmental
map
environmental forecasting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410319012.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104063496A (zh
Inventor
刘仁义
杜震洪
张丰
林贤辉
王叶晨梓
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN201410319012.0A priority Critical patent/CN104063496B/zh
Publication of CN104063496A publication Critical patent/CN104063496A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104063496B publication Critical patent/CN104063496B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30—Circuit design
    • G06F30/39—Circuit design at the physical level
    • G06F30/392—Floor-planning or layout, e.g. partitioning or placement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline or look ahead

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法。包括如下步骤：1）读取海洋环境预报产品的元数据的经纬度，将WGS84坐标转换为Web Mercator投影坐标；2）将数据深度层根据并行机器的核数切分为n份，设计MATLAB并行策略；3）设置地图分级数；4）根据当前地图级别插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件；5）完成当前地图级别所有参数的绘制；6）将切片文件采用LOD方式组织，完成所有级别所有参数的绘制；7）等待所有并行计算机处理完毕，生成元数据。本发明在海洋环境科学的信息化研究领域具有较好的应用前景。该方法利用并行计算技术，保障海洋环境预报数据快速处理，缩短瓦片地图服务发布周期。

Description

适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法
技术领域
本发明属于海洋环境预报信息化领域。尤其涉及一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法。
背景技术
随着海洋渔业、滨海旅游业、海洋交通运输业、海洋油气业等海洋相关产业的发展，海洋产业对国民经济的贡献越来越大。由《2012年中国海洋经济统计公报》显示，2012年全国海洋产业总产值达50087亿元，相比2011年增长7.9％，生产总值占GDP的9.6％。同时，中国又是世界上遭受海洋灾害影响最严重的国家之一，平均每年由于风暴潮、海冰、海雾、飓风等各种海洋灾害造成的直接经济损失超过100亿元，严重威胁了沿海省市的可持续发展。因此，海洋环境预报对于沿海人民生命财产保护、海洋资源开发、海洋经济发展等意义重大。
海洋环境预报数据具有多源异构、实时动态、数据量庞大等特点，采用常规的数据处理方法无法及时地生成产品，缺乏实时性的数值预报产品达不到很好的预报效果，甚至延迟了灾难的预警。因此，面对海量的海洋环境预报数据，如何实现数据的快速高效处理是海洋环境预报信息化领域的一个亟待解决的科学问题。
Matlab提供了大量高效的数值计算模块和丰富的数据显示功能，便于用户进行科学建模仿真和快速算法研究。科学计算通常需要很长的时间去处理数据密集型的运算，Matlab的并行计算式编程可以大大减少程序计算时间，提高程序性能。由Matlab推出的Parallel Computing Toolbox是一个基于MPI标准开发出来的并行计算工具箱。利用Parallel Computing Toolbox可以使用多核处理器、GPU和计算机集群来解决计算问题和数据密集型问题。利用MATLAB并行计算技术，可以提高海洋环境预报数据处理速度，缩短瓦片地图服务发布周期，保障海洋环境预报较好的实时性。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提出一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法。
一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法包括如下步骤：
1)读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，并将WGS84坐标下的经纬度转换为Web Mercator投影坐标下的经纬度；
2)海洋环境预报产品具有多个深度层，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，设计MATLAB并行策略；
3)根据实际需求设置地图分级数；
4)将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件；
5)重复步骤4)，完成当前地图级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制；
6)将步骤4)生成的切片文件采用LOD方式组织，重复步骤3)～步骤5)，完成所有级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制；
7)等待所有MATLAB并行策略处理完毕，生成元数据。
所述的步骤1)为：读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，海洋环境预报产品中的经纬度是WGS84经纬坐标，浏览器客户端需要加载的产品用的投影坐标系是Web Mercator投影，所以对多源地理数据处理需要涉及投影变换，利用公式(1)～公式(6)对WGS84坐标和Web Mercator投影坐标进行转换；
q＝q1-q2 (4)
式中Lat代表WGS84纬度；Long代表WGS84经度；RefLat代表基准纬度；CenMeri代表中央子午线；X代表Web Mercator横坐标；Y代表Web Mercator纵坐标；N0、q1、q2、q为中间过程参数。
所述的步骤2)为：海洋环境预报产品具有多个深度层，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，n是并行机器的核数，设计MATLAB并行架构，MATLAB并行架构分为三个层次，分别为控制层、工作层和进程层，控制层管理所有工作节点并负责分配工作任务，工作层接受任务并启动多进程并行处理，进程层处理具体任务生成最终产品。
所述的步骤4)为：从WGS84转为Web Mercator坐标后的纬度并不是等间距的，而绘图所需的输入数据必须为等经纬坐标，因此需要经过插值，出于网络地图对缩放功能的需求，海洋环境预报产品最终生成的图片要贴合多级地理底图的，而插值的密度与地图级数成正相关关系，地图级数越高，插值密度越大，将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别利用MATLAB的meshgrid函数实现插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件，分级切片文件即为当前级别的规则格网数据。
所述的步骤5)为：海洋环境预报产品包含不同类型的参数，重复步骤4)，完成当前地图级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制，生成不同种类的图片，温度、湿度、降水生成填色图，风速风向生成风向标，潮汐、海浪、海流生成箭头，气压生成等值线。
所述的步骤6)中的LOD组织方式为：
6.1构建LOD的第一步是根据需要显示的级别为地图分幅，一幅全球地图在第0层是一张256*256像素的图片，放大到下一级即第1层，图片长宽各加倍，整张图是512*512像素的图片，对其进行切分为2*2的4张图片，每张图片仍为256*256像素，以下每增加一个级别都递归采用相同的切分方法，这就形成了一个四叉树的结构；
6.2根据上述切分方式将地图分幅后需要将其按照以下规范存储并命名，以方便查询检索；
多图层地理数据存储组织方式采用“\0缓存\1图层\2缩放级别\3行号\4列号.png”缓存存储结构，根目录，即第0级为缓存文件夹，标识不同的切分和瓦片组织方式，第1级为图层文件夹，数据产品不同于地理底图，会有多个图层，并且图层会随着新数据实时增加，第2级为缩放级别文件夹，代表有多少层地图分幅，第3级是行号文件夹，第4级是以列号命名的图片。
本发明与现有技术相比具有的有益效果是：本发明在海洋环境科学的信息化研究领域具有较好的应用前景。由于海洋环境预报数据的海量性，采用常规的数据处理方法无法及时地生成产品，缺乏实时性的数值预报产品达不到很好的预报效果，甚至延迟了灾难的预警。该方法利用并行计算技术，保障海洋环境预报数据快速处理，缩短瓦片地图服务发布周期。
利用MATLAB并行计算技术，有效提高海洋环境预报数据处理速度，显著缩短瓦片地图服务发布周期，增强地图服务的稳定性，较好地保障海洋环境预报的实时性。
附图说明
图1为MATLAB并行处理流程；
图2为风速风向图。
具体实施方式
一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法包括如下步骤：
1)读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，并将WGS84坐标下的经纬度转换为Web Mercator投影坐标下的经纬度；
2)海洋环境预报产品具有多个深度层，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，设计MATLAB并行策略；
3)根据实际需求设置地图分级数；
4)将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件；
5)重复步骤4)，完成当前地图级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制；
6)将步骤4)生成的切片文件采用LOD方式组织，重复步骤3)～步骤5)，完成所有级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制；
7)等待所有MATLAB并行策略处理完毕，生成元数据。
所述的步骤1)为：读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，海洋环境预报产品中的经纬度是WGS84经纬坐标，浏览器客户端需要加载的产品用的投影坐标系是Web Mercator投影，所以对多源地理数据处理需要涉及投影变换，利用公式(1)～公式(6)对WGS84坐标和Web Mercator投影坐标进行转换；
q＝q1-q2 (4)
式中Lat代表WGS84纬度；Long代表WGS84经度；RefLat代表基准纬度；CenMeri代表中央子午线；X代表Web Mercator横坐标；Y代表Web Mercator纵坐标；N0、q1、q2、q为中间过程参数。
所述的步骤2)为：海洋环境预报产品具有多个深度层，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，n是并行机器的核数，设计MATLAB并行架构，MATLAB并行架构分为三个层次，分别为控制层、工作层和进程层，控制层管理所有工作节点并负责分配工作任务，工作层接受任务并启动多进程并行处理，进程层处理具体任务生成最终产品。
所述的步骤4)为：从WGS84转为Web Mercator坐标后的纬度并不是等间距的，而绘图所需的输入数据必须为等经纬坐标，因此需要经过插值，出于网络地图对缩放功能的需求，海洋环境预报产品最终生成的图片要贴合多级地理底图的，而插值的密度与地图级数成正相关关系，地图级数越高，插值密度越大，将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别利用MATLAB的meshgrid函数实现插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件，分级切片文件即为当前级别的规则格网数据。
所述的步骤5)为：海洋环境预报产品包含不同类型的参数，重复步骤4)，完成当前地图级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制，生成不同种类的图片，温度、湿度、降水生成填色图，风速风向生成风向标，潮汐、海浪、海流生成箭头，气压生成等值线。
所述的步骤6)中的LOD组织方式为：
6.1构建LOD的第一步是根据需要显示的级别为地图分幅，一幅全球地图在第0层是一张256*256像素的图片，放大到下一级即第1层，图片长宽各加倍，整张图是512*512像素的图片，对其进行切分为2*2的4张图片，每张图片仍为256*256像素，以下每增加一个级别都递归采用相同的切分方法，这就形成了一个四叉树的结构；
6.2根据上述切分方式将地图分幅后需要将其按照以下规范存储并命名，以方便查询检索；
多图层地理数据存储组织方式采用“\0缓存\1图层\2缩放级别\3行号\4列号.png”缓存存储结构，根目录，即第0级为缓存文件夹，标识不同的切分和瓦片组织方式，第1级为图层文件夹，数据产品不同于地理底图，会有多个图层，并且图层会随着新数据实时增加，第2级为缩放级别文件夹，代表有多少层地图分幅，第3级是行号文件夹，第4级是以列号命名的图片。
实施例
为验证本发明的有效性，以印度洋海面风场数值预报数据为例，测试数据处理效率的变化。
本实施例利用Matlab Distributed Computing Toolbox(DCT)实现海洋环境预报产品的并行处理。DCT将集群中的一台计算机设置为任务管理节点(Job Manager)，其余的计算机为计算任务工作节点(Worker)，任务管理节点将任务划分为多个独立的子任务(Task)交给计算任务工作节点运算处理。如图1所示。
硬件架构如表1所示。
表1
数据样例的分辨率为251×476，包括温度、湿度、气压、降水、风场等等参数，需要生成多种类型的图片。生成的图片如图2所示，图2a为级别为3的风速风向图，图2b为级别为4的风速风向图。
测试的时间为生成各种类型的单个产品平均时间，测试结果如表2所示。由测试结果可知，采用三台计算机集群可以加速2-3倍效率。
表2
本实施例构建的海洋环境预报数据并行计算有效提高了数据处理效率，缩短瓦片地图服务发布周期，保障海洋环境预报较好的实时性。

Claims (3)

1.一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法，其特征在于包括如下步骤：
1)读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，并将WGS84坐标下的经纬度转换为Web Mercator投影坐标下的经纬度；
所述的步骤1)为：读取海洋环境预报产品的元数据，提取元数据中的经纬度，海洋环境预报产品中的经纬度是WGS84经纬坐标，浏览器客户端需要加载的产品用的投影坐标系是Web Mercator投影，所以对多源地理数据处理需要涉及投影变换，利用公式(1)～公式(6)对WGS84坐标和Web Mercator投影坐标进行转换；
<mrow> <mi>N</mi> <mn>0</mn> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>6378137.0</mn> <mrow> <mi>S</mi> <mi>q</mi> <mi>r</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>P</mi> <mi>o</mi> <mi>w</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mn>0.081819190843</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mo>)</mo> <mo>*</mo> <mi>P</mi> <mi>o</mi> <mi>w</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>Re</mi> <mi>f</mi> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180</mn> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>q</mi> <mn>1</mn> <mo>=</mo> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mn>180.0</mn> <mn>4.0</mn> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mn>2.0</mn> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180.0</mn> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>q</mi> <mn>2</mn> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>0.081819190843</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>*</mo> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mn>0.081819190843</mn> <mo>*</mo> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180.0</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mn>0.081819190843</mn> <mo>*</mo> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180.0</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
q＝q1-q2 (4)
<mrow> <mi>X</mi> <mo>=</mo> <mi>N</mi> <mn>0</mn> <mo>*</mo> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>Re</mi> <mi>f</mi> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180.0</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>g</mi> <mo>-</mo> <mi>C</mi> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>M</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mn>57.29577951</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>Y</mi> <mo>=</mo> <mi>N</mi> <mn>0</mn> <mo>*</mo> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>Re</mi> <mi>f</mi> <mi>L</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>P</mi> <mi>I</mi> </mrow> <mn>180.0</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中Lat代表WGS84纬度；Long代表WGS84经度；RefLat代表基准纬度；CenMeri代表中央子午线；X代表Web Mercator横坐标；Y代表Web Mercator纵坐标；N0、q1、q2、q为中间过程参数；
2)海洋环境预报产品具有多个深度层，海洋环境预报数据具有多源异构、实时动态、数据量庞大的特点，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，设计MATLAB并行策略，保障海洋环境预报数据快速处理，缩短瓦片地图服务发布周期；
3)根据实际需求设置地图分级数；
4)将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件；
5)海洋环境预报产品包含不同类型的参数，重复步骤4)，完成当前地图级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制，生成不同种类的图片，温度、湿度、降水生成填色图，风速风向生成风向标，潮汐、海浪、海流生成箭头，气压生成等值线；
6)将步骤4)生成的切片文件采用LOD方式组织，重复步骤3)～步骤5)，完成所有级别下海洋环境预报产品所有参数的绘制；
所述的步骤6)中的LOD组织方式为：
6.1构建LOD的第一步是根据需要显示的级别为地图分幅，一幅全球地图在第0层是一张256*256像素的图片，放大到下一级即第1层，图片长宽各加倍，整张图是512*512像素的图片，对其进行切分为2*2的4张图片，每张图片仍为256*256像素，以下每增加一个级别都递归采用相同的切分方法，这就形成了一个四叉树的结构；
6.2根据上述切分方式将地图分幅后需要将其按照以下规范存储并命名，以方便查询检索；
多图层地理数据存储组织方式采用“\0缓存\1图层\2缩放级别\3行号\4列号.png”缓存存储结构，根目录，即第0级为缓存文件夹，标识不同的切分和瓦片组织方式，第1级为图层文件夹，数据产品不同于地理底图，会有多个图层，并且图层会随着新数据实时增加，第2级为缩放级别文件夹，代表有多少层地图分幅，第3级是行号文件夹，第4级是以列号命名的图片；
7)等待所有MATLAB并行策略处理完毕，生成元数据。
2.根据权利要求1所述的一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法，其特征在于所述的步骤2)为：海洋环境预报产品具有多个深度层，将每个深度层根据并行机器的核数切分为n份数据，n是并行机器的核数，设计MATLAB并行架构，MATLAB并行架构分为三个层次，分别为控制层、工作层和进程层，控制层管理所有工作节点并负责分配工作任务，工作层接受任务并启动多进程并行处理，进程层处理具体任务生成最终产品。
3.根据权利要求1所述的一种适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法，其特征在于所述的步骤4)为：从WGS84转为Web Mercator坐标后的纬度并不是等间距的，而绘图所需的输入数据必须为等经纬坐标，因此需要经过插值，出于网络地图对缩放功能的需求，海洋环境预报产品最终生成的图片要贴合多级地理底图的，而插值的密度与地图级数成正相关关系，地图级数越高，插值密度越大，将步骤2)切分得到的数据根据当前地图级别利用MATLAB的meshgrid函数实现插值，利用MATLAB绘图指令并行生成分级切片文件，分级切片文件即为当前级别的规则格网数据。
CN201410319012.0A 2014-07-04 2014-07-04 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法 Active CN104063496B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410319012.0A CN104063496B (zh) 2014-07-04 2014-07-04 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410319012.0A CN104063496B (zh) 2014-07-04 2014-07-04 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104063496A CN104063496A (zh) 2014-09-24
CN104063496B true CN104063496B (zh) 2017-10-03

Family

ID=51551210

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410319012.0A Active CN104063496B (zh) 2014-07-04 2014-07-04 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104063496B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105678060B (zh) * 2015-12-31 2018-04-10 无锡江南计算技术研究所 一种数值预报产品实时处理方法
CN106202447B (zh) * 2016-07-15 2019-10-01 西安测绘研究所 一种具备生产与管理一体化的数字地图制图系统
CN106294574B (zh) * 2016-07-21 2020-09-15 国家林业和草原局调查规划设计院 分布式云环境下林地专题图瓦片快速生成方法
CN107563955A (zh) * 2017-09-12 2018-01-09 武汉锐思图科技有限公司 一种基于gpu的并行地图切片方法及系统
CN108172277B (zh) * 2017-12-19 2020-07-07 浙江大学 一种多倍率数字切片图像存储与浏览的方法和系统
CN109520483A (zh) * 2018-09-28 2019-03-26 天津大学 一种多波束水深数据库建立方法
CN111190990A (zh) * 2020-01-02 2020-05-22 中电投电力工程有限公司 适用于气象预报系统的自动化gis绘图方法
CN112908146A (zh) * 2020-12-26 2021-06-04 云景文旅科技有限公司 一种手绘地图切割呈现方法以及智慧导游导览系统
CN114528367A (zh) * 2022-02-23 2022-05-24 重庆允丰科技有限公司 基于数字孪生的业务数据信息统计方法及计算机存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7009736B2 (en) * 2000-12-22 2006-03-07 Texas Instruments Incorporated Tile map based multi-level supercell screening
CN103473732A (zh) * 2013-08-30 2013-12-25 国家电网公司 基于并发控制和双缓存技术的移动gis切片地图展现方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7009736B2 (en) * 2000-12-22 2006-03-07 Texas Instruments Incorporated Tile map based multi-level supercell screening
CN103473732A (zh) * 2013-08-30 2013-12-25 国家电网公司 基于并发控制和双缓存技术的移动gis切片地图展现方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Google Maps地图投影全解析";狮兄;《http://www.cnblogs.com/LionGG/archive/2009/04/20/1439905.html》;20090420;第1-6页 *
"PC集群环境下地图切片的并行计算方法";杨轶;《测绘科学》;20140331;第39卷(第3期);第120页第1段-第122页右栏最后1段 *
"Windows环境下的Matlab并行机群计算配置及应用";袁舒 等;《计算机与现代化》;20100531;第189-194页 *
WGS84坐标与Web墨卡托坐标互转;lsldd;《CSDN博客：http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/8095500》;20101021;第1页第1段-第2页第1段 *
基础科学辑》.2011,第A008-5页. *
彭杰."基于切片地图Web服务的地理信息发布技术研究".《中国优秀硕士学位论文全文数据库&#8226 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN104063496A (zh) 2014-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104063496B (zh) 适用于瓦片地图服务的海洋环境预报产品并行处理方法
Shaker et al. Investigating urban heat island through spatial analysis of New York City streetscapes
Mandli et al. Adaptive mesh refinement for storm surge
Hashem et al. Change analysis of land use/land cover and modelling urban growth in Greater Doha, Qatar
CN111369543A (zh) 一种基于双重自注意力模块的快速花粉颗粒检测算法
Chronis et al. A parametric approach to the bioclimatic design of large scale projects: The case of a student housing complex
Zhang et al. Does major agriculture production zone have higher carbon efficiency and abatement cost under climate change mitigation?
Lu et al. Integrated suitability, vulnerability and sustainability indicators for assessing the global potential of aquifer thermal energy storage
Huang et al. Regional economic and environmental analysis as a decision support for marine spatial planning in Xiamen
Divino et al. Modelling sustainable international tourism demand to the Brazilian Amazon
Ackerman et al. Computational modeling for climate change: Simulating and visualizing a resilient landscape architecture design approach
Park et al. Visualization of urban air pollution with cloud computing
Li et al. Analysis of the challenges and solutions of building a smart city
Coulibaly et al. Numerical simulation of land and sea-breeze (LSB) circulation along the Guinean Coast of West Africa
CN102880753A (zh) 基于分形维数的土地利用空间特征尺度转换方法
Washington et al. Challenges in climate change science and the role of computing at the extreme scale
Qiao et al. Research on environmental planning method based on neural network and artificial intelligence technology
Atharinafi et al. Spatial Urban–Rural Interaction Patterns in Metropolitan Cirebon Raya using Remote Sensing and Socioeconomic Data
Shareef Effective use of GIS for visualizing forecasted meteorological and marine data
Schmitt Spatial modeling issues in future smart cities
Chande et al. Enhanced Recurrent Neural Network for Reducing Carbon Foot Printing in Industry
Bai et al. Study on Dynamic Change of Land Use in Qingzhen City Based on GIS Technology and CA-Markov Model
Chen et al. Mapping for terrestrial ecosystem services: A review
Faria de Deus et al. Urban sprawl in Portugal based on urban systems spatial boundaries
Bâra et al. Natural factors that can affect wind parks and possible implementation solutions in a Geographic Information System

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant