• 并行切入点
矢栅转换
并行方法一——共享内存
进程1 进程2 进程3 进程4
并行方法二——PC集群
• 从主机发起请求 让服务器同时出图
主机
部 署
CITYSERVER 服务器1
CITYSERVER 服务器2
CITYSERVER 服务器3
CITYSERVER 服务器4
地理切片原理及并行方法
谢谢！
High-performance Geo-Computation Lab Group
Image File For Each Column
紧凑型文件存储
Server Cache Directory
Map Sever Cache Directory
Map Frame Name
_alllayers
L00
L01
……
conf.cdi L[N]
文件夹
文件
conf.xml
Level Of Detail
R0000C0000.bundlx R0000C0080.bundlx …… R[rows]C[cols].bundlx
Compacted Tiles
存储方 式？
R0000C0000.bundle R0000C0080.bundle
R[rows]C[cols].bundle
紧凑型文件解读
• Bundle
瓦片金字塔
• 多分辨率的层次模型 • 预缓存 • 繁冗的切片数量/时间
如何 切片？
解决方案：时空转换策略
切片方案
• 当前切片大小：T（像素级定义） • 当前坐标：X，Y
• 那么行列值的计算方法如下： • 行号：row=abs(TileOrgX -X)/(R*T) • 列号：column=abs(TileOrgY -Y)/(R *T) • R=(25.39999918/DPI)*Scale/1000 • 单位：米/像素
地理切片原理及并行方法
High-performance Geo-Computation Lab Group
内容提要
• 切片实现过程介绍 • 切片的存储格式解析 • 并行切片的方案
High-performance Geo-Computation Lab Group
什么是瓦片
• 将一定范围内的地图，按一定的比例尺级 别（瓦片级别），切片成若干个以行列进 行编排的图片数据，并按一定的命名规则 和组织方式进行存储，形成金字塔结构模 型的静态地图缓存。所获得的特定格式的 地图切片数据，即是瓦片（Tile）。
Map01
……
conf.cdi L[N]
文件夹
文件
conf.xml
Level Of Detail
R00000001
R00000001
……
R[rows]
Tile Rows
配置文件： 切片元数据
……
C00000000.png C00000001.png
C[cols].png
瓦片图片在原图中分布情况
DataA
DataB
DataC
DataD
DataE
DataF
DataG
DataH
DataI
Header——Data数据长度 Data ——图片数据
瓦片图片在bundle文件中组织情况
Header
DataA
Header
DataB
Header
DataC Header
DataD
Header
切片类型 创建时间 文件数量 文件大小
松散型 紧凑型
13’33’’ 13’19’’
12,962 14
34.0M 41.8M
占用磁盘空 迁移时间
间
61.9M
53’’
41.8M
<1’’
金字塔
存储模 型
松散型文件存储
Server Cache Directory
Map Sever Cache Directory
DataE
Header DataF Header
DataG
Header DataH Header
DataI
每段数据前增加四个字节存储每个切片数据的长度
紧凑型文件解读
• Bundlex
瓦片索引在bundlx文件中组织情况
DataA DataB DataC
DataD DataE DataF
DataG DataH DataI
81952 = 16+5*16384+16
1 bundlx = 81952 byte 1 bundle <= 16384 tiles 1 tile偏移量占用 5 byte
切片的读取方法
• 读取方法 • Image getTile(int level, int row, int col)
地图瓦片生成的并行应用
• Scale：图上距离比实际距离缩小的程度； • DPI：每英寸的像素数；
Arcgis瓦片存储格式
松散型 （jpg.png等） VS 紧凑型（Bundle）
• 可以直接读取，比较直观。
• 占用磁盘空间大，不太易于管理， 拷贝和迁移不太方便。
• 对密级较高的数据，不能设置密码
• 磁盘存储占用空间少， • 易拷贝，调用切片时网络流量少 • 便于迁移及管理