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摘要
针对地理计算中多边形形状复杂度难以量化的问题,而多边形形状复杂度是衡量对象空间结构复杂性的重要指标,对优化空间处理算法尤其是海量复杂数据的高性能叠置计算具有重要意义。该文提出了一种新的多边形形状复杂度度量模型。所提的多边形形状复杂度模型较好的度量了多边形形状复杂度,对于提升高性能环境下海量复杂数据叠置计算效率具有重要意义。该文以经典的Greiner-Hormann算法为例,在spark框架下验证了顾及多边形形状复杂度的数据划分方法相比现有的数据划分方法能取得更优的负载均衡指数和加速比。
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