IDL在分布式GIS系统中的应用方法研究
遥感07-毕业设计题目(选)
学生 于博洋 臧 博
许海蓬 赵 强
修明军 王 旭 牟 磊 李敬德 吴廷博 张焕雪 姬景龙 段 宁 李文君 姜 建 王玉叶 纪晓华 孙云晓 侯典吉 吴 垒 田会龙 高明刚 任仲亮 耿晓庆 王孔华 王吉振 张 岩
宋 晓 刘明旭 刘钊君 谢小伟 李 兴 李 帅 孙常峰 张 超
郑明振 曲家杰 赵冠雄 张 辰
指导教师 江涛 江涛 江涛 江涛 江涛 江涛 江涛 王志勇 王志勇 王志勇 王志勇 王志勇 战丽丽 战丽丽 战丽丽 战丽丽 战丽丽 王仁礼 王仁礼 王仁礼 王仁礼 王仁礼 王萍 王萍 王萍 王萍 孙林 孙林 孙林 孙林 孙林 孙林 蔡玉林 蔡玉林 蔡玉林 蔡玉林 蔡玉林 朱红春 朱红春 朱红春 朱红春 朱红春 许君一 许君一 许君一 许君一 许君一 许君一 朱金山 朱金山 朱金山 朱金山 朱金山 朱金山 朱金山
选题来源 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 生产 科研 科研 生产 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 科研 研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 工程实际 理论研究 科研项目 工程实际 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目 科研项目
idl的名词解释
idl的名词解释IDL（Interactive Data Language）是一种通用的数据分析和可视化编程语言，由美国国家航空航天局（NASA）开发而成。
它在科学研究、数据处理、图像处理等领域具有广泛应用，被广泛认可为一种高效、灵活和易于使用的工具。
一、简介及历史IDL的诞生可以追溯到20世纪70年代的NASA，当时他们需要处理大量的天体和宇宙物理数据。
为满足科学家们对数据分析和可视化的需求，NASA开始着手开发IDL这一编程语言。
IDL最初是基于另一种名为Fortran的编程语言开发的，它将用户界面和数据处理结合在一起，极大地简化了数据分析过程。
随着科技的不断进步以及用户需求的变化，IDL不断发展壮大，并逐渐拥有了更多强大的功能和扩展库。
二、特点与功能1. 易于学习和使用：IDL的编程语法相对简单，具有较高的可读性和可理解性。
对于科研工作者来说，他们可以较快地掌握并使用IDL进行数据处理和可视化。
2. 高效的数据处理能力：IDL内置了大量的数据处理函数和方法，使得科学家和工程师可以方便地进行各种数据统计、分析和处理。
无论是简单的数据筛选和排序，还是复杂的数据模型建立和拟合，IDL都能够提供高效的解决方案。
3. 强大的图像可视化能力：IDL通过将数据和图像结合起来，提供了丰富的图形绘制和可视化功能。
科学家和工程师可以使用IDL创建各种二维、三维和动态图形，帮助他们更好地理解数据和发现隐藏的规律。
4. 多样化的数据格式支持：IDL可以直接读取和处理多种数据格式，包括文本文件、图像文件、NetCDF文件等。
这样的特性使得IDL成为一个通用的数据处理工具，在多个领域都能发挥重要作用。
5. 跨平台支持：IDL可以在不同的操作系统上运行，包括Windows、MacOS和Linux等。
这使得科研工作者可以在不同平台之间无缝切换，方便地共享和使用IDL程序。
三、应用领域IDL在众多科学领域被广泛应用。
以下是几个常见使用IDL的领域：1. 天文学：IDL可以用于天体观测数据的处理和分析，用于天体物理学的研究和模拟。
IDL功能及应用介绍
IDL Analyst 集成了IMSL
• International Mathematics and Statistics Library • 由Visual Numerics, Inc从1970s开始开发 • IMSL 是著名的包含全面的数学和统计函数的 软件包，，拥有超过 300 个已证明且精准的数 学统计算法 • IDL Analyst中包含了除了金融领域的所有C函 数库
Survival Analysis 残余分析
Probability Distribution Functions and Inverses
Random Number Generation
Math and Statistics Utilities
IDL Analyst无缝集成了IMSL函数
• 185 IMSL 数学和统计函数无缝集成到IDL命令行环境中 • 每一个函数： – 全部经过测试 – 全部提供文档 – 移植到不同平台 – 健壮的 – 精确的 – 可靠的 – 提供全面的支持
IDL小波工具包
并行运算
IDL_IDLBRIDGE
IDL开发环境
全功能编译器
工程管理 大的应用 程序
颜色区分 的编辑器
输出日志
变量查看窗口
命令行操作
GUI开发工具
拖拽式GUI工具
可扩展性强
• 连接 Fortran、 C或是 C++代码
• IDL 调用Window DLL或Unix共享类库
• COM兼容的 ActiveX 控件和容器 • IDL DataMiner 连接ODBC数据库 • 通过Java Bridge访问Java对象
分布式计算技术在地理信息系统中的应用(九)
分布式计算技术在地理信息系统中的应用一、引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）作为一种集地理空间数据、地理空间分析和地图制图为一体的信息系统，已经广泛应用于城市规划、环境管理、资源调查等领域。
而分布式计算技术则是一种将计算任务分解为多个子任务并在不同计算节点上进行并行执行的技术。
本文将探讨分布式计算技术在地理信息系统中的应用。
二、分布式计算技术概述分布式计算技术是指将计算任务分解为多个子任务，分配给多个计算节点进行并行计算，最终将结果汇总得到最终的计算结果。
这种技术能够充分利用多个计算资源，提高计算效率和处理能力。
常见的分布式计算技术有云计算、大数据技术等。
三、分布式计算技术在地理信息系统中的应用1. 数据存储和处理地理信息系统中的数据通常具有大量的空间关联性，传统的中央存储模式会导致数据冗余和访问效率低下。
而利用分布式存储技术，可以将数据分布在多个节点上，避免数据冗余，并可通过分布式文件系统进行高效的数据访问和处理。
这样能够提高数据的并行处理能力和响应速度。
2. 空间分析和模拟地理信息系统中常常需要进行一系列的空间分析和模拟，如路径规划、地形分析等。
传统的串行算法在处理大规模的数据时效率较低。
而利用分布式计算技术，可以将计算任务分成多个子任务，分配给多个计算节点并行执行。
这样不仅能够提高计算速度，还能够处理更加复杂和大规模的计算任务。
3. 数据共享和协同编辑在地理信息系统中，多个用户可能需要共同编辑和更新地图数据。
传统的中央式数据库存在单点故障和数据一致性问题。
而采用分布式存储和处理技术，可以将数据存储在多个节点上，并通过分布式数据库管理系统进行数据共享和协同编辑。
这样能够提高系统的可用性和数据的一致性。
4. 高性能计算地理信息系统中的一些算法和模型通常需要进行大规模的计算，如聚类分析、回归分析等。
采用分布式计算技术，可以将计算任务分解为多个子任务，在多个计算节点上进行并行计算。
ENVI、IDL国外应用案例
ENVI/IDL国外应用案例2008年7月17日目录农业 (4)1.应用ENVI进行精准耕种 (4)2.AIR公司利用ENVI测定保险索赔的准确性 (5)3.HANTS——NDVI时间序列调和分析 (6)4.ENVI帮助澳大利亚促进花生作物健康生长 (9)智能安防 (11)5.基于ENVI的专利权专利产品为遥感平台上的实时影像处理打开了门户 (11)灾害管理 (13)6.科学家利用ENVI探测地震区破坏范围 (13)7.利用MERIS影像测绘森林火灾 (14)航空宇宙 (17)8.IDL帮助科学家了解太阳系的形成 (17)环境科学与林业 (19)9.ITRES利用ENVI为环境行业的消费者提供方案 (19)10.ENVI帮助研究者监测生态平衡 (20)11.ENVI用于检测休斯顿的污染状况 (21)12.IDL和ENVI成为法国EADS国防安全系统参与的国际项目的核心力量 (23)13.萨克拉曼多S AN J OAQUIN山谷入侵物种管理 (23)14.伍兹霍尔研究中心(WHRC)利用ENVI加强刚果北部森林保护 (24)地质与地理学 (26)15.用L ANDSAT影像建立数字地形模型 (26)16.法国国家空间研究中心利用ENVI研究生态系统演变 (26)17.印第安纳大学利用IDL和ENVI改进地质学研究 (27)18.利用ENVI,IDL研究火星表面地质情况 (28)19.S PA D I S™软件帮助地质学家和采人员实现有效探测 (29)气象与大气科学 (32)20.ENVI在洪水监测方面发挥重要作用 (32)21.ITT全球服务组织利用IDL支持EUMETSAT气象项目 (33)22.气象观测新视角——澳大利亚公司为亚洲提供天气预报软件 (36)23.暴风眼——IDL用于卫星影像分析追踪暴风轨迹 (40)军事 (44)24.ENVI用于伪装侦查 (44)25.布莱克霍克地理服务组织开发软件探测未引爆的军事目标 (45)海洋 (46)26．利用ENVI对原始卫星数据图像进行地理校正 (46)27.IDL应用于NASA的S EA WIFS项目 (47)28.海洋学者利用IDL进行世界地形可视化分析 (52)油、气等能源开发 (55)29.ENVI提高采矿业效益 (55)30.光谱向导可指导采矿管理者监测铜矿分布 (56)31.利用机载天然气释放激光雷达监测天然气泄漏 (57)公共事业和电信 (57)32.美国农业部使用遥感和ENVI检测食物污染 (57)遥感和地理数据与服务 (59)33.ENVI在石油渗漏的探测中扮演重要角色 (59)34.ENVI用作南俄勒冈州大学遥感课程的实习软件 (60)35.ITT信息可视化解决方案发展了图像科学行业 (61)制造业 (62)36.XEROX薄膜晶体管制造实现突破——IDL与L AB V IEW合作 (62)物理学和数学 (64)NL利用IDL分析中子散射数据 (64)38.IDL帮助L OS A LAMOS国家实验室实现复杂原子物理学数据的可视化 (66)天文学/空间科学 (69)39.IDL和ENVI辅助火星探测工作 (69)40.IDL有助于研究外太阳星系中的类地行星 (79)41.使用伽利略数据用VEGA来创建虚拟仿真平台 (81)42.IDL帮助实现NOAA“S CIENCE ON A S PHERE™”（SOS）复杂地球数据的可视化。
使用IDL的12个小技巧
使用IDL的12个小技巧IDL（Interactive Data Language）是一种用于科学数据分析和可视化的编程语言，广泛应用于天文学、地球科学、气象学等领域。
下面列举了一些使用IDL的小技巧，以便更高效地使用该语言：1.使用多行注释：在IDL中，可以使用分号'；'来添加注释。
然而，为了使代码更易读，可以使用/*注释内容*/的形式添加多行注释。
2.使用内建函数：IDL提供了许多内建函数来执行各种操作，如数学计算、数组处理、文件读写等。
在编写代码时，了解和使用这些函数可以有效地简化代码，并提高执行效率。
3. 显示帮助文档：IDL的帮助文档非常丰富，包括每个函数的定义、用法示例以及相关的参考资料。
在IDL命令行中，可以通过help函数来获取一些函数的帮助文档。
例如，help, function_name。
4. 使用通配符匹配文件名：在IDL中，可以使用*和?通配符来匹配文件名。
例如，read_ file, 'data*.txt'将读取以data开头、以.txt结尾的所有文件。
5.使用绘图模板：IDL提供了各种图形模板，可以用于创建各种类型的图表，如散点图、线图、柱状图等。
使用这些模板可以大大简化创建和自定义图形的过程。
6.使用图像处理工具：IDL提供了强大的图像处理工具包，可以对图像进行滤波、增强、分割等操作。
熟悉这些工具和函数，可以使图像处理过程更加高效和准确。
7. 使用结构体进行数据组织：IDL使用结构体（structure）来组织和存储复杂的数据。
结构体可以包含不同类型和大小的变量，使得数据的访问和操作更具有灵活性。
8.使用FOR循环和FOREACH迭代：在IDL中，使用FOR循环可以方便地对数据进行迭代处理。
另外，使用FOREACH迭代方式可以更加简洁地遍历数组元素。
9.使用条件语句：IDL提供了丰富的条件语句，如IF、ELSEIF和CASE语句，用于根据不同的条件执行不同的代码块。
IDL遥感可视化技术第一章-idl简介第一章-idl简介
集成的数学分析和统计软件包可以快速分析处理数据,包括工业标准的数学模型算法和内部函数。 函数库经过充分测试并被集成为一个整体,可进行基本数学分析、信号处理及实验性开发。 函数库已包含在IDL中,您不需要再另外购买其它的函数库。
Map Projections
IDL的特点
IDL＝VC 菜单的定制、消息传递 IDL＝VB 可视化界面的设计、语言通俗易懂、编程入门容易 IDL＝Java 具有良好的跨平台能力，方便移植，面向对象特性 IDL＝FORTRAN+C 语言风格绝大部分继承自Fortran，少量来源于C。面向矩阵，执行效率高，代码量比C和Fortran少得多，简洁而不失灵活性。 IDL＝MATLAB 提供了大量封装和参数化了的数学函数及各种信号处理的方法，使用方法也非常类似。 IDL＝OPENGL 提供了丰富的二维、三维图形图像操作类，能高效快速地对数据进行可视化。
可扩展性强 Embracing standards
Link to Fortran, C or C++ Code COM compliant ActiveX control IDL DataMiner (ODBC) Java
IDL小波工具包
IDL— 可视数据分析的解决方案 应用领域
地球科学 医学影像 图像处理 软件开发 大学教学 实验室
遥感可视化技术
主要内容
IDL 概况 IDL功能简介 应用实例展示 学习IDL
IDL概况
IDL(Interactive Data Language，交互式数据语言)是美国ittvis公司的旗舰产品，它既是对数据进行可视化表现、分析及应用开发的软件，又是面向矩阵、语法简单的可视化计算机语言。是进行数据分析、可视化表达与跨平台应用开发的理想工具。 IDL用户涵盖NASA、ESA、NOAA、Siemens、GE Medical、Army Corps of Engineers、MacDonald Dettwiler 等。 NASA选用IDL进行飞越火星航空器的研究，JPL科学家利用IDL对“勇气号”和“机遇号”的数据进行数据分析和处理。
使用IDL进行科学数据可视化
使用IDL进行科学数据可视化IDL（Interactive Data Language）是一种用于科学数据可视化和分析的编程语言。
它是由美国太空总署（NASA）开发的，广泛应用于地球科学、天文学、地理信息系统（GIS）以及其他领域的数据分析和可视化。
IDL具有强大的数据处理和绘图功能，可以处理大量的数据，并提供各种灵活的可视化方式。
IDL的数据处理功能非常强大。
它支持各种数据格式，包括数值、图像、文本等。
用户可以使用IDL读取、处理和分析数据。
IDL提供了大量的数学和统计函数，包括线性代数、概率统计、信号处理等。
用户可以使用这些函数进行数据处理和分析，获得所需的结果。
除了基本的绘图功能，IDL还支持高级的可视化技术。
用户可以使用IDL绘制等值线图和等值面图，以展示数据的空间分布。
IDL还支持绘制流线图和矢量图，用于展示流体或气体的运动。
对于地理信息系统（GIS）数据，IDL提供了专门的函数和工具，用户可以绘制地图、加载地形数据、显示经纬度坐标等。
IDL还支持数据的动态可视化。
用户可以使用IDL创建动画，展示数据随时间变化的过程。
用户可以控制动画的播放速度和循环次数，以便更清晰地展示数据的演变。
此外，IDL还具有较好的可扩展性。
用户可以使用IDL的编程功能自定义各种数据处理和可视化操作。
IDL支持用户自定义函数的编写和调用。
用户还可以使用IDL编写复杂的算法和模型，并将其集成到数据处理和可视化过程中。
总之，IDL是一种强大的科学数据可视化和分析工具。
它提供丰富的数据处理和绘图功能，支持各种数据格式和可视化技术。
使用IDL，科学家可以更好地理解和展示科学数据，为研究和决策提供有力支持。
利用IDL进行地学数据处理的多种插值法
文章编号:1672—7940(2006)01—0049—05利用IDL 进行地学数据处理的多种插值法张 1,李 星2(11中国地质大学资源学院国土资源信息系统研究所,武汉430074;21中国地质大学数学与物理学院,武汉430074)作者简介:张(1979—),女,硕士研究生,就读于中国地质大学(武汉)资源学院。
E 2mail :wind99607119@摘 要:随着计算机软硬件水平的不断提高,地学数据处理与解释工作也更易于实现,作用也日益重要。
IDL (Interactive Data Language )交互式数据语言是进行二维及多维地学数据处理的理想工具。
文中介绍了IDL 中的多种插值法,并给出了应用实例,这些插值方法能迅速地将离散的测量数据通过插值转换为连续的数据曲面。
关键词:IDL 技术;地学数据;插值方法中图分类号:P628文献标识码:A 收稿日期:2005—10—15SEVERAL INTERPOLATION METH ODS TO PR OCESSGEO -SCIENCE DATA B Y IDLZHAN G J un 1,L I Xing 2(11I nstitute of N ational L and and Resources I nf ormation S ystem ,China Universit y of Geosciences ,W uhan 730074,China;21I nstitute of M ath and Physics ,China Universit y of Geosciences ,W uhan 730074,China )Abstract :Wit h t he develop ment of comp uter hardware technology ,t he work of processing geo -science data is easier ,and more important.Interactive Data Language is an ideal tool in processing 2-Dimensional or 3-Dimensional geo -science data.This paper introduces sev 2eral interpolatio n met hods and t heir application examples.These interpolation met hods could convert discrete data into continuo us surface rapidly.K ey w ords :IDL technology ;geo -science data ;interpolation met hod1 引 言地学(Geoscience )是复杂科学,它与地球科学(Eart hScience )是同义词,是包括研究地球的全部学科[1]。
IDL语言简明教程
IDL语言简明教程IDL（Interface Definition Language）是一种用于描述计算机程序接口的语言。
它是一种中立的、面向对象的语言，被广泛用于定义接口的数据类型和操作，用以在分布式系统中进行通信。
IDL的主要用途是为不同语言和系统之间的通信提供统一的接口标准。
本文将提供一个简明的IDL语言教程，帮助读者了解IDL的基本概念和用法。
1.IDL的基本特性：-中立性：IDL是中立的，既不属于特定的编程语言，也不属于特定的操作系统。
这使得IDL能够在不同的系统和语言之间进行通信。
-面向对象：IDL支持面向对象的编程，支持类、继承、多态等概念。
-定义接口：IDL主要用于定义接口的数据类型和操作，通过IDL可以描述一个程序或模块提供的接口。
接口定义明确了接口的输入参数、输出参数以及可能抛出的异常。
-可扩展性：IDL支持扩展。
通过IDL，可以定义新的数据类型和操作，以适应不断变化的需求。
2.IDL的数据类型：-简单数据类型：IDL支持整型、浮点型、布尔型、字符型等简单数据类型。
-结构体：IDL支持结构体类型，可以通过结构体将几个不同的数据类型组合在一起。
-枚举型：IDL支持枚举类型，通过枚举类型可以定义一组预定义的常量。
-数组：IDL支持数组类型，可以定义一维、二维甚至多维的数组。
-字符串：IDL支持字符串类型，在IDL中可以使用字符串来表示文本数据。
3.IDL的操作定义：-输入参数和输出参数：IDL中的操作可以接受输入参数，并返回输出参数。
输入参数用于接收调用者传递给操作的值，输出参数用于返回操作的结果。
-异常处理：IDL支持异常处理机制，一个操作可以声明可能抛出的异常，调用者需要捕获并处理这些异常。
4.IDL文件的编写：-接口定义：IDL文件中通常包含一个或多个接口的定义，每个接口包含一组操作的定义。
- 导入模块：IDL文件中可以使用“import”语句导入其他模块中定义的接口和数据类型。
分布式计算技术在地理信息系统中的应用(三)
分布式计算技术在地理信息系统中的应用一、引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
在传统的GIS中，数据的处理和分析主要依赖于单一主机的计算能力，存在着数据处理速度慢、可扩展性差等问题。
而随着分布式计算技术的发展和应用，越来越多的GIS系统开始采用分布式计算技术，以提高数据处理和分析的能力。
二、分布式计算技术在GIS中的优势1. 提高计算速度：分布式计算技术充分利用多台计算机的计算能力，将大规模数据的处理任务分解成多个子任务，分布在多台计算机上同时计算，从而大大提高了数据处理速度。
2. 增加系统可扩展性：传统的GIS系统通常依赖于单一主机的计算能力，当数据量增大时，会导致系统压力过大。
而采用分布式计算技术后，可以将任务分布在多个计算节点上，增加系统的计算和存储能力，提高系统的可扩展性。
3. 提高系统的稳定性：分布式计算技术将任务分配给多个计算节点，即使某个节点发生故障，不会影响整个系统的运行。
同时，系统还可以自动检测故障节点并进行恢复，提高了系统的稳定性。
三、分布式计算技术在GIS中的具体应用1. 分布式数据存储与管理：GIS系统通常需要处理大量的地理数据，而这些数据往往分布在不同的地方，采用分布式存储技术可以将数据分布在多个存储节点上，实现数据的分布式管理。
2. 并行计算：对于一些需要大量计算资源的GIS分析任务，可以通过分布式计算技术将任务分解成多个子任务，同时在多个计算节点上进行并行计算，从而大大提高计算效率。
3. 分布式数据处理：如遥感影像处理和地理数据分析等任务，可以使用分布式计算技术将其分解成多个子任务，分配给不同的计算节点进行处理，最后将结果合并，从而提高数据处理的速度和效率。
四、分布式计算技术在实际案例中的应用1. 云GIS平台：云GIS平台是一种将GIS系统部署在云计算环境中的解决方案，通过利用云计算的弹性和可扩展性，实现GIS系统的高效运行。
分布式计算技术在地理信息系统中的应用(十)
分布式计算技术在地理信息系统中的应用一、简介地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于存储、分析、管理和展示地理空间数据的技术系统。
而分布式计算技术则是一种将计算资源分配给多台计算机进行协同工作的方法。
本文将探讨分布式计算技术在地理信息系统中的应用。
二、分布式计算技术在地理信息系统中的优势1. 提高计算性能：传统的地理信息系统在处理大型地理数据时，常常因计算能力不足而效率低下。
通过采用分布式计算技术，可以将任务分配给多个计算节点进行并行处理，从而大幅提升计算性能。
2. 增强系统扩展性：地理信息系统在应对实时数据处理和大规模数据分析的需求时，通常需要扩展计算资源。
分布式计算技术能够很好地应对此类需求，通过增加计算节点实现系统的扩展，同时灵活配置节点资源，提升系统的处理能力。
3. 提高系统稳定性：传统地理信息系统在遭受硬件故障或系统崩溃时，整个系统将面临瘫痪的风险。
而分布式计算技术通过将任务拆分为多个子任务，分布在不同计算节点上运行，即使某个节点发生故障，其他节点仍可正常运行，从而提高了系统的稳定性。
三、分布式计算技术在地理信息系统中的具体应用1. 地理数据处理：地理信息系统常常需要对大量地理数据进行处理和分析，例如地图渲染、地理属性查询等。
采用分布式计算技术，可以将大规模数据划分为多个部分，分别由不同的计算节点进行处理，从而提高处理速度和效率。
2. 空间分析：地理信息系统中的空间分析需要对大规模地理空间数据进行计算，如缓冲区分析、路径规划等。
采用分布式计算技术，可以将任务拆分为多个子任务，分配给不同计算节点进行并行计算，大幅缩短计算时间。
3. 地理数据存储：地理信息系统中的数据存储通常需要考虑到数据的冗余和备份，以提高数据的可靠性和可用性。
采用分布式计算技术，可以将地理数据分散存储在不同的计算节点上，通过冗余备份方式提高数据的可靠性，当某个节点数据丢失时，仍可通过其他节点进行数据恢复。
分布式计算技术在地理信息系统中的应用(四)
分布式计算技术在地理信息系统中的应用引言地理信息系统(GIS)是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理数据的技术工具。
随着数据规模的不断增长和对实时数据处理的需求，传统的单机GIS系统逐渐不能满足用户的要求。
分布式计算技术的出现为GIS系统带来了新的机遇和挑战，它可以将计算任务分散到多台计算机上并进行协同计算，极大地提高了GIS系统的计算速度和处理能力。
一、分布式计算技术在GIS数据存储与管理中的应用分布式文件系统传统的GIS系统中，大型地理数据通常存储在单个计算机上，当需要进行数据查询、更新或备份时，会面临较大的压力。
采用分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统(HDFS)，可以将大规模的地理数据分散存储在多台计算机上，实现数据的高可用性和容错性。
数据分片与数据索引技术GIS系统中的地理数据往往具有很大的规模，传统的数据处理方式难以满足用户实时查询的需求。
采用数据分片与数据索引技术，可以将地理数据分割成多个小块并分别存储在不同的计算节点上，用户查询时可以并行地访问多个计算节点，提高查询速度。
二、分布式计算技术在GIS数据分析与处理中的应用分布式计算框架GIS系统中的数据分析与处理往往需要耗费大量的计算资源，传统的单机计算无法满足需求。
采用分布式计算框架，如Apache Spark 和Hadoop MapReduce，可以将计算任务分发到多个计算节点上并进行并行计算，大大缩短了计算时间。
分布式并行计算算法在GIS系统中，常见的数据分析算法包括空间插值、缓冲区分析和路径规划等。
采用分布式并行计算算法，可以将这些计算密集型的算法分解成多个子任务，并分发到不同的计算节点上并行执行，提高了数据分析的效率。
三、分布式计算技术在GIS系统可视化中的应用并行渲染与地图生成GIS系统中的地图渲染往往是一个非常耗时的过程，需要对庞大的地理数据进行解析和绘制。
通过采用并行渲染技术，可以将地图渲染任务分发到多个计算节点上并行执行，提高了地图生成的速度。
分布式计算技术在地理信息系统中的应用(五)
地理信息系统（GIS）是一种用于收集、存储、分析和展示地理数据的技术。
随着科技的发展和数据量的不断增加，传统的中心化计算方式已经无法满足GIS处理庞大数据集的需求。
分布式计算技术的出现为GIS的应用带来了新的机遇和挑战。
一、背景介绍GIS作为一门关于地理空间信息的综合科学，已经广泛应用于城市规划、环境保护、交通管理等领域。
然而，GIS的应用受限于数据存储和计算能力的限制，无法在实时、高效、准确的情况下处理大规模的地理数据。
分布式计算技术的出现可以解决这个问题。
二、分布式计算技术的原理分布式计算技术是一种将计算任务分解为许多小任务，并分配给多台计算机同时处理的技术。
它通过并行计算、负载均衡和数据分片的方式，提高了计算效率和数据处理能力。
这种技术能够将一个庞大的任务分解为多个小任务，并将这些小任务分布到集群中的各个计算节点上进行处理，然后再将结果汇总。
这种方式可以提高计算效率和处理速度。
三、分布式计算技术在GIS中的应用1. 数据存储与管理分布式计算技术可以将大规模的地理数据集分散存储在多个计算节点上，通过数据分片和冗余备份的方式提高数据的存取效率和可靠性。
同时，分布式文件系统可以提供高可用性和容错能力，保证数据的安全和可靠性。
2. 数据处理与分析分布式计算技术可以将复杂的地理数据处理任务分解为多个子任务，并通过并行计算的方式同时进行处理。
这样可以大大缩短任务的处理时间，并提高计算效率。
例如，可以将遥感影像的分割、分类和纠正等任务分解为多个小任务，并通过分布式计算技术实现高效处理。
3. 空间分析与模拟GIS中的空间分析是一种对地理数据进行运算和模拟的方法，分布式计算技术可以大大加快空间分析的速度和精度。
例如，在城市规划中，可以利用分布式计算技术进行通勤模拟和交通流量预测，为城市交通规划提供数据支持。
4. 地图绘制与可视化分布式计算技术可以提供强大的计算和渲染能力，用于生成高质量的地理信息图和可视化效果。
分布式id生成算法的实际应用
分布式id生成算法的实际应用Distributed ID generation algorithms play a crucial role in modern distributed systems. They provide a way to generate unique identifiers in a scalable and decentralized manner, ensuring that each ID is unique across the entire system. These algorithms are particularly useful in scenarios where traditional, centralized ID generation methods may become bottlenecks or points of failure.分布式id生成算法在现代分布式系统中扮演着至关重要的角色。
它们提供了一种在可扩展和去中心化的方式下生成唯一标识符的方法，确保每个ID 在整个系统中是唯一的。
这些算法在传统的集中式ID生成方法可能成为瓶颈或故障点的情况下尤其有用。
One of the key advantages of distributed ID generation algorithms is their ability to scale with the system. As the system grows and more nodes are added, these algorithms can continue to generate unique IDs without requiring centralized coordination. This scalability ensures that the system can handle increasing loads and data volumes without sacrificing performance or reliability.分布式id生成算法的一个关键优势是它们能够随着系统的规模扩展。
idl计算栅格平均值
idl计算栅格平均值1. IDL计算栅格平均值IDL（Interactive Data Language）是一种用于科学数据处理、分析和可视化的编程语言，常用于地理信息系统（GIS）和遥感数据处理中。
在GIS中，栅格数据是一种常见的数据类型，包含了许多土地利用、土地覆盖和环境监测等方面的信息。
在处理栅格数据时，计算栅格平均值是一项重要的操作，本文介绍如何使用IDL进行栅格平均值计算。
2. 准备数据在计算栅格平均值之前，我们需要准备好栅格数据。
假设我们有一幅大小为100x100的DEM（数字高程模型）栅格数据，它的文件名为“dem.tif”。
我们可以使用IDL提供的读入栅格数据的函数读取数据：```DEM = READ_TIFF("dem.tif")```读入数据后，我们可以使用IDL提供的图形库函数展示这幅栅格数据：```TVSCL, DEM```图像将显示在IDL的图形窗口中。
3. 计算平均值计算栅格数据的平均值，需要将所有像元的值相加，除以像元总数。
IDL提供了一个计算数组平均值的函数MEAN，可以直接用于栅格数据。
我们可以使用FLATTEN函数将DEM转化为一维数组，然后使用MEAN函数计算平均值，如下所示：```flatDEM = FLATTEN(DEM)avgDEM = MEAN(flatDEM)```这里的avgDEM即为DEM的平均值。
我们可以使用PRINT命令输出结果：```PRINT, "Average DEM value is: ", avgDEM```输出结果将显示在IDL的命令窗口中。
4. 计算区域平均值如果我们需要计算栅格数据在某个区域内的平均值，我们可以使用MASK函数。
MASK函数需要一个布尔数组作为输入，用于指示我们所关注的区域。
假设我们需要计算DEM在一个100x100的区域内的平均值，该区域的左上角坐标为(50,50)，则可以使用以下代码：```mask = BYTSCL(FLTARR(100,100))mask = SHIFT(mask, [50,50])maskedDEM = mask * DEMflatMaskedDEM = FLATTEN(maskedDEM)avgMaskedDEM = MEAN(flatMaskedDEM)PRINT, "Average DEM value in the region is: ", avgMaskedDEM```这里的MASK函数创建了一个大小为100x100的布尔数组，所有元素的值都为1。
idl 矢量裁剪栅格函数
idl 矢量裁剪栅格函数
IDL是一种用于科学数据分析和可视化的编程语言，而矢量裁剪栅格函数是一种在地理信息系统（GIS）中常用的操作。
矢量裁剪栅格函数通常用于将矢量数据（如点、线、多边形等）裁剪到栅格数据（如遥感影像、地形图等）的范围内，以便进行进一步的分析和处理。
在IDL中，实现矢量裁剪栅格函数通常需要使用相关的地理空间分析库或者专门的地理信息系统工具包。
这些函数通常涉及到对矢量数据和栅格数据的读取、空间关系的计算、裁剪操作的执行等步骤。
具体而言，矢量裁剪栅格函数可能涉及到以下几个方面：
1. 数据读取，首先需要从相应的数据源中读取矢量数据和栅格数据，这可能涉及到文件格式的解析和数据结构的处理。
2. 空间关系计算，接下来需要对矢量数据和栅格数据进行空间关系的计算，以确定它们之间的相交、包含等关系，从而确定裁剪的范围。
3. 裁剪操作，一旦确定了裁剪的范围，就需要对栅格数据进行
裁剪操作，将矢量数据限定的范围内的栅格数据提取出来。
4. 结果输出，最后，需要将裁剪后的栅格数据进行输出，通常是保存为新的栅格文件或者进行进一步的分析和可视化。
总的来说，矢量裁剪栅格函数在地理信息系统和遥感领域具有重要的应用意义，它可以帮助用户从多种数据源中提取出感兴趣的区域，为后续的空间分析和决策提供支持。
在IDL中实现这样的函数通常需要充分考虑数据结构、空间计算算法以及性能优化等方面的问题。
利用IDL进行地学数据处理的多种插值法
利用IDL进行地学数据处理的多种插值法
张珺;李星
【期刊名称】《工程地球物理学报》
【年(卷),期】2006(003)001
【摘要】随着计算机软硬件水平的不断提高,地学数据处理与解释工作也更易于实现,作用也日益重要.IDL(Interactive Data Language)交互式数据语言是进行二维及多维地学数据处理的理想工具.文中介绍了IDL中的多种插值法,并给出了应用实例,这些插值方法能迅速地将离散的测量数据通过插值转换为连续的数据曲面.【总页数】5页(P49-53)
【作者】张珺;李星
【作者单位】中国地质大学资源学院国土资源信息系统研究所,武汉,430074;中国地质大学数学与物理学院,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】P628
【相关文献】
1.利用样条插值法进行流量插值计算 [J], 高德伟;黄俊
2.利用地学空间数据管理与分析系统GeoExpl 2005对磁测(△T)资料进行处理 [J], 兰双狮;贾双喜
3.利用Excel自定义函数同时满足多种数据处理要求 [J], 黄文超
4.利用多种空间插值法分析西北太平洋柔鱼渔场 [J], 杨铭霞;陈新军;冯永玖;官文江;
5.利用多种空间插值法分析西北太平洋柔鱼渔场 [J], 杨铭霞;陈新军;冯永玖;官文江
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IDL在分布式GIS系统中的应用研究
IDL在分布式GIS系统中的应用研究摘要：以新型的面向图形对象、基于矩阵的交互式数据处理语言(IDL)，与空间数据引擎(SDE)结合来构建分布式GIS应用，既发挥了IDL在空间数据处理、三维显示方面的长处，又利用了SDE在空间数据管理方面良好的性能及安全性，同时避免了在购买专业GIS开发组件许可证上的巨额投入，在性能和开发成本之间做到了合适的平衡，是一种经济可行的应用方案。
关键词：地理信息系统；交互式数据处理语言；空间数据引擎；C#；分布式应用??中图分类号：TP311文献标志码：A文章编号：1001－3695(2007)05－0220－030引言??进行GIS应用开发，若直接从底层做起则开发周期长、成本高。
目前应用最为广泛的模式是集成二次开发[1]，就是以当前成熟的商业GIS平台为基础，以高级开发语言为支持来进行应用开发。
然而目前的商业GIS平台价格昂贵，并且由于提供厂商在知识产权保护方面的考虑和限制，有些还不能用来开发完全独立（Standalone）的应用系统。
??业界应用最广的ESRI[2]公司产品系列中提供了功能强大的基于COM技术的ArcObjects组件作为GIS二次开发工具，开发者可以借助其成熟的空间分析技术以及其与ArcSDE空间数据库之间良好的协作特性，快速地实现GIS应用系统的开发。
然而在ArcGIS 9.0之前的版本中，ArcObjects不是独立的软件开发工具包（Software Development Kit,SDK），无法脱离ArcGIS环境开发独立的应用系统[2]；即便在新发布的ArcGIS 9.0开始支持独立开发的情形下，昂贵的发布许可费用仍然使得目标系统的应用成本非常高。
这对科研应用目的而言，不但开发成本太高，而且灵活性很差。
因而尝试在系统的设计开发中，选择基于矩阵运算的交互式数据处理语言（Interactive Data Language，IDL），以及商业化的空间数据管理引擎ArcSDE的集成开发模式，以期在性能和开发成本之间达成一个合理的平衡。
IDL新特性与遥感GIS系统一体化开发
水体叶绿素含量
湿地
土地覆盖
遥感逐渐成为GIS系统核心组成 专题信息 底图背景
火灾信息 农作物长势
海水温度
土地利用
幼林信息
ITT VIS(ENVI/IDL原产商)与Esri
“与ITT VIS这样的行业领导者合作，对ArcGIS地理信
息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用 户的影像处理能力” ——Esri总裁Jack Dangermond
开发语言
IDL
数学与统计扩展 工具包
Server GIS一体化
•
实现步骤
-
创建应用model
Server GIS一体化
•
实现步骤
-
发布服务
Server GIS一体化
•
实现步骤
-
客户端展示
Server GIS一体化
•
Demo演示
-
森林砍伐动态监测
:8038/App10/detect
Demo
•
Grib格式读取
IDL新特性
•
功能与分析函数
- 链表与哈希表
ToArray和ToStruct方法 IsEmpty和Count方法 FindValue方法
- 字符串编码转换 - 新增IDLffVideoWrite类
创建AVI和MP4视频文件
- 支持KML/KMZ格式输出 - 快速可视化事件编写
ENVI for ArcGIS Server
ENVI EX 空间特征提 取模块 DEM Extraction Orthorectifi cation SARscape NITF
扩展模块
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IDL在分布式GIS系统中的应用方法研究张建平，王崇倡，张凯选辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新（123000）摘要：以新型的面向图形对象、基于矩阵的交互式数据处理语言(IDL)，与空间数据引擎(SDE)结合来构建分布式 GIS应用，既发挥了IDL在空间数据处理、三维显示方面的长处，又利用了SDE在空间数据管理方面良好的性能及安全性，同时避免了在购买专业GIS开发组件许可证上的巨额投入，在性能和开发成本之间做到了合适的平衡，是一种经济可行的应用方案。
关键词：地理信息系统；交互式数据处理语言；空间数据引擎；分布式应用0. 引言进行GIS应用开发，若直接从底层做起则开发周期长、成本高。
目前应用最为广泛的模式是集成二次开发]1[，就是以当前成熟的商业GIS平台为基础，以高级开发语言为支持来进行应用开发。
然而目前的商业 GIS平台价格昂贵，并且由于提供厂商在知识产权保护方面的考虑和限制，有些还不能用来开发完全独立(Standalone)的应用系统。
业界应用最广的ESRI]2[公司产品系列中提供了功能强大的基于 COM技术的 ArcObjects组件作为GIS二次开发工具开发者可以借助其成熟的空间分析技术以及其与 ArcSDE空间数据库之间良好的协作特性，快速地实现GIS应用系统的开发。
然而在 ArcGIS 9.0之前的版本中，ArcObjects 不是独立的软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)，无法脱离ArcGIS环境开发独立的应用系统]2[；即便在新发布的 ArcGIS 9.0开始支持独立开发的情形下，昂贵的发布许可费用仍然使得目标系统的应用成本非常高。
这对科研应用目的而言，不但开发成本太高，而且灵活性很差。
因而尝试在系统的设计开发中，选择基于矩阵运算的交互式数据处理语言(Interactive Data Language，IDL)，以及商业化的空间数据管理引擎 ArcSDE的集成开发模式，以期在性能和开发成本之间达成一个合理的平衡。
1. 开发环境IDL是一种新型的面向图形对象、基于矩阵的数据处理语言，自带强大的数学库支持，在数据运算、分析和空间表现方面有出色的性能]3[。
ArcSDE是非常成熟的空间数据库引擎。
通过结合MS SQL Server或 Oracle大型关系数据库系统，可以建立具有良好性能的空间数据库；并且通过利用 ArcSDE提供的Client APIs(Application Programming Interfaces，应用编程接口)接口进行开发，系统的自主性较强。
经过对多种开发环境和编程语言的比较，系统决定采用.NET作为实现平台。
C#是一种新的编程语言，它是专为生成运行在.NET框架上的企业级应用程序而设计的，同时具备C ／C++的强大功能及 Visual Basic的快速开发能力，是面向下一代操作系统的开发语言]4[。
2. 系统开发方案2.1 系统体系结构系统采用多层逻辑结构的胖客户端／瘦服务器端模式(图1)。
服务器端由ArcSDE来实现空间数据的管理，结合服务器上的 SQL Server构成空间数据库。
客户端由c#构建，利用其在应用程序开发方面的性能、快捷性及交互界面开发方面的出色能力，以弥补 IDL在此方面的不足。
IDL在系统中主要负责实现空间数据(含二维和三维)的本地访问管理和表现，如空间数据的加载、本地管理、地图渲染、三维显示等；系统还可借助 IDL强大的数据处理能力实现基于矩阵运算的各种分析功能。
IDL部分经过良好的封装被嵌入在客户端的C# Shell中。
图 l 系统体系结构2.2 客户端程序框架客户端交互界面由 C#和经过.NET封装的IDL DrawWidget开发控件构建。
由于 IDL并没有像其他专业 GIS开发组件(如 ESRI的 MapObjects或 ArcObjects)一样直接提供对GIS应用开发的支持，因而基本的 GIS功能需要利用IDL自行实现。
图层控件用标准的Windows基本控件组合开发；鹰眼控件和地图控件由经过.NET封装的IDL DrawWidget开发控件来实现；比例尺控件由Windows绘图函数与 IDL函数共同实现。
2.3 空间数据管理系统中所有的空间数据由 ArcSDE空间数据库统一管理，系统与ArcSDE的交互由 C#Shell负责管理，具体的交互功能在体系结构图的 Data Acess组件中实现。
其中主要使用了经过.NET封装的 ArcSDE C APIs空间数据库访问函数库。
2.4 空间数据处理与显示系统中使用IDL语言来进行对空间数据的处理与运算。
IDL是目前对科学计算可视化支持较好的语言之一，是一种集成了所有科学计算环境中所需函数的面向矩阵运算、用于数据可视化研究与应用开发的第四代计算机语言，也是易于使用、面向矩阵的语言。
它具有高级图像处理能力、交互式二维和三维图形技术、面向对象的编程方式、OpenGL图形加速、量化可视化表现、集成的数学与统计学算法、灵活的数据输入/输出方式、跨平台图形用户界面工具包、连接 ODBC 兼容数据库存取及多种程序连接工具等功能，并且能够运行于多种操作系统和硬件平台之上。
本质上，IDL是一个巨大的C程序库，包括了编译器、解释器、图像、算术处理器、用户界面和大量依赖操作系统的代码]5[。
利用C#和IDL语言混合开发的系统，既包含了IDL语言强大的科学计算能力，又具备了C#语言对系统开发的灵活性以及系统运行的稳定性，使得两种语言在系统中达到优势互补，是实现科学计算及可视化的一种有效途径。
3. SDE访问接口系统采用了目前较为成熟的空间数据库引擎ArcSDE与大型关系数据库管理系统 SQL Server来实现对空间数据的分布式存储和管理。
需要解决的首要问题是如何建立与ArcSDE的远程连接，并与之实现交互操作。
ArcSDE提供的访问通道有三条]76[，(图2)。
三条通道中使用 ArcObjects成本太高；而直接数据库连接通过 SQL语言直接从关系型数据库中获取以表、行、列为基础的数据，这种方法绕过了ArcSDE，适合于对非空间信息的访问，但处理空间信息的难度很大；ArcSDE 的Client APIs是较为基础的一种功能发布形式，具有较长的历史和非常广泛的应用，它面向开放式系统开发，可以用于客户端与 ArcSDE的交互过程。
系统中最终采用 ArcSDE提供的C语言客户端 API方式，以便在保证系统性能的前提下，降低系统的开发和运行成本。
图2 空间数据库的访问通道ArcSDE的 C APIs具有较高的数据访问性能、较完整的矢量和栅格数据访问和管理能力。
但是它是一个复杂的体系，包括30个结构、21个枚举以及757个函数，并且不支持面向对象，也没有提供对.NET环境的支持(只提供了C和 Java两个版本)，因而难以直接在.NET 环境中以不安全代码(Unsafe)的方式访问。
为解决这一问题，系统开发中利用托管(Managed)C++语言，将 ArcSDE的C APIs封装为.NET环境支持的模块，然后在.NET环境中使用(图3)。
图 3 ArcSDE C APIs的.NET封装4. IDL与C#通信机制4.1 IDL对混合编程的支持IDL为了更好地实现软件开发的灵活性和面向对象的功能，不断地对功能进行扩充，并且增加了许多与其他语言之间的通信接口，并提供了许多与其他语言进行混合编程的内部API函数。
IDL 6.0可以与标准C、UNIX C、Visual C++、Java、Delphi等高级语言进行混合编程。
IDL提供了以下几种混合编程方法]8[：(1)管道；(2)在IDL中调用COM对象或 ActiveX控件；(3)IDL DrawWidget ActiveX控件；(4)在IDL中使用Java对象；(5)通过RPC调用IDL(UNIX)；(6)通过CAll_EXTERNAL函数调用外部函数。
4.2 目标系统适用的方式由于目标系统是在C#编程环境中使用IDL，IDL的Microsoft Windows版本的 AetiveX 控件，即 IDL DrawWidget最适合本文目标系统开发的要求。
IDL DrawWidget控件提供了在Windows程序中以ActiveX组件形式集成IDL功能的机制，为这些程序提供数据的分析和可视化能力。
IDL提供的 IDL DrawWidget控件的主要特征如下]8[：(1)IDL ActiveX控件能显示 IDL直接图形和对象图形，通过设置“图形显示方式”属性，控制图形的显示类型。
(2)IDL ActiveX控件能够响应鼠标事件。
这些事件可以由外部程序触发，也可以由 IDL自己产生。
(3)IDL ActiveX控件提供了IDL与外部应用环境之间的数据传输机制，使得 IDL与外部程序之间的数据传输变得十分简单。
(4)IDL ActiveX控件可以应用于任何支持 ActiveX控件的开发环境中。
因此，可以将 IDL 强大的图形显示功能集成到外部应用程序中，脱离IDL环境，具有很强的可塑性。
4.3 通信及数据支持IDL提供了以下 Method用于传递数据和命令]8[：(1)SetNamedData——向IDL传递数据，支持所有的Variant数据格式；(2)GetNamedData——支持 VT_UI1、VT_I2、VT_I4、VT_R4、VT_ R8和VT_ BSTR；(3) )CopyNamedArray——返回 IDL数组的复本；(4)SetNamedArray——在.NET、Delphi等环境下不能实现数据共享，只能传入数据；(5)ExecuteStr-一执行标准 IDL语句，也可以作为一种数据的传递方式；(6)VariableExists——用于判断 IDL环境中是否已经存在给定变量名称的变量；事件传递：(1)鼠标事件由.NET环境处理；(2)保留通过文本结果输出来实现由 IDL到.NET环境的主动事件激发的方式。
IDL对空间数据存储格式的支持：(1)矢量--支持直接读写Shapefile(通过 IDLffShape类)、DXF(IDLffDXF)；(2)栅格--不支持 GRID空间数据，只支持读写图像格式数据。
5. IDL对象与 GIS对象IDL不直接支持 GIS中空间数据的管理和表现，需要自己定义和实现该部分功能。
系统实现中采用从IDL对象图形类继承的方式，扩展已有的IDL图形功能，定义新的空间数据类。
空间数据类完成从.NET环境接收单值和表格数据，并进行管理和渲染表现等任务。
系统中IDL对象与 GIS对象的封装映射关系如图4所示。
(a)IDL中的对象关系(b)以IDL对象实现 GIS对象图4 系统中IDL对象与 GIS对象的封装映射关系6. 结束语利用 IDL、ArcsDE和C#来集成开发分布式 GIS应用系统，三者相辅相成，优势互补。