GIS的功能主要体现在空间数据存储与管理、空间数据可视化和空问分析三个方面。空间分析作为GIS的核心模块，是区别于其他MIS系统（信息管理系统）的主要标志。GIS中的多数空间分析算法同时具备计算密集和数据密集两大特点，并行加速难度大。本书针对空间分析的并行化难题，从数据域分解的角度出发，探讨了GIS软件空间分析并行处理的框架，设计了多种基于空间索引的数据域分解方法，并实现了原型系统，选取了三个具有代表性的空间分析算法：R树的并行加载、线段求交并行处理和最短路径并行查找，对相关关键技术进行验证。本书适用于对GIS有一定了解的读者，尤其是在空间分析算法并行化研究方面，本书能起到入门指引的作用。

前言
第1章 并行处理中空间数据域分解研究进展
1.1 并行计算与空间分析并行算法研究现状
1.1.1 并行计算机和并行计算体系结构
1.1.2 GIS空间分析研究现状
1.2 空间数据库引擎研究进展
1.2.1 空间数据库模型
1.2.2 空间数据库引擎的体系结构及对比
1.2.3 空间数据库引擎关键技术
1.3 空间索引技术研究进展
1.3.1 空间索引结构的必要条件
1.3.2 空间索引分类
1.3.3 常用空间索引结构
1.4 空间数据分解技术研究现状
1.4.1 空间数据模型
1.4.2 空间数据域分解
1.4.3 空间数据的分解粒度
1.4.4 空间数据的分解方法
1.5 并行I／O策略研究现状
1.5.1 并行I／O的目标
1.5.2 冗余磁盘阵列方法
1.5.3 并行文件系统
1.6 小结
第2章 基于空间数据库的空间分析并行处理框架设计
2.1 空间分析并行处理框架设计的基础
2.1.1 共相式GIS
2.1.2 并行编程环境
2.1.3 并行算法的性能指标
2.2 GIS空间分析算法分类
2.2.1 空间分析理论体系
2.2.2 GIS软件与空间分析
2.2.3 常用并行空间分析算法及分类
2.3 空间分析并行处理框架设计
2.3.1 空间分析并行处理框架结构
2.3.2 空间数据模型
2.3.3 并行处理框架与空间数据库引擎
2.3.4 并行处理模式
2.4 小结
第3章 空间数据域分解和原型系统关键技术及解决方案
3.1 四种外挂式空间索引的特点
3.2 空间数据域分解
3.2.1 基于R树的数据分解
3.2.2 基于四叉树的数据分解
3.2.3 基于图幅索引的数据分解
3.2.4 基于多级网格索引的数据分解
3.3 空间索引的并发编辑
3.3.1 基于锁定的并发编辑
3.3.2 CQR树的提出
3.3.3 CQR树算法描述
3.3.4 CQR的空间查询策略及性能分析
3.4 并行I／O策略
3.4.1 空间数据并行I／O的目标和原则
3.4.2 空间数据的分区存储
3.4.3 空间数据缓存和预取策略
3.5 负载平衡
3.6 小结
第4章 实验研究
4.1 空间索引并行加载算法
4.1.1 问题的提出
4.1.2 基于TGS算法的R树并行构建
4.1.3 查询效率分析
4.1.4 实验分析
4.2 线段求交算法的并行化
4.2.1 相关研究
4.2.2 基于规则格网的线段求交算法
4.2.3 实验分析
4.3 最短路径查找的并行化
4.3.1 相关研究
4.3.2 最短路径搜索串行算法
4.3.3 网络分割最短路径搜索并行算法
4.3.4 静态网络最短路径搜索并行算法
4.3.5 实验分析
4.4 小结
第5章 结论与展望
参考文献