基于空间格网的分布式叠加分析方法、装置及存储介质

摘要

本申请公开了一种基于空间格网的分布式叠加分析方法、装置及存储介质，该方法包括：根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据；提取并存储多个基础分块数据和多个叠加分块数据；同时对多个基础分块数据与多个叠加分块数据一一对应进行叠加；对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算。本申请克服了现在大量数据叠加时会遭遇性能瓶颈，甚至无法进行分析的困难，提高了叠加分析的效率，同时规避了由于格网产生的要素重复和要素分离这两种情况对叠加结果的不良影响。

权利要求

1.一种基于空间格网的分布式叠加分析方法，其特征在于，包括：根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；所述叠加分析类型包括：相交、裁剪、擦除、合并、更新、同一和异或；

当所述基础数据与所述叠加数据进行擦除、合并、异或或更新运算时，所述基础数据的叠加范围为自身全部范围，所述叠加数据的叠加范围为自身全部范围；

当所述基础数据与所述叠加数据进行相交或裁剪运算时，所述基础数据的叠加范围为与所述叠加数据重叠的部分，所述叠加数据的叠加范围为与所述基础数据重叠的部分；

当所述基础数据与所述叠加数据进行同一运算时，所述基础数据的叠加范围为自身全部范围，所述叠加数据的叠加范围为与所述基础数据重叠的部分；

对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据；

提取并存储多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；

同时对多个所述基础分块数据与多个所述叠加分块数据一一对应进行叠加；

对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算；

还包括：对每个所述基础分块数据和每个所述叠加分块数据再次进行格网划分，在每个所述基础分块数据中形成多个第一叠加单元，在每个所述叠加分块数据中形成多个第二叠加单元；

所述同时对多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据一一对应进行叠加，包括：

将多个所述第一叠加单元和多个所述第二叠加单元写入内存；

将所述基础分块数据中的多个所述第一叠加单元与对应的所述叠加数据中的多个所述第二叠加单元一一对应并发叠加。

2.根据权利要求1所述的基于空间格网的分布式叠加分析方法，其特征在于，执行所述对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划分。

3.根据权利要求1所述的基于空间格网的分布式叠加分析方法，其特征在于，所述提取并存储多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据，包括：提取多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；

将所提取到的多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据存储于分布式文件系统。

4.根据权利要求1所述的基于空间格网的分布式叠加分析方法，其特征在于，还包括：将所述基础数据和所述叠加数据的叠加结果输出至显示装置。

5.一种基于空间格网的分布式叠加分析装置，其特征在于，包括：范围获取模块，用于根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；所述叠加分析类型包括：相交、裁剪、擦除、合并、更新、同一和异或；

当所述基础数据与所述叠加数据进行擦除、合并、异或或更新运算时，所述基础数据的叠加范围为自身全部范围，所述叠加数据的叠加范围为自身全部范围；

当所述基础数据与所述叠加数据进行相交或裁剪运算时，所述基础数据的叠加范围为与所述叠加数据重叠的部分，所述叠加数据的叠加范围为与所述基础数据重叠的部分；

当所述基础数据与所述叠加数据进行同一运算时，所述基础数据的叠加范围为自身全部范围，所述叠加数据的叠加范围为与所述基础数据重叠的部分；

划分模块，用于对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据；

存储模块，用于提取并存储多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；

叠加模块，用于同时对多个所述基础分块数据与多个所述叠加分块数据一一对应进行叠加；

整合模块，用于对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算；

所述基于空间格网的分布式叠加分析装置的划分模块内设置有二次划分模块，二次划分模块用于对每个所述基础分块数据和每个所述叠加分块数据再次进行格网划分，在每个所述基础分块数据中形成多个第一叠加单元，在每个所述叠加分块数据中形成多个第二叠加单元；

所述叠加模块包括：写入模块，用于将多个所述第一叠加单元和多个所述第二叠加单元写入内存；并发模块，用于将所述基础分块数据中的多个所述第一叠加单元与对应的所述叠加数据中的多个所述第二叠加单元一一对应并发叠加。

6.一种基于空间格网的分布式叠加分析设备，其特征在于，包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令；

所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，能够实现如权利要求1‑4中任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令能够实现如权利要求1‑4任一项所述的方法。

说明书

基于空间格网的分布式叠加分析方法、装置及存储介质

技术领域

[0001] 本申请涉及地理信息技术领域，尤其涉及一种基于空间格网的分布叠加分析方法、装置及存储介质。

背景技术

[0002] 地理信息系统(英文：Geographic Information System，简称：GIS)是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进
行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

[0003] 叠加分析是GIS中的一项非常重要的空间分析功能，是指在统一空间参考系统下，通过对两个数据进行的一系列交并差等集合运算，产生新数据的过程。传统的叠加分行一
般会将全量的两个数据直接进行叠加分析，并且是单机运行，这样在面对大量数据叠加的
时候，往往会遭遇性能瓶颈，甚至面临单机资源不够而无法进行分析的窘境。

发明内容

[0004] 本申请实施例通过提供一种基于空间格网的分布叠加分析方法、装置及存储介质，解决了现有技术在面对大量数据叠加的时候，往往会遭遇性能瓶颈，甚至面临单机资源
不够而无法进行分析的窘境的技术问题。

[0005] 第一方面，本申请提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析方法，该方法包括：根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；对所述基础数据的
叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分
块数据；提取并存储多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；同时对多个所述基
础分块数据与多个所述叠加分块数据一一对应进行叠加；对叠加的基础数据要素进行唯一
标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算。

[0006] 结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基于空间格网的分布式叠加分析方法还包括：对每个所述基础分块数据和每个所述叠加分块数据再次进行格网划分，在每
个所述基础分块数据中形成多个第一叠加单元，在每个所述叠加分块数据中形成多个第二
叠加单元。

[0007] 结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述同时对多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据一一对应进行叠加，包括：将多个所述第一叠加单元和多个所述第
二叠加单元写入内存；将所述基础分块数据中的多个所述第一叠加单元与对应的所述叠加
数据中的多个所述第二叠加单元一一对应并发叠加。

[0008] 结合第一方面，在一种可能的实现方式中，执行所述对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划分。

[0009] 结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述提取并存储多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据，包括：提取多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；
将所提取到的多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据存储于分布式文件系统。

[0010] 结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基于空间格网的分布式叠加分析方法还包括：将所述基础数据和所述叠加数据的叠加结果输出至显示装置。

[0011] 第二方面，本申请实施例提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析装置，该装置包括：范围获取模块，用于根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠
加范围；划分模块，用于对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网
划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据；存储模块，用于提取并存储多个所述基
础分块数据和多个所述叠加分块数据；叠加模块，用于同时对多个所述基础分块数据与多
个所述叠加分块数据一一对应进行叠加；整合模块，用于对叠加的基础数据要素进行唯一
标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算。

[0012] 结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述基于空间格网的分布式叠加分析装置的划分模块内设置有二次划分模块，二次划分模块用于对每个所述基础分块数据和每
个所述叠加分块数据再次进行格网划分，在每个所述基础分块数据中形成多个第一叠加单
元，在每个所述叠加分块数据中形成多个第二叠加单元。

[0013] 结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述叠加模块包括：写入模块，用于将多个所述第一叠加单元和多个所述第二叠加单元写入内存；并发模块，用于将所述基础分
块数据中的多个所述第一叠加单元与对应的所述叠加数据中的多个所述第二叠加单元一
一对应并发叠加。

[0014] 结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述划分模块执行所述对所述基础数据的叠加范围和所述叠加数据的叠加范围进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划
分。

[0015] 结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述存储模块包括：提取模块，用于提取多个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据；分布存储模块，用于将所提取到的多
个所述基础分块数据和多个所述叠加分块数据存储于分布式文件系统。

[0016] 结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述基于空间格网的分布式叠加分析装置还包括输出模块，用于将所述基础数据和所述叠加数据的叠加结果输出至显示装置。

[0017] 第三方面，本申请实施例提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析设备，该设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机可执行指令；所述处理器用于执行所
述计算机可执行指令，能够实现如第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的方法。

[0018] 第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令能够实现如第一方面及第一方面各种
可能的实现方式所述的方法。

[0019] 本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

[0020] 本发明实施例提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析方法，该方法通过对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠
加分块数据，对多个基础分块数据和多个叠加分块数据提取并存储后，同时对多个基础分
块数据与多个叠加分块数据一一对应进行叠加，使多个基础分块数据与多个叠加分块数据
能够被提取到不同计算设备，多个基础分块数据与多个叠加分块数据一一对应进行叠加在
不同计算设备中同时进行叠加，对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标
识的叠加结果要素进行相交运算，克服了现在面对大量数据叠加的时候，往往会遭遇性能
瓶颈，甚至面临单机资源不够而无法进行分析的困难，提高了叠加分析的效率，同时规避了
由于格网产生的要素重复和要素分离这两种情况对叠加结果的不良影响。

附图说明

[0021] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是
本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可
以根据这些附图获得其他的附图。

[0022] 图1为本申请实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法的流程图；

[0023] 图2为本申请实施例提供的同时对多个基础分块数据和多个叠加分块数据一一对应进行叠加的流程图；

[0024] 图3为本申请实施例提供的提取并存储多个基础分块数据和多个叠加分块数据的流程图；

[0025] 图4为本申请实施例提供的进行擦除、合并、异或或更新运算时基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；

[0026] 图5为本申请实施例提供的进行相交或裁剪运算时基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；

[0027] 图6为本申请实施例提供的进行同一运算时基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；

[0028] 图7为在图4所示的基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围上进行格网划分后，形成的多个基础分块数据和多个叠加分块数据；

[0029] 图8为图5所示的基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围上进行格网划分后，形成的多个基础分块数据和多个叠加分块数据；

[0030] 图9为图6所示的基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围上进行格网划分后，形成的多个基础分块数据和多个叠加分块数据；

[0031] 图10A为本申请实施例提供的要素重复情况的示意图；

[0032] 图10B为本申请实施例提供的要素分离情况的示意图；

[0033] 图11为本申请实施例提供的基础数据和叠加数据进行叠加的擦除实例；

[0034] 图12为本申请实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析装置的结构示意图；

[0035] 图13为本申请实施例提供的存储模块的结构示意图；

[0036] 图14为本申请实施例提供的叠加模块的结构示意图；

[0037] 图15为本申请实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析设备的结构示意图。

具体实施方式

[0038] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本
发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实
施例，都属于本发明保护的范围。

[0039] 本发明实施例提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析方法，该方法如图1所示，包括步骤S101至步骤S107。

[0040] 步骤S101：根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围。

[0041] 图4至图6所示均为基础数据的图层和叠加数据的图层重叠后的示意图。

[0042] 其中，图4为本发明实施例提供的进行擦除、合并、异或或更新运算时基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；图5为本发明实施例提供的进行相交或裁剪运算时基础
数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围；图6为本发明实施例进行同一运算时基础数据的
叠加范围和叠加数据的叠加范围。

[0043] 步骤S102：对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据。

[0044] 图7至图9为格网划分后形成的多个基础分块数据和多个叠加分块数据。其中，图7为在图4所示的基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围上进行格网划分后，形成的多
个基础分块数据和多个叠加分块数据；图8为图5所示的基础数据的叠加范围和叠加数据的
叠加范围上进行格网划分后，形成的多个基础分块数据和多个叠加分块数据；图9为图6所
示的基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围上进行格网划分后，形成的多个基础分块
数据和多个叠加分块数据。

[0045] 步骤S104：提取并存储多个基础分块数据和多个叠加分块数据。

[0046] 如图3所示，步骤S104具体可以包括步骤S301和步骤302。

[0047] 步骤S301：提取多个基础分块数据和多个叠加分块数据。

[0048] 步骤S302：将所提取到的多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于分布式文件系统。

[0049] 分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连；或是若干不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而
形成的完整的有层次的文件系统。分布式文件系统为分布在网络上任意位置的资源提供一
个逻辑上的树形文件系统结构，大大减小了数据丢失的风险，从而使用户访问分布在网络
上的共享文件更加简便。

[0050] 当然，步骤S104也可以不将所提取到的多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于分布式文件系统，而将多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于同一存储介质，
只要该存储介质能够被多个设备访问即可。

[0051] 步骤S105：同时对多个基础分块数据与多个叠加分块数据一一对应进行叠加。具体地，叠加包括：相交、裁剪、擦除、合并、更新、同一和异或，具体描述如下。

[0052] 相交是指将基础分块数据和对应的叠加分块数据中的要素两两求交，每次求交结果作为叠加结果记录保存，记录还需要保存来自基础数据和叠加数据的属性信息。

[0053] 裁剪的处理过程与相交类似，不同的是，裁剪结果记录只需要保存来自基础数据的属性信息。

[0054] 擦除需要遍历基础分块数据中的要素，查找与其相交的叠加分块数据中的要素，查找到的叠加分块数据中的要素依次去擦除基础分块数据中的要素，得到叠加结果，记录
保存基础数据的属性信息。

[0055] 合并是通过相交算子合并擦除算子结果实现。首先通过相交算子得到基础分块数据和叠加分块数据的交集部分，然后使用擦除算子得到基础分块数据不在叠加分块数据的
部分和叠加分块数据不在基础分块数据的部分，合并三部分结果。

[0056] 更新是通过擦除算子结果合并叠加分块数据实现。首先通过擦除算子得到基础分块数据不在叠加分块数据的部分，然后合并叠加分块数据。

[0057] 同一是通过相交算子合并擦除算子结果实现。首先通过相交算子得到基础分块数据和叠加分块数据的交集部分，然后使用擦除算子得到不在叠加分块数据的部分，合并两
部分结果。

[0058] 异或是通过擦除算子实现。使用擦除算子得到基础分块数据不在叠加分块数据的部分和叠加分块数据不在基础分块数据的部分，合并两部分结果。

[0059] 本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法还包括步骤S103：对每个基础分块数据和每个叠加分块数据再次进行格网划分，在每个基础分块数据中形成多个
第一叠加单元，在每个叠加分块数据中形成多个第二叠加单元。

[0060] 如图2所示，步骤S105具体可以包括步骤S201和步骤S202。

[0061] 步骤S201：将多个第一叠加单元和多个第二叠加单元写入内存。

[0062] 步骤S202：将基础分块数据中的多个第一叠加单元与对应的叠加数据中的多个第二叠加单元一一对应并发叠加。

[0063] 步骤S201中第一叠加单元和第二叠加单元不进行本地存储，直接写入内存，进一步提高了叠加效率。而且，步骤S202中进行并发叠加，充分运用计算机的多线程技术，计算
效率更高，叠加速度更快。

[0064] 当然，步骤S105也可以将多个第一叠加单元和多个第二叠加单元进行本地存储后再进行叠加，而且叠加过程也可以采用单线程。

[0065] 本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法还包括步骤S106：对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运算。其
中，基础数据要素是指基础数据中的要素，叠加结果要素是指叠加结果中的要素。

[0066] 如图10A和图10B所示，要素叠加过程中可能会出现图10A所示的要素重复的情况，也可能会出现图10B所示的要素分离的情况。

[0067] 要素重复是指一个格网叠加的多个要素，可能在相邻的格网再次进行叠加，导致重复叠加。以图10A所示为例，基础要素圆和叠加要素矩形在左侧格网中叠加后，又在右侧
格网中再次叠加。这里所说的格网即可以是步骤S102格网划分后获得的格网，也可以是步
骤S103再次进行格网划分后获得的格网。

[0068] 要素分离是指和基础数据的同一要素存在多个叠加要素，但这些要素分布在不同的格网,导致在单个格网内部，该基础要素没有充分叠加。以图10B所示为例：基础要素圆需
要和两个矩形叠加要素进行叠加，但由于两个矩形被划分到了不同的格网，导致单个格网
内没有充分叠加(以擦除为例，基础圆需要同时被两个矩形擦除才能得到正确结果)。这里
所说的格网即可以是步骤S102格网划分后获得的格网，也可以是步骤S103再次进行格网划
分后获得的格网。

[0069] 针对要素重复和要素分离这两种情况，采用步骤S106来进行整合，规避了由于格网产生的这两种情况对叠加结果的不良影响。

[0070] 执行对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划分。等距划分是指根据指定的行数和列数对数据进行等间距划分。如图7
为将图4所示范围等间距划分为五行四列，图8为将图5所示范围等间距划分为五行两列，图
9为将图6所示范围等间距划分为五行三列。当然，执行对基础数据的叠加范围和叠加数据
的叠加范围进行格网划分时，还可以采用四叉树划分等策略。

[0071] 同理，执行对每个基础分块数据和每个叠加分块数据再次进行格网划分时，可以采用等距划分策略进行格网划分。当然，执行对每个基础分块数据和每个叠加分块数据再
次进行格网划分时，还可以采用四叉树划分等策略。

[0072] 本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法还包括步骤S107：将基础数据和叠加数据的叠加结果输出至显示装置。显示装置具体可以为显示器、平板电脑、手
机等。叠加结果输出至显示装置后，操作人员通过显示装置可以直观浏览叠加结果。

[0073] 图11所示为本发明提供的基础数据和叠加数据进行叠加的擦除实例。左侧为基础数据，右侧为叠加数据；基础数据和叠加数据确定叠加范围后，进行格网划分，形成多个基
础分块数据和多个叠加分块数据；提取并存储多个基础分块数据和多个叠加分块数据后，
同时对多个基础分块数据与多个叠加分块数据一一对应进行叠加，获得叠加结果；最后对
叠加结果进行整合。

[0074] 本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法克服了现在面对大量数据叠加的时候，往往会遭遇性能瓶颈，甚至面临单机资源不够而无法进行分析的困难，提
高了叠加分析的效率。

[0075] 虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。本实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步
骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时,
可以按照本实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线
程处理的环境)。

[0076] 图12至图14为本申请实施例提供的一种基于空间格网的分布式叠加分析装置120，该装置为软件结构，具体包括范围获取模块121、划分模块122、存储模块123、叠加模块
124、整合模块125和输出模块126。

[0077] 其中，范围获取模块121用于根据叠加分析类型，获取基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围。划分模块122用于对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格
网划分，形成多个基础分块数据和多个叠加分块数据。存储模块123用于提取并存储多个基
础分块数据和多个叠加分块数据。叠加模块124用于同时对多个基础分块数据与多个叠加
分块数据一一对应进行叠加。划分模块122内设置有二次划分模块1221，二次划分模块1221
用于对每个基础分块数据和每个叠加分块数据再次进行格网划分，在每个基础分块数据中
形成多个第一叠加单元，在每个叠加分块数据中形成多个第二叠加单元。整合模块125用于
对叠加的基础数据要素进行唯一标识，对多个包含同一标识的叠加结果要素进行相交运
算。输出模块126用于将基础数据和叠加数据的叠加结果输出至显示装置。

[0078] 划分模块122执行对基础数据的叠加范围和叠加数据的叠加范围进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划分。当然，划分模块122执行对基础数据的叠加范围和叠
加数据的叠加范围进行格网划分时，还可以采用四叉树划分等策略。

[0079] 同理，二次划分模块1221对每个基础分块数据和每个叠加分块数据再次进行格网划分时，采用等距划分策略进行格网划分。当然，二次划分模块1221对每个基础分块数据和
每个叠加分块数据再次进行格网划分时，还可以采用四叉树划分等策略。

[0080] 如图14所示，叠加模块124包括写入模块1241和并发模块1242。其中，写入模块1241用于将多个第一叠加单元和多个第二叠加单元写入内存。并发模块1242用于将基础分
块数据中的多个第一叠加单元与对应的叠加数据中的多个第二叠加单元一一对应并发叠
加。

[0081] 如图13所示，存储模块123包括提取模块1231和分布存储模块1232。其中，提取模块1231用于提取多个基础分块数据和多个叠加分块数据。分布存储模块1232用于将所提取
到的多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于分布式文件系统。分布式文件系统是指
文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点
相连；或是若干不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而形成的完整的有层次的文件系
统。分布式文件系统为分布在网络上任意位置的资源提供一个逻辑上的树形文件系统结
构，大大减小了数据丢失的风险，从而使用户访问分布在网络上的共享文件更加简便。

[0082] 当然，存储模块123也可以不将所提取到的多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于分布式文件系统，而将多个基础分块数据和多个叠加分块数据存储于同一存储介
质，只要该存储介质能够被多个设备访问即可。

[0083] 上述实施例阐明的装置或模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。
在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。当然,也可以
将实现某功能的模块由多个子模块或子单元组合实现。

[0084] 如图15所述，本申请实施例提供了一种基于空间格网的分布式叠加分析设备150，该设备具体可以为个人计算机、平板电脑、智能手机等。该设备包括存储器151和处理器
152，存储器151和处理器152通过总线153连接。其中，存储器151用于存储计算机可执行指
令；处理器152用于执行计算机可执行指令，当处理器152执行存储器151中存储的计算机可
执行指令时，能够实现本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加分析方法。

[0085] 本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行可执行指令能够实现本发明实施例提供的基于空间格网的分布式叠加
分析方法。

[0086] 上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(英文：Random Access Memory；简称：RAM)、只读存储器(英文：Read‑Only Memory；简称：ROM)、缓存(英文：Cache)、硬盘(英
文：Hard Disk Drive；简称：HDD)或者存储卡(英文：Memory Card)。所述存储器可以用于存
储计算机程序指令。

[0087] 本申请中所述的方法、装置或模块可以以计算机可读程序代码方式实现控制器按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)
处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专
用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit；简称：ASIC)、可编程逻辑
控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、
Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还
可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读
程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻
辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。
因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置
也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是
实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

[0088] 本申请所述装置中的部分模块可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类
型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这
些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计
算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

[0089] 通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的硬件的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说
对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,也可以通过数据迁移的实施
过程中体现出来。该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包
括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设
备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0090] 本说明书中的各个实施方式采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。本申请
的全部或者部分可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服
务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、移动通信终端、多处理器系统、基于微处
理器的系统、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设
备的分布式计算环境等等。

[0091] 以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对本申请限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施
例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些
修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请技术方案的范围。