本书是在面向国家大数据与高质量发展等国家战略实施基础上，根据作者多年主持研究国家863计划项目、国家自然科学基金等重要科研项目的探索与实践总结而成。书中阐述了地理大数据并行计算的国内外研究进展，着重介绍了基于计算复杂度的矢量多边形空间分析负载均衡并行方法、顾及有效计算量的多粒度栅格空间分析负载均衡并行方法和面向CPU/GPU混合架构的自适应负载均衡并行计算模型，实现了混合算力协同负载均衡并行计算平台，破解了有限算力约束下的地理大数据计算性能提升难题。
本书可作为高等院校地理信息科学专业及相关专业本科生或研究生的参考用书，也可供科研机构和企事业单位从事地理大数据研究、开发、应用和管理工作的人员参考。

前言
第1章 绪论
1.1 负载均衡并行技术概述
1.2 地理空间分析并行技术研究
1.2.1 地理矢量数据空间分析并行技术研究
1.2.2 地理栅格数据空间分析并行技术研究
1.3 CPU/GPU混合架构并行技术研究
1.3.1 CPU/GPU并行编程模型研究
1.3.2 CPU/GPU混合架构应用研究
1.4 地理空间分析通用并行化方法研究
1.5 本书主要研究内容
第2章 基于计算复杂度的矢量多边形空间分析负载均衡并行方法
2.1 数据密集型多边形空间分析负载均衡并行方法
2.1.1 算法特征分析
2.1.2 基于多边形复杂度的数据划分方法
2.1.3 并行计算实现流程
2.1.4 实验与分析
2.2 计算密集型多边形空间分析负载均衡并行方法
2.2.1 算法特征分析
2.2.2 基于改进边界代数法的多边形空间分析算法
2.2.3 多边形计算复杂度模型构建
2.2.4 复杂多边形分解方法
2.2.5 并行计算实现流程
2.2.6 实验与分析
2.3 本章小结
第3章 顾及有效计算量的多粒度栅格空间分析负载均衡并行方法
3.1 局部型栅格数据空间分析负载均衡并行方法
3.1.1 算法特征分析
3.1.2 不规则数据划分方法
3.1.3 多粒度动态并行调度方法
3.1.4 并行计算实现流程
3.1.5 实验与分析
3.2 全局型栅格数据空间分析负载均衡并行方法
3.2.1 算法特征分析
3.2.2 两阶段数据划分方法
3.2.3 抓取式并行调度方法
3.2.4 基于二叉树的结果融合方法
3.2.5 并行计算实现流程
3.2.6 实验与分析
3.3 本章小结
第4章 面向CPU/GPU混合架构的自适应负载均衡并行计算模型
4.1 自适应负载均衡并行计算模型
4.1.1 总体架构
4.1.2 适应CPU/GPU混合异构计算环境的并行方法
4.1.3 串行算法快速并行化方法
4.1.4 自适应负载均衡方法
4.2 实验与分析
4.2.1 实验设计
4.2.2 多核CPU下进程级/线程级混合并行方法验证
4.2.3 CPU/GPU协同并行方法验证
4.3 本章小结
第5章 CPU/GPU协同负载均衡并行计算平台设计与实现
5.1 设计思想
5.2 平台配置
5.3 功能结构
5.4 平台功能验证
5.5 本章小结
参考文献