Параллельная обработка географических данных в мобильном приложении «Мобильная ГИС»

DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-2-51-56

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Представлен подход к параллельной обработке географических данных в мобильных приложениях на языке программирования Dart. Предлагается способ эффективного распределения и обработки данных о газовых, нефтяных и т.п. месторождениях с использованием параллельных вычислений на смартфонах. Предлагаемый способ использует параллельные потоки мобильного устройства. Цель исследования – повышение производительности и скорости обработки географических данных, что является критически важным для геоинформационных приложений. Предложенный метод демонстрирует значительные улучшения по сравнению с обычными методами обработки географических данных и обеспечивает более быструю и эффективную работу мобильных приложений, что делает его важным инструментом для повышения эффективности и удобства использования мобильных геоинформационных приложений.

Ключевые слова: параллельное программирование, Flutter, Dart, Isolate, FutureGroup, географические данные, ГИС, мобильная ГИС

Библиография статьи:
Гомбоин А. Б. Параллельная обработка географических данных в мобильном приложении «Мобильная ГИС» / А. Б. Гомбоин, А. М. Кориков // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2024. – Т. 27, № 2. – С. 51–56. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-2-51-56

Авторы и правообладатели:

  • Гомбоин А. Б. , АО ТомскНИПИнефть (Томск, Россия), Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Кориков А. М. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Геоинформационные системы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://bibl.nngasu.ru/electronicresources/uchmetod/geodesy/847228.pdf, свободный (дата обращения: 11.06.2024).
  • 2. Framework Flutter [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://flutter.dev, свободный (дата обращения: 11.06.2024).
  • 3. Геоинформационные системы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kpfu.ru/portal/docs/F1685823411/GIS.pdf, свободный (дата обращения: 11.06.2024).
  • 4. Tiled vector data model for the geographical features of symbolized maps PloS one [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0176387, свободный (дата обращения: 02.07.2024).
  • 5. Holroyd F. Raster GIS: Models of raster encoding / F. Holroyd, S.B.M. Bell // Computers & Geosciences. – 1992. – Vol. 18, No. 4. – P. 419–426.
  • 6. Meyer W. Geometry and its applications. – New York: Chapman and Hall/CRC, 2022. – 489 p.
  • 7. Birkhoff G.D. Basic geometry / G.D. Birkhoff, R. Beatley. – New York: American Mathematical Society, 2000. – 295 p.
  • 8. Moffat A. Large-alphabet semi-static entropy coding via asymmetric numeral systems / A. Moffat, M. Petri // ACM Transactions on Information Systems (TOIS). – 2020. – Vol. 38, No. 4. – P. 1–33.
  • 9. Nguyen D.T. Learning-based lossless compression of 3d point cloud geometry / D.T. Nguyen, M. Quach, G. Valenzise, P. Duhamel // ICASSP–2021. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2021. – P. 4220–4224.
  • 10. Rahmatulloh A. GeoJSON Implementation for Demographic and Geographic Data Integration Using RESTful Web Services / A. Rahmatulloh, B.T. Handoko, R.N. Shofa, I. Darmawan // 2022 Seventh International Conference on Informatics and Computing (ICIC). – 2022. – P. 1–6.
  • 11. Fosci P. Soft Querying Features in GeoJSON Documents: The GeoSoft Proposal / P. Fosci, G. Psaila // International Journal of Computational Intelligence Systems. – 2023. – Vol. 16, No. 1. – P. 163–203.
  • 12. Gabriele M. HBIM-GIS integration with an IFC-to-shapefile approach: The palazzo trotti vimercate pilot case study / M. Gabriele, M. Previtali // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2021. – Vol. 8. – P. 167–174.
  • 13. Pagou E.S. Shapefile-based multi-agent geosimulation and visualization of building evacuation scenario / E.S. Pagou, V.C. Kamla, I. Tchappi, Y. Mualla, A. Najjar, S. Galland // Procedia Computer Science. – 2023. – Vol. 220. – P. 519–526.
  • 14. Zhuk E. Using GIS technology for visualizing marine environmental data in netCDF format // Ninth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy–2023). – 2023. – Vol. 12786. – P. 675–680.
  • 15. The IMERG multi-satellite precipitation estimates reformatted as 2-byte GeoTIFF files for display in a Geographic Information System (GIS) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gpm.nasa.gov/sites/default/files/2023-12/IMERG_GIS-GeoTIFF_ReadMe_6_27_23.pdf, свободный (дата обращения: 02.07.2024).
  • 16. Flutter Isolate [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.flutter.dev/perf/isolates, свободный (дата обращения: 12.06.2024).
  • 17. BackgroundIsolateBinaryMessenger [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://api.flutter.dev/flutter/services/BackgroundIsolateBinaryMessenger-class.html, свободный (дата обращения: 12.06.2024).
  • 18. FutureGroup [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://api.flutter.dev/flutter/async/FutureGroup-class.html, свободный (дата обращения: 12.06.2024).
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru