顾及多细节层次的三维R树索引扩展方法

多细节层次表达是三维GIS的重要特征之一。为提高细节层次模型的管理效率,本文提出一种扩展多细节层次功能的三维R树索引方法,通过全局优化和三维聚类分析建立动态三维R树索引,研制了先自下而上、后自上而下全局搜索的节点选择算法和基于k-medoids聚类算法的节点分裂算法,保证节点尺寸均匀、形状规则以及重叠减少。基于良好的三维树形结构,本文扩展了传统的三维R树索引结构,实现R树索引和细节层次模型的无缝集成。为验证本文方法的有效性,通过仿真实验,结果证明了本文方法能很大程度地提升多细节层次三维城市模型数据库的空间查询效率,具有较好的应用前景和实用价值。     

Geohash-Trees:一种用于组织大规模轨迹的自适应索引

蕴含着挖掘价值的轨迹数据分布在世界各地，且规模庞大。如何在全球范围内组织轨迹数据并支持高效范围查询成为难题。一种自适应索引组织框架被提出来管理查询全球范围大规模轨迹数据集，其基本思想为:针对不同轨迹数据集，根据Geohash编码，生成层数最深的Geohash格网覆盖住整个轨迹数据集范围；以格网作为根节点，生成Geohash-Trees；为了加快查询定位到对应索引，根据编码前缀相同的特点设计了字典查询树。Geohash-Trees是一种基于格网划分的空间索引，它能够根据轨迹密度自适应使用多种剖分策略划分空间，提高范围查询效率。为了支持索引动态更新，设计了增量插入和更新算法。同时，该索引被移植到商用数据库Oracle中，利用数据库性能高效管理查询轨迹数据。实验结果表明，该方法在范围查询以及占用空间等方面明显优于Oracle内置的R树索引。     

一种八叉树和三维R树集成的激光点云数据管理方法

车载激光扫描点云数据已经成为数字城市和危机管理等领域越来越重要的三维空间信息源,针对大规模点云数据高效管理的技术瓶颈,提出一种八叉树和三维R树集成的空间索引方法——3DOR树,充分利用八叉树的良好收敛性创建R树叶节点,避免逐点插入费时过程,同时R树平衡结构保证良好的数据检索效率。并还扩展R树结构生成多细节层次(LOD)点云模型,提出一种支持缓存的多细节层次点云数据组织方法。试验证明,该方法具有良好的空间利用率和空间查询效率,支持多细节层次描述能力和数据缓存机制,可应用于大规模点云数据的后处理与综合应用。     

并行R树空间索引中叶节点大小的确定方法研究

并行R树空间索引结构中叶节点的大小是影响索引效率的主要因素,其确定方法是并行R树索引结构性能优劣的关键。本文讨论并设计了一种多层并行R树空间索引结构,文中以系统的查询响应时间作为性能评估指标,给出了并行R树叶节点大小的确定方法,并通过实验验证了该方法的有效性和适用性,同时也论证了本文所设计的多层并行R树索引结构是合理的和高效的。     

三维GIS中R树空间索引研究

对于三维GIS来说,建立高效的三维空间数据索引是其关键技术之一。R树索引是近年来应用最广泛的方法之一。本文以覆盖面积和重叠面积之和作为R树结点插入标准,并且引入K均值聚类算法对结点分裂算法进行了改进。另外,对于三维GIS中较大的地物如道路、河流等,实施裁剪策略。从而使R树同层结点间的重叠度显著下降,空间对象的聚簇也更趋合理,有效提高了三维GIS数据库的查询速度。     

一种针对室内疏散的集成Hilbert曲线的R*树空间索引

基于位置的服务需要快速查询、插入和删除研究对象,这种需求在室内疏散相关的应用中被进一步加强,因此有必要引入空间索引优化针对室内空间对象的操作效能。在室内紧凑空间环境下,现有的空间索引效率较低,所以将R*树索引和Hilbert曲线相结合,提出了一种新型的集成Hilbert曲线的索引。将这种新型索引和标准R*树索引进行对比,结果表明,新索引能够显著提升多种空间操作效率。     

基于K-means聚类距离准则的R树结点分配算法研究

对于空间数据库,R树索引是非常有效的空间索引。本文针对R树的结点分配算法存在的不足,提出了一种新的结点分配算法—基于K-means聚类距离最小的R树结点分配算法。研究结果表明,新的分配算法比原始的算法,产生的虚结点的最小约束矩形具有更少的空白区域,较明显地提高了空间查询的效率。     

基于改进聚类分裂的动态R-树实现方法

在R*-树的构建过程中引入聚类技术能够有效地提高索引的性能,传统的k-means聚类算法对初始值非常敏感,聚类过程较为复杂。基于此,文中提出一种改进聚类分裂的动态R*-树实现方法,在节点分裂的过程中引进聚类技术,对R*-树的基本结构加以改进,从而获得动态的结构重组。实验表明,动态R*-树以略高的构建开销换取较高的查询效率,大幅度提高索引树的空间利用率,在批量数据动态加载和处理等方面具有较高的实用价值。     

大规模轨迹数据的Geohash编码组织及高效范围查询

面向成熟的关系-对象型空间数据库,利用Geohash编码的唯一性、一维性和递归性等特征,提出了一种基于Geohash编码的大规模轨迹数据组织方法及范围查询技术。该方法结合Geohash编码和B+树索引,设计了适应不同尺度范围查询的大规模轨迹数据的关系组织模式,并给出了相应的两阶段查询处理算法,同时提出了一种Z合并优化,以进一步提高范围查询的处理效率。实验结果表明,此方法适合于组织管理与查询分析大规模的轨迹数据,其范围查询性能高于内置的R树索引。     

基于R树索引的三维可视化查询方法

针对应用日益广泛的最近邻查询,提出了一种基于R树广度遍历和优化排序原理的最近邻查询算法,能适应不同空间分布的目标数据集。同时,提出了多细节层次（LOD）目标查询方法。实验证明,此方法支持多尺度场景逼真描述,查询结果准确,满足当前三维GIS的功能需求。     

基于3D+-TPR-tree的点目标全时段移动索引设计

在经典3D R-tree基础上提出新的3D R-tree索引,通过改变待索引数据项的结构并重新设计查询处理算法,减少包容矩形死区,提高查询效率;为了满足全时段查询要求,设计一种称为3D -TPR-tree的联合索引结构,并对其中TPR-tree的参数包容矩形的调整算法进行优化。通过测试,证明3D R-tree的查询效率明显高于普通3D R-tree;此外,测试结果也表明经过优化的参数包容矩形的调整算法也部分提升了TPR-tree的查询性能。     

基于空间网格和Hilbert R-tree的二级R-tree空间索引

针对分布式海量空间数据库管理要求，提出了一种基于空间划分网格、Hilbert R-tree和普通Rtree的二级空间索引结构，该结构被命名为H2R-tree。然后，详细讨论了该结构的优点，并给出了实现算法。实际算例表明，H2R-tree具有多方面的优良性能，是一种值得推广的二级索引技术。     

基于R-tree的多重近似索引研究

本文提出了一种新的索引方法——基于R-tree的多重近似索引,该索引结构既包含实体传统的外部近似也包含其内部近似。在检索时,粗过滤阶段测试实体内部和外部近似,如果内部近似测试为真值就不需要进行详查阶段的处理,从而减少访问磁盘I/O次数而提高检索效率。通过实验验证分析,该索引方法能极大地提高空间数据的检索效率。     

大型GIS空间数据库的有效索引结构QR-树

在分析R—树索引问题的基础上，提出了一种面向大型GIS空间数据库的QR—树索引新方法。     

对等网络下自适应层级的矢量数据时空索引构建方法

时空索引是时空数据存储和管理的关键技术之一,基于空间填充曲线(space filling curve,SFC)的索引方法近年来受到了广泛关注。然而对于矢量数据,现有索引方法多侧重于空间索引的实现,难以同时顾及时间查询和空间查询的效率,且对于非点要素(线要素与面要素),确定最优的索引级别一直是难点所在。为此,本文面向对等网络环境,提出一种自适应层级的时空索引构建方法。首先提出了基于分区键和分区内排序键组合策略的时空信息联合编码,然后据此设计了点要素、非点要素的时空表达结构,最后设计了多层级树结构以构建时空索引MLS3(multi-level sphere 3),并基于地理实体时间粒度及空间密度等特征自适应确定其最优索引层级。利用轨迹(点要素)、公路(线要素)和建筑物(面要素)实际数据进行了试验。试验结果表明,相比GeoMesa提出的XZ3时空索引,本文索引方法可有效解决非点要素的时空表达及层级划分问题,在避免存储热点的同时实现更为高效的时空检索。     

多级格网时空索引

在时空数据库中,地理实体模型包括地理对象空间信息和时态信息。为了快速查询实体的空间和时间信息,这就需要一个高效的时空索引机制。本文在分析和参考目前几种时空索引方法的基础上提出了一种新的时空索引方法———多级格网时空索引,并介绍了多级格网时空索引的算法。     

面向地理空间信息的轨迹模型及时空模式查询

轨迹数据处理与分析是目前空间信息和数据库等相关领域的研究热点之一。本文从Stop-Move轨迹模型出发,通过集成地理空间上下文信息来建模轨迹数据,并研究轨迹时空模式的查询处理技术。首先分析Stop/Move对象与点/线/面地理空间要素之间的时空关联关系,据此提出显式表达该关联语义的地理关联轨迹模型,在此基础上利用关系-对象数据库技术,为地理关联轨迹模型设计独立于应用的关系模式,接着定义轨迹时空模式查询,并提出基于地理关联轨迹关系模式的SQL处理框架,最后以典型性检索请求为例,讨论分析位置-时间、位置-顺序和位置-关系等三类轨迹时空模式查询的纯SQL处理技术,并以样例轨迹数据验证了本文方法的可行性。     

一种面向道路网3维数据的空间索引方法

根据数据沿道路呈线性分布,道路相互连通的特点,提出连通拓扑和动态分段相结合的混合索引机制,分两步来实现查询过程:第一步通过连通索引来进行粗略查询;第二步根据粗略查询结果,利用动态分段索引完成精确查询。以此建立的道路网及沿线3维数据的空间索引具有很高的查询速度,能确保数据的快速动态装载,可满足道路网3维可视化的要求。最后通过实验对算法进行实现,并在空间效率和时间效率上与R树索引进行了比较。