十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究

三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。     

古建筑空间数据管理系统的开发

以东莞可园古建筑为例,研发了古建筑空间数据的管理与分析应用系统。首先采用地面三维激光扫描技术采集并制作了古建筑的点云数据、三维模型、平立剖测绘图、图像文本信息等二三维数据,然后基于SQL Server建立了古建筑空间数据库,集成开发了管理应用系统,实现了古建筑空间数据的查询显示、保存、更新、量测与对比分析等功能,为古建筑遗产的研究和开发利用提供了高效的工作平台。     

基于XQEngine的GML本原查询系统的实现

传统 GIS 软件查询功能以及 SQL 查询语言不能直接操作 GML 数据,而 XML 查询语言只能适应非空间的 XML 数据,但是 GML 是基于 XML 的标记语言。基于这点,结合 XML 查询语言和GML 空间数据特征,提出了 GML 查询语言的特征和 GML 本原查询系统的体系结构,并以开放源码 XML 查询引擎 XQEngine 为基础进行空间扩展,开发了 GML 本原查询原型系统,实现了对 GML空间数据的本原查询。     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。     

M-Quadtree索引:一种基于改进四叉树编码方法的云存储环境下空间索引方法

为了解决基于"键-值"模型的云存储环境仅支持简单的关键字查询,不支持多维空间查询的问题,提出了一种新的分布式空间索引方法——M-Quadtree索引。在索引构建过程中,设计了一种基于改进四叉树的空间数据划分方法,该方法规定了叶节点区域的最小数据量,通过四叉树叶节点的再合并,解决了划分后各子区域间存储量不平衡的问题,并且满足了MapReduce并行化要求。给出了MapReduce框架下M-Quadtree索引的快速构建、查询与更新算法,并在搭建的Hadoop平台进行了关键参数对索引效率的影响以及不同规模数据下索引的创建、查询和更新试验。与现有分布式空间索引的对比试验及分析结果表明,M-Quadtree索引在数据存储量负载均衡、算法并行化和空间查询效率等方面表现得更好。     

SQL Server中的索引研究

在阐述SQL Server索引结构和类别的同时,讨论了在SQL Server中建立索引对数据库性能的影响,以及建立索引时需要注意的事项,最后从索引检测、索引修复等方面论述了索引维护。     

利用ArcGIS Engine进行城市地下管线信息系统的设计与实现

将ArcGIS Engine应用到地下管线信息管理中,设计、开发了基于ArcGIS Engine的地下管线信息系统。系统总体为3层体系架构,采用Client/Server模式实现数据集中存储,后端数据库平台选用SQL Server,利用ArcSDE空间数据引擎实现属性数据和空间数据一体化管理。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

一种海量空间数据云存储与查询算法

针对传统的空间数据库管理方式在可扩展性、容错性和成本上难以满足分布式海量数据管理需求的问题,提出了基于开源大数据平台HBase的海量空间数据管理方案。根据空间数据操作方式的局部性特征,对存储于云平台中的空间数据,使用空间四叉树模型组织栅格数据,引入Z序空间填充曲线组织矢量数据,并建立空间索引,利用两步查询法(过滤和精化)进行空间查询。该方案在继承了HBase平台易于横向扩展、伸缩性和容错性强等特性的同时也保证了空间查询效率。基于此方案,设计实现了云空间地图服务系统CGMapServer。测试表明,该系统在高并发情况下对大数据集的空间查询响应具有较好的实时性。     

巧用SQL函数实现土地利用数据统计

本文提出利用空间数据查询、SQL函数和SQL语言进行土地利用数据分类统计的方法,该方法操作简单、效率高,可供实际生产借鉴。     

SQL Server Spatial应用开发研究

空间数据库是近年来GIS研究领域的热点之一,SQL Server 2005及其后续版本提供了空间数据扩展模块,能管理海量的矢量数据,基于OGC的标准,将矢量数据的存储、分析等功能与其内核结合,并且支持T-SQL,极大地简化了GIS的程序开发.本文简单研究了SQL Server Spatial的基本功能,并且基于它开发了简单的GIS应用系统.     

图形数据与关系数据库的结合及其应用

将空间图形数据存入关系型数据是当前数据库和地理信息系统领域研究的热点和前沿,本文提出了一种将空间图形数据存入关系型数据库的数据模型,分析了数据模型的数据组织操作,空间图形要素表达以及数据模型体系结构,根据该结构模型,实现了在ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ关系型数据库中对空间图形数据进行存储、拓扑运算和拓扑分析的操作,最后,给出了一个采用该结构模型实现的基于ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ数据库平台的精简型空间数据库引擎Ｓｐａｔｉａｌ ＤａｔｌｂａｓｅＧｕｉｄｅ软件产品,及其在土地产权产籍信息系统领域的应用实例。     

3DGIS中空间对象的存储与快速查询

空间对象的存储和快速查询是三维地理信息系统研究的基本问题。本文采用面向对象的方法将三维空间对象抽象为点、线、面、体四类,点对象用一个坐标点(x,y,z)来表示,线对象用一组首尾相接的线段表示,面对象与体对象用三角网表示,然后采用SQL Server 2005来组织存储数据。为了提高空间数据库的检索速度,作者编程实现了线性八叉树空间索引,应用程序采用目前比较流行的ADO.net技术来访问数据库。     

A Hybrid Spatial Index for Massive Point Cloud Data Management and Visualization

With the wide use of laser scanning technology, point cloud data collected from airborne sensors and terrestrial sensors are often integrated to depict a complete scenario from the top and ground views, even though points from different platforms and sensors have quite different densities. These massive point clouds with various structures create many problems for both data management and visualization. In this article, a hybrid spatial index method is proposed and implemented to manage and visualize integrated point cloud data from airborne and terrestrial scanners. This hybrid spatial index structure combines an extended quad‐tree model at the global level to manage large area airborne sensor data, with a 3‐D R‐tree to organize high density local area terrestrial point clouds. These massive point clouds from different platforms have diverse densities, but this hybrid spatial index system has the capability to organize the data adaptively and query efficiently, satisfying the requirements for fast visualization. Experiments using point cloud data collected from the Dunhuang area were conducted to evaluate the efficiency of our proposed method.     

基于ArcSDE的信息基础设施空间数据库的设计与实现

ArcSDE作为空间数据引擎，在地理信息系统中有着广泛的应用，它能有效的提高空间数据库的管理效率。本文在对常用空间数据引擎比较的基础上，根据信息基础设施空间数据种类多、数据量大的特点，提出了基于ArcSDE＋SQLServer2000技术构建的信息基础设施空间数据库建设方案，实现了海量数据的空间存储和有效管理，有利于信息的共享和充分利用，并在实际应用中取得了很好的效果。     

基于ArcSDE的信息基础设施空间数据库的设计与实现

ArcSDE作为空间数据引擎,在地理信息系统中有着广泛的应用,它能有效的提高空间数据库的管理效率。本文在对常用空间数据引擎比较的基础上,根据信息基础设施空间数据种类多、数据量大的特点,提出了基于ArcSDE SQL Server 2000技术构建的信息基础设施空间数据库建设方案,实现了海量数据的空间存储和有效管理,有利于信息的共享和充分利用,并在实际应用中取得了很好的效果。     

云计算环境下空间索引构建研究

空间数据索引对于空间数据管理和分析具有重要作用,与数据处理速度和效率密切相关。随着人类社会进入大数据时代,遥感矢量数据具备了大数据的特点,传统的空间索引构建方法无法有效满足矢量大数据处理的需求,为此引入云计算环境来进行空间索引构建,目的是提高空间索引构建速度。首先,对常见的空间索引及现阶段云计算环境下基于MapReduce模型的空间数据管理进行了综述;然后以云计算环境下R树索引构建为例,对云计算环境下空间索引的构建进行了研究;最后,通过实验验证,证明了云计算环境下空间索引构建的速度与单机索引构建相比,加速比为28~40倍;在相同云环境下,网格索引构建速度最快,R+索引构建速度相对较慢。     

基于ArcSDE与ArcIMS的海量空间数据存储管理与网络发布——以三峡库区为例

随着空间信息量的膨胀,数据存储管理与发布共享日益受到关注。本文分析了ArcSDE和ArcIMS的核心技术,并以三峡库区为例,详细阐述了海量空间数据存储管理和网络发布的解决方案。依托ArcSDE for SQLServer技术,实现了长江三峡库区多元空间数据的多用户及版本化管理,提高了海量空间数据存储管理效率;应用ArcIMS技术对SQL Server中的多元空间数据进行网络发布。探讨了多元海量空间信息的存储管理和发布的技术方法,具有一定的参考价值。     

智慧矿山空间数据元数据模型研究与应用

随着"3S"技术、三维地学模拟等信息技术在矿山领域的应用,矿山领域的信息化建设和智能化改造具有很大研究价值。本文以智慧矿山空间数据元数据模型为研究对象,参考国内外元数据管理的相关理念,对矿山元数据进行分类,并构建智慧矿山元数据模型,利用Geodatabase和SQL Server平台分别建立智慧矿山空间数据库和元数据库,在Visual Studio开发环境下,运用C#语言,在ArcGIS Engine平台下开发智慧矿山元数据管理系统,实现元数据的管理、查询等功能。通过研究智慧矿山空间数据元数据模型,实现了矿山数据共享,提高了数据利用效率。     

海量地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化方法

传统点云处理软件为单机运行,Web点云应用较少,随着5G与WebGL技术的发展,3D Web应用的开发是未来的发展趋势。在地铁隧道工程中,实现隧道点云的快速处理与可视化是重要的需求之一。为满足地铁隧道点云的Web可视化需求,针对地铁隧道点云空间分布特点实现了一种格网与多分辨率八叉树结合的海量地铁隧道点云数据索引模型。采用B/S(browser/server)架构,以WebGL为基础,可适应不同点云密度来达到更好的Web端渲染效果。在满足标准las点云格式处理需求的基础上实现了自定义格式处理的功能,对数据I/O(input/output)进行优化,索引构建上效率进一步提高。使用Three.js引擎对渲染机制与效果进行了优化,通过设计实验证明了方法在地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化上的有效性。