一种稠稀矢量瓦片的构建方法

针对矢量瓦片之间的数据不均衡影响浏览器加载与渲染效率的问题,提出了一种顾及矢量数据空间分布的矢量瓦片构建算法。首先利用平衡树的思想进行数据分割;其次构建顾及要素空间分布的稠稀瓦片并对瓦片进行编号;然后构建四维Kd树索引模型;最后开展稠稀矢量瓦片构建与可视化对比试验。试验表明,与传统格网矢量瓦片相比,稠稀矢量瓦片之间的数据量标准差较低,具有瓦片数据均衡性好、响应时间快、加载效率高等优点。     

基于Hilbert曲线的STR索引改进算法

递归网格排序算法(sort-tile-recursive,STR)是一种性能优良的静态变体,其构建效率高效,查询性能较为优良,但是没有很好的兼顾到数据本身的聚集特性。Hilbert曲线具有较好的数据聚集特性,但是存在一定信息的丢失。本文利用Hilbert曲线的聚集性来提高STR-树的数据聚集性能,提出了一种基于Hilbert编码的STR索引改进算法,并在改进中弥补信息丢失的问题。算法首先按照MBR的Hilbert值进行排序,根据节点容量生成子节点,形成各聚类中心,针对Hilbert异常值采用距离约束条件进行处理;迭代以上过程,生成Hilbert STR-树。研究结果表明,该算法的查询效率优于STR-树和R树。     

利用地球立体剖分格网生成Subdivision R-树索引模型

针对三维数据管理中八叉树索引冗余多、R-树索引插入删除过程复杂的问题,依托GeoSOT地球立体剖分格网,提出了一种新的八叉树与R-树有机结合的Subdivision R-树索引模型(Subdivision R-tree)。首先,以GeoSOT地球立体剖分格网八叉树索引为基础构建了Subdivision R-树索引模型结构;随后,设计了Subdivision R-树索引模型基本的插入、删除、查询、分析算法;最后,开展了Subdivision R-树索引与原有数据索引性能对比试验,并对Subdivision R-树的阈值选取进行了相应分析。实验结果证明,Subdivision R-树的性能尤其是数据更新(插入、删除)等性能强于QR-树,随着数据分布的改变,性能提升更为明显,在数据分布较为集中的情况下,性能提升可达到20%。     

利用GPU的R树细粒度并行STR方法批量构建

大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。     

多尺度空间数据索引方法研究

以多尺度空间数据为研究对象,讨论其混合索引结构的建立方法。对于多尺度矢量空间数据提出基于多层次网格与R 树混合索引结构,栅格数据进行分块并建立四叉树索引结构。利用双向链表结构连接同尺度下的矢栅空间数据,实现矢栅之间的无缝转化;并用地理数据编码及双向链表结构连接不同尺度下的同一空间对象,实现多尺度空间对象的纵向无缝连接。进而实现多尺度空间数据的快速可视化及空间对象的纵向无缝查询。     

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。     

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。     

移动地图中的矢量瓦片组织方法研究

针对矢量数据地图发布,提出移动地图中矢量瓦片的组织方法,阐述了矢量数据的组织与管理、LOD技术和瓦片的构建、矢量瓦片地图的索引和显示.根据矢量数据的特点,确定矢量瓦片构建和存储方式,采用文件分层分级进行存储.     

内存数据库在ZY1-02C海量数据空间检索中的应用

实现海量空间数据的高效检索是资源一号02C(ZY1-02C)卫星数据应用的重要前提。在传统基于关系型数据库的空间查询模式中,频繁的磁盘I/O及内外存交换对查询性能有较大影响,而完全基于内存的内存数据库技术可有效规避这一问题,显著提升效率。基于Key-Value型内存数据库Redis,研究并设计了矢量数据在Redis中的存储结构,并实现了基于Key-Value型存储结构的空间R树索引。经实际应用检验,该存储及索引架构能够有效提升海量空间数据的查询检索性能。     

土地变更数据在移动端的组织与管理

以移动GIS在土地利用变更调查中的应用为研究对象,研究了与栅格影像数据存储、矢量空间数据组织与管理相关的关键技术。基于数据库进行栅格瓦片存储,提高了底图栅格数据传输的便捷性和显示性能,同时改进了空间数据模型与空间索引结构,提高了移动GIS对土地变更数据的管理性能。     

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。     

车载LiDAR点云混合索引新方法

以车载LiDAR点云数据为研究对象,为提高点云数据的组织与管理效率,提出了一种全局KD树与局部八叉树相结合的混合空间索引结构—KD-OcTree。全局KD树通过分辨器、分割平面的确定,重构点云之间的邻域关系,确保索引结构的整体平衡; 在其叶子节点再构造二级索引结构—局部八叉树,避免了单一八叉树结构点云分布不均衡、树结构深度过大、出现大量无点空间等现象。以3个真实场景数据为测试数据进行试验和对比分析,结果表明,KD-OcTree混合索引不仅能够提高索引构建、邻域搜索的速度,还对分类可靠性产生一定影响。     

一种集成R树、哈希表和B*树的高效轨迹数据索引方法

为兼顾时空索引方法的空间利用率、时间效率和查询种类,提出了一种新的轨迹数据索引方法——HBSTR树。其基本思想是:轨迹采样点以轨迹节点的形式成组集中管理,哈希表用于维护移动目标的最新轨迹节点,轨迹节点满后作为叶节点插入时空R树,另外采用B*树对轨迹节点构建一维索引,既有利于提升索引创建效率,又同时满足时空条件搜索和特定目标轨迹搜索等多种查询类型。为提升时空查询效率,提出了新的时空R树评价指标和节点选择子算法改进时空R树插入算法,同时提出了一种时空R树的数据库存储方案。试验结果表明,HBSTR树在创建效率、查询效率和支持查询类型等方面综合性能优于现有方法,支持大规模实时轨迹数据库的动态更新和高效访问。     

基于SST等值线的海区网格点内插算法研究

在海洋环境数据处理中，有时需要将经过投影变形的矢量数据内插到不同分辨率海区的网格点上。本文以墨卡托投影的SsT等值线为矢量数据源，通过建立等值线离散点、海区插值格点与大区网格的空间索引关系，运用顾及方向的单点移面平均加权法，进行了海区网格点的内插算法研究。     

基于MFC的矢量图形系统研究与实现

以VC++6.0为开发平台,利用MFC提供的类库,研究GIS矢量图形底层系统数据组织的方法,以及网格索引在该系统中的建立过程。设计并开发了矢量图形系统,实现了数据导入、组织管理、显示、查询等系统功能。     

多边形间空间关系查询的异构多核架构并行算法

目前在空间关系查询中常用的Plane Sweep算法是一种串行算法,在处理海量空间数据时效率较低,而已有的并行计算方法对于普通的计算机并不适用。本文针对这个问题,提出了一种多边形间空间关系查询的异构多核架构并行算法,该算法先利用STR树索引过滤掉不相交的多边形,然后将过滤后的多边形数据集合分解为点集合和边集合,并对其构建四叉树索引;在保证数据浮点运算精度符合要求的情况下,利用GPU强大的批量运算能力快速处理边与边的相交情况并据此逐步计算得到环间的拓扑关系,再根据环间拓扑关系计算得到多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值;根据DE-9IM参数值与空间关系查询条件相比对,输出查询结果。最后通过试验验证了算法的准确性与高效性。     

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。     

基于改进四叉树的地理实体快速查询算法

通过改进传统四叉树的数据组织和节点分配,将被索引的地理实体要素合理地分配到树中对应的节点中,减少了数据冗余,节点的分布也更为合理。以地理实体数据为例,综合比较了不同数据集在建立索引前后空间查询效率上的差异。结果表明,该算法具有较高的查询性能和实用价值。     

一种矢量瓦片的时序InSAR形变可视化方法

针对InSAR地面沉降数据在网络环境下实时可视化渲染速度缓慢、空间分析交互性差、时序演变难度大的问题,提出了适用于地面沉降数据空间分析和时序表达的矢量瓦片制作方法并运用矢量瓦片技术在网页端实现快速可视化:①在传统抽稀算法的基础上对矢量瓦片层级间的抽稀算法进行改进;②以时间为尺度对累计沉降量数据进行分割存储,便于多尺度、多时序对InSAR数据进行表达和分析;③以抚顺市采煤沉陷区时序InSAR累计沉降量数据为实验数据进行验证.实验表明,网页端可快速、高效、灵活地加载矢量瓦片来展示地面沉降的空间分布情况和时空变化特征.     

空间信息多级网格索引技术研究

空间信息多极网格(SIMG)是一种适合网格计算环境下空间信息表示的新方法,介绍了SIMG的核心思想及其空间数据组织原理,基于现有空间索引技术和SIMG相对量表达特点,提出了一种SIMG-R树空间索引技术,可实现SIMG细部地物的快速查询。