一种基于NoSQL的地图瓦片数据存储技术

本文首先介绍了NoSQL(非关系型数据库)的起源与发展,对比其与关系型数据库的优缺点,提出了基于NoSQL的地图瓦片数据存储策略,通过实验对比分析了面向文档型的NoSQL数据库产品Mongo DB与SQL Serv-er 2000在瓦片入库与并发访问性能上的差异。研究结果表明,Mongo DB在海量空间数据存储与并发访问方面具有明显的高效性。     

面向规划管理的众包数据接入与存储处理方法

根据小城镇智慧规划管理的需要,设计了一个众包数据动态接入与存储处理平台框架;探讨了众包数据采集与分类、存储与管理、时空索引与检索、并行处理等关键技术,形成了一套技术方法,为小城镇智慧规划管理提供了技术支持。     

基于Spark与MongoDB的地理空间大数据应用分析系统设计与实现

针对地理空间大数据应用分析中存在的技术瓶颈,提出了一种基于Spark与Mongo DB的地理空间大数据应用分析方案,深度融合了Spark与JTS拓扑套件,在此基础上研发了地理空间大数据应用分析系统,为地理空间大数据应用分析提供了一种新的方法与途径。     

学生"众包"的教学促科研方法及课程实践

针对鲜有教学促科研的具体方法,引入"众包"理念,提出基于学生"众包"参与的教学促科研的两种方法.以测绘类本科专业课程为例进行实践,介绍如何运用这些方法实现"众包"数据获取和"众包"数据分析.所提出的方法既有助于教师以学生"众包"的方式辅助科研数据获取与分析,也有助于学生对相关知识点的理解.     

众包图像数据采集与聚类分析方法探讨

众包图像是由大众经过一定方法获取后通过互联网向公众或相关机构提供的一种开放式图像数据。利用网络爬虫工具在互联网上爬取了一定数量的众包图像,并分别探讨了单张图像聚类方法和多张图像聚类方法,以期为众包技术如何服务于智慧小城镇规划管理提供技术参考。利用K-means聚类方法对单张众包图像进行聚类,并探讨了分别利用Python语言和Java语言编程实现图像聚类的方法 ;利用层次聚类方法对多张众包图像进行聚类。     

一种通用地理信息采集平台的设计与实现

基于Mongo DB数据库,设计并实现了一种以元数据为界面驱动的,能快速构建各种业务数据结构的,能满足空间数据管理、共享和发布的通用地理信息采集平台。应用结果表明,该系统框架具有高效、通用、灵活可扩展等特点,能够实现从数据采集到应用的一体化功能。     

面向内容的众源影像聚合检索与智能筛选

众源数据存在基数大、来源复杂、相关性低等特点,使得检索和筛选成为研究的热点,针对当前研究未能有效利用众源地理数据源的问题,该文提出了一种基于聚合平台的网络图片动态检索流程,以语义关键字和地理坐标为索引进行多图片库的聚合搜索。利用深度神经网络进行影像进行筛选的方法,解决了传统筛选方法筛选精度不高的缺点,具有高识别率和高效的特点。实验表明,本文提出的方案能够有效搜集高质量的众源影像,对于众源地理信息处理有潜在的价值。     

兼容VGI与众包的灾害信息管理系统研究

针对地理信息采集VGI和众包传播模式在灾害救援中发挥的巨大作用,设计并实现了兼容VGI与众包的灾害信息管理系统VDMS,实例验证了该系统的有效性。结果表明:VDMS系统可以将VGI众包采集流程集成到灾害信息管理中,提高了灾害信息采集效率。设计了一种灾害信息管理系统VDMS,实现了灾害发生时海量数据的高效管理与有效利用。     

基于众包模式的POI数据采集方案研究

针对小城市(镇)POI数量的高速扩张以及传统采集方式的滞后,提出基于众包模式的POI数据采集思路,并以POI属性及分类为依据,对众包中的任务设计、分配以及质量控制提出具体方案。     

一种室内导航网络众包构建方法

室内导航网络是室内位置服务的基础,传统人工测绘或基于CAD半自动提取等方法时效性较差。室内移动对象众包轨迹数据的出现为室内导航网络构建提供了一种新的解决方案。提出一种室内导航网络众包构建方法。首先提取出用于构建室内导航网络的廊道区域轨迹点;其次通过轨迹点生长融合聚类算法将廊道轨迹点转化为聚类点;最后通过聚类点连接生成室内导航网络。以某商城一楼2 d的移动对象轨迹数据进行了实验。结果表明,本文方法提取的室内导航网络准确度较高,能够为室内空间结构快速变化检测和更新提供支持。     

基于区块链技术设计实现众包式农贸产品物流平台

针对农贸产品物流领域的数据溯源、可靠性、安全性和运力不足等问题,提出了将众包的思想和区块链技术融入到物流领域中来,设计和实现了基于区块链技术的众包式农贸产品物流平台.结果表明,该平台实现了可溯源的农贸产品物流信息,打造了一个透明可信的农贸产品物流平台.     

基于众包的遥感灾害监测与评估模型

为了提高自然灾害应急响应的时效性,提出了一种基于众包(crowdsourcing)的遥感灾害监测与评估模型,重点研究了模型中基于动态投票一致性策略的灾害数据评估,并在模型的基础上设计实现了基于众包的遥感灾害监测与评估原型系统。研究表明:该模型能够汇聚和融合互联网亿万网民的知识参与,快速解译灾区高分辨率遥感影像,实现遥感影像数据的快速处理、海量灾害数据的高效采集和实时的灾害评估。     

面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法

为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。     

格网索引在数字地形图质量控制中的应用

针对数字地形图数据入库预处理效率较低的问题,该文提出了一种在AutoCAD扩展空间索引的方法。综合格网索引效率和创建难易程度,将其作为数字地形图数据质量控制系统中的索引方案;为了使得空间索引持久化,进一步提出了空间索引存储策略。将该方法在某县城镇地籍权属图形数据入库质量控制中进行应用,结果表明:在空间索引的支持下,数据预处理效率明显提高,且随着数据量增加,优势越明显。该索引方法在基于AutoCAD的数字测图软件中具有一定应用推广价值,有助于改善这些软件的数据处理性能。     

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。     

ARSIS概念下的多分辨率图像融合

介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影像中存在的色彩偏差现象.     

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。     

高维空间数据索引技术研究

目前空间数据相似性查询有着广泛的应用需求,解决相似性查询问题的一项关键技术就是高维空间数据索引。从分析高维空间数据的分布特性入手,探讨相似性查询中的高维空间数据检索问题,在此基础上,提出一种针对相似性查询的高维空间数据索引的分类方法,将高维空间数据索引分为三类:向量空间树型索引、基于向量近似的索引以及基于距离的索引,这种分类初步理顺了高维空间数据索引与相似性查询的关系,并以各类方法的代表性索引结构为例,分析指出各类高维索引方法的实现机理及其适应性,为相似性查询中索引技术的研究奠定了基础。     

基于WebGL的航道数据组织与三维可视化方法

针对Web端进行航道构建与三维可视化时遇到的海量数据组织困难、即时显示效率低的问题,提出了一种多维度数据索引构建方法,利用多层次网格索引将空间分布特征和时空关联关系索引到数据中,实现了海量水深数据的快速增量入库和高效检索;提出了一种基于边界约束的航道地形模型构建方法,利用alpha-shape算法提取自适应边界,并对D...     

众源地理数据处理与分析方法探讨

众源地理数据是由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理数据,是有别于传统测绘产品的一种新型地理空间数据。分析和研究了众源地理数据的概念与特点;介绍了众源地理数据的来源和获取方法;讨论了众源地理数据处理与分析的关键技术,包括众源地理数据的质量评价方法,众源地理数据的信息提取与更新方法,众源地理数据的分析与挖掘方法等;指出了众源地理数据处理与分析的研究趋势和发展方向。