面向路网轨迹的自适应数据模型与索引结构

针对现有路网轨迹数据模型与时空索引结构自适应调节能力低的问题,提出了一种面向路网轨迹的自适应数据模型与时空索引结构,以支持路网时空轨迹的高效存储与查询。所提出的自适应时空数据模型为多层CLR数据模型的扩展,该模型以从时空轨迹群中挖掘的高频路网路径为主要网络线性元素建立自适应线性基准,并根据自适应线性基准对路网时空轨迹进行转换,转换后的时空轨迹其时空子实体数量变少,可以通过更高的效率进行存储;所提出的自适应时空索引结构为基于LRS的时空索引结构的扩展,该索引结构根据自适应线性基准构建自适应线性参考系统,基于自适应线性参考系统的索引结构其保存的时空子实体数量变少,可以通过更高的效率进行时空查询。为了验证所提出方法的有效性,本文最后采用真实开源T-Drive出租车轨迹数据集与人工合成轨迹数据集进行了充足的实验。实验以2种常见的时空相交查询类型为例,将所提出的方法与原始数据模型以及时空索引结构进行了存储效率和查询效率的对比。对比分析结果表明,所提出的自适应数据模型与索引结构最高能够提升40%的存储效率以及50%的查询效率,为路网轨迹数据的管理提供了新的解决方案。     

一种新的散乱点云数据多级空间索引

散乱点云数据具有数据量大（海量性）、数据表达精细（高空间分辨率）、空间三维点之间无拓扑关系（散乱性）等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理（如去噪、配准、分割等）。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称MultiGrid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的MultiGrid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。     

船舶轨迹数据的Geodatabase管理方法

 船舶轨迹的自动观测记录已进入了大数据时代,其呈爆炸式增长的趋势给传统的轨迹数据管理方式带来了巨大挑战。本文针对通用船舶自动识别系统(AIS)岸基网络中船舶轨迹数据上传频率高,数据量大,覆盖范围广的特点,首先,分析了当前常见船舶轨迹数据存储方法存在的缺陷,概括了船舶轨迹数据的特征并对其进行抽象建模,然后,在时空立方体模型的基础上,提出了从抽样时刻、步进时段到每日航次的三层组织框架的建模思想,设计了Geodatabase的网格化三级时空立方体模型,实现了海洋运输船舶轨迹观测记录的Geodatabase管理方法。通过我国AIS岸基网络(温州-汕头)单日观测数据的实例验证,表明该模型存储及时空查询性能良好,且具有轨迹数据存储、查询和空间分析一体化管理的独特优势。     

基于浮标轨迹的涡旋信息提取算法

浮标在运动过程中如果受到涡旋的影响,会回到之前某一时刻所在的位置,其轨迹中就会出现环状结构,故提取浮标轨迹中的环状结构,就可识别涡旋。鉴此,本文针对ALIS（A Simple Automated Loop Identifying Scheme）算法忽略了这一环状结构中出现的“复杂结构”之不足予以改进,提出了基于浮标轨迹回环结构的涡旋及其移动轨迹提取算法AILIS（An Improved Automated Loop Identifying Scheme）算法。其通过判断环状结构中的轨迹片段是否有自相交对“复杂结构”进行处理,使提取结果更加完善;在此基础上,该算法通过判断涡旋瞬时状态的相似性,可追踪涡旋的部分移动轨迹。本文通过与ALIS算法及其他相关算法结果的对比,并使用SLA数据及HD（Hybrid Detection）、HT（Hybrid Tracking）算法实验结果表明,本文提出的算法能得到更多的海洋涡旋的瞬时状态和移动轨迹,为获取涡旋的物理参数提供重要的途径。     

利用MapReduce的异常轨迹检测并行算法

异常轨迹检测是移动对象数据挖掘的一个重要研究领域。TRAOD(TRAjectory Outlier Dectection Algorithm)算法是一种经典的异常轨迹检测算法,但它对于海量轨迹数据的异常检测效率低。为提高海量轨迹数据集的异常检测效率,本文提出了一种利用MapReduce 的异常轨迹检测并行算法(Parallel algorithm for TRAjectory Outlier Detection, PTRAOD),并在此基础上提出了网格索引的异常轨迹检测并行算法(Grid-based Parallel algorithmfor TRAjectory Outlier Dectection, GPTRAOD)。GPTRAOD算法在PTRAOD算法的基础上,利用网格索引实现区域查询,进一步提高算法效率。将PTRAOD算法和GPTRAOD算法在Hadoop 平台上加以实现,结果表明:本文提出的2 个并行检测算法,能实现异常轨迹的检测;GPTRAOD算法的效率优于PTRAOD算法;GPTRAOD算法具有较高的可扩展性和较好的加速比。     

基于区域划分的多线程并行时空聚集查询方法

现有的时空数据库能够支持对大规模移动对象数据的时空聚集查询。但移动对象数据量巨大,且目前多采用单线程进行查询计算,其查询速度无法满足应用需求。由于时空聚集查询具有良好的可并行性,提出了一种基于区域划分的多线程并行时空聚集查询方法。该方法在服务器端对时空域进行格网划分,形成多个时空立方体,采用多线程并行的技术方法在每个时空立方体上进行时空聚集查询,最后将查询结果整合。通过对真实数据集进行的实验分析,该方法在查询速度上有明显提升。     

海洋标量场时空过程远程动态可视化服务研究

随着多源、大面海洋遥感数据及其反演产品呈指数形式增加,利用网络实现远程长时间序列的海洋标量场动态可视化查询、分析,成为海洋信息服务的迫切需求之一。本文在深入分析现有海量数据网络动态可视化技术及海洋标量场时空变化过程的特点时,针对海洋标量场数据探讨标量场的点过程和面过程的网络可视化表达。并以海表温度数据为例,介绍了从MODIS的海表温度反演产品到网络发布的整个处理流程,构建了中国台海区域海表温度场时空过程的网络可视化原型系统。在该原型系统中,实现了海表温度场任意点位的温度查询,任意点位温度时间变化的过程曲线,温度场面过程时空过程动态演进可视化分析等功能。同时该原型系统可以为其他海洋标量场的时空过程可视化提供技术与方法借鉴。     

基于 HBase 的面向语义单元的室内移动对象索引

随着室内定位技术的广泛应用,传感器记录了大量室内移动对象的位置数据,而索引技术作为移动对象数据分析的基础工作也得到越来越多的研究。已有索引技术多是针对室外空间的移动对象,不能支持室内移动对象数据的三维立体性、轨迹的复杂性、随机性等特点,这些索引技术也仅仅关注了移动对象的位置信息,忽略了语义信息,不能有效地支持室内移动对象的管理和分析,并且当面对海量的移动对象数据时,这些架构在传统关系型数据库上的索引都存在性能瓶颈问题。因此,本文提出了面向语义单元的移动对象表达模型,利用语义单元将室内移动对象的位置语义化,设计了SCoII （Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index）索引结构对室内移动对象的历史数据进行索引,能够有效支持语义粒度上的时空范围查询、移动对象语义轨迹查询。索引基于HBase实现,能够适应大规模的并发更新与查询,具有良好的规模扩展性,规避了大数据给传统数据库带来的性能瓶颈问题,实验证明其具有良好的更新和查询性能。该索引的实现方便了基于语义的室内移动对象分析和数据挖掘工作,为今后的分析工作奠定了基础。     

网约车数据挖掘的全流程方法研究

网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义.由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数据纠偏和数据压缩预处理技术,改善数据质量、减少数据体量;根据数据特点和轨迹数据时空分析共性特点,设计适宜的数据库结构,进一步提升数据查询及分析效率;再通过总结轨迹数据时空分析方法,采用核密度分析、空间聚类和统计分析,实现OD分析、车速分析和车流量分析,并通过开源时空大数据可视化库进行分析成果的展示.最后以重庆中心城区3个月的网约车数据为例进行验证,分析结果表明该方案具有一定适用性和可操作性.     

一种异构多核架构快速查询多边形图层间空间关系的方法

目前,空间关系查询中常用的Plane Sweep 算法是一种串行方法,而关于多核CPU的并行查询算法,在面对海量数据查询时,由于CPU核心数及线程数量的限制,其难以满足查询效率需求。针对该问题,本文提出了一种全新的异构多核架构多边形图层间空间关系查询的并行算法。首先,利用STR 树索引过滤不相交的多边形;然后,对过滤后多边形的线段构建四叉树索引,利用CPU+GPU架构并行计算线段的相交以判断多边形环间的拓扑关系;再根据环间的拓扑关系计算多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值,据此确定多边形间的空间关系;最后,通过实验验证了该算法的准确性和高效性。实验表明,本算法能有效缩短大数据量的空间查询时间。在实验中逐渐增加目标数据集和源数据集多边形的数量,当两数据集都为50 000 个多边形时,以包含关系为例,相比于ArcGIS,本文提出的算法可达到2 倍的加速比。     

全球离散格网系统结构要素一体化编码与生成方法

全球离散格网系统是用于构建数字地球的一种有效空间数据组织框架,其中,三角形、四边形和六边形等多种单元形状的格网已在各领域广泛应用。各具特色的格网满足了各专业领域的应用需求,但也因其格网类型的差异而阻碍了跨领域的数据共享,同时单一格网在面向多领域科学问题上存在一定的局限性,因此实现多类型离散格网系统之间的互操作功能具有重要的研究意义。不同类型格网结构要素相互转换机制的建立,是实现异构格网数据集互操作的关键。本文针对这一问题,首先,研究了三类全球离散格网系统结构要素的统一特征及格点和格元的相互关系,进一步揭示了其等差圈层的分布模式;其次,以球面四元三角网为例,建立了格点的等差圈层编码,随后,根据格点与格元的关系提出了基于格点索引的全球离散格网一体化编码与生成方法;最后,利用该方法生成了河南省地表高程的格点模型、三角形格网模型、菱形格网模型和六边形格网模型,并验证了其正确性和可行性,为全球离散格网的互操作机制提供一种新思路。     

浮动车轨迹数据聚类的有向密度方法

为了充分挖掘浮动车轨迹数据的潜在特性,本文在OPTICS空间密度聚类算法基础上,提出了一种有向密度的快速聚类方法(D-OPTICS)。该方法通过扇形空间邻域计算其有向密度信息,并基于方向信息约束其密度可连通性,通过有向可达距离曲线生成数据基本簇,最后,通过空间网格及类簇聚合等优化方法,实现其大规模浮动车轨迹数据的快速聚类处理。通过有向时空数据的聚类分析,发现浮动车轨迹的时空分布特性,以提取复杂路网的结构信息。本文以福州市大规模浮动车轨迹数据,对D-OPTICS进行了系统实验,分析表明,该算法可实现浮动车轨迹数据的快速有向密度聚类分析,有助于挖掘发现时空轨迹数据的分布规律,且基于聚类结果提取了福州市区复杂路网的有向拓扑结构图。同时,与DBSCAN及OPTICS等传统的密度聚类算法进行性能对比,实验表明,D-OPTICS算法能更好地支持大规模浮动车轨迹数据的处理要求。     

卡尔曼滤波在海洋浮标数据预处理中的应用

【目的】优化自动化数据预处理方法,以提高海洋浮标数据质量。【方法】结合海洋浮标数据特征,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理方法,该方法通过箱型图进行异常值的检测,并采用方差受限的方法解决测量噪声导致的滤波发散问题。【结果与结论】海上工程应用和仿真实验结果表明,改进的算法计算开销低且不影响浮标系统的正常采集和数据融合工作,浮标数据采集率达100%,云数据中心数据接收率达97%。浮标采集的原始数据经过异常值修正和滤波降噪处理后,数据曲线更为平滑且符合随时间序列变化的规律,数据预处理效果良好。     

一种面向海量浮动车数据的地图匹配方法

浮动车数据已广泛应用于交通监管、智能出行、城市规划等领域,地图匹配是浮动车数据关键技术之一,保障匹配算法精度的同时提高匹配效率,是面向海量浮动车数据地图匹配方法的难点。本文提出一种基于HMM（Hidden Markov Model）的地图匹配模型,相对传统模型尝试了多个方面的改进：在发射概率计算中引入航向角变量,并探讨了该变量对模型精度的影响;以格网对路网进行划分,构建哈希索引,实现候选路段快速查找;采用路径无权距离替代路径实际距离,并对路网进行预处理,根据浮动车有限时间内的活动范围构建路段转移矩阵,实现路段转移概率快速计算,以减小路径匹配算法时间复杂度。将模型应用于北京出租车轨迹数据匹配结果表明,对于采样时间间隔在1~120 s的浮动车数据模型切实可行。在满足匹配精度应用需求的前提下,模型效率有了较大幅度提升,能有效应用于海量浮动车数据地图匹配。     

基于Shapefile的基态修正模型设计与实现

 本文通过对Shapefile文件进行扩展,使用改进的基态修正模型,构建了一种ArcGIS的时空数据模型,支持对时空变化过程的存储、分析和模拟,同时支持传统的GIS空间分析功能。本研究还设计和实现了一种基于多时态矢量数据集的时空数据变化过程发现和时空数据转换算法,此算法可以自动提取多个时态之间的变化过程,将多时态数据转换成基于Shapefile的时空数据模型存储。鉴于该数据模型,设计和实现了时空数据的快照恢复、变化查询、历史演化分析和数据更新方法,验证了模型的可应用性。     

海洋信息网格服务平台的设计与实现

本文针对海洋信息的分布性、信息类型及格式的多样性、数据的海量性,以及数据处理的计算量大等特性,对地理信息系统、网格技术、Web服务技术,以及远程可视化技术等进行了综合研究。首先,探讨了海洋信息网格服务平台构建的关键技术,包括海洋信息网格技术、网格环境下海洋信息的集成方法,以及远程可视化技术,并提出了海洋信息网格服务平台的系统架构;其次,选定南海海域为实验区,以Argo数据、海温和海流数据为实验数据,实现了海洋信息网格服务平台原型系统。该平台可以集成异构、分布式环境中的数据服务和应用服务,为用户提供透明的、"一站式"的海洋环境信息Web应用。该系统为海洋用户充分利用各种海洋环境信息,提高海洋工作的效率,减少重复性投资、充分合理利用现有设备和资源提供了借鉴。同时实验表明,本文所提出的技术路线是可行和正确的。     

海洋遥感 L3A 数据的优化行程及其组合无损压缩算法研究

在比较研究常见的多种无损压缩算法的基础上,进一步研究了符合遥感应用的压缩技术.结合海洋遥感L3A 数据产品的特点,提出了一种基于优化行程编码的无损压缩算法以及该算法与哈夫曼编码相结合的组合压缩算法,可应用于 MODIS、NOAA、HY 等国内外多种卫星的 L3级原始数据文件的压缩.通过9种无损压缩算法的对比实验,结果表明,该算法与其它通用的压缩方法或工具相比,具有最小的时空积,即在压缩时间和空间上具一定的综合优势,且更加高效地传输、存储和共享海量的卫星遥感图像或数据     

基于格网化邻域查询的海上船舶救援搜索方法

海洋渔业是高风险行业,各类海洋灾害频繁发生,海上航行、作业环境复杂,因此,海上快速救援对保护渔民的生命财产安全具有重要意义。本文基于空间剖分的格网化编码,提出一种根据有效救援距离和失事船舶位置进行邻域搜索以查找失事船只相邻和最邻近可供救援的船只的方法,其中有效救援距离通过救援船舶的类型和航速来设定,根据有效救援距离设置不同的编码搜索长度。本文将模拟实验区域设定为我国东海海域,随机生成1×10⁴个船位点,在时间检索效率和内存占用两方面,实验结果表明,与传统的船舶间距离的计算方法相比,基于格网化邻域搜索的查询方法编码后船位数据较编码转换前船位数据占用内存空间减少56.47%,同时,编码后检索运算的用户时间是编码前用户时间的17.67%,因此,基于格网化邻域搜索的查询方法占用内存小,且运算效率较高,能够有效提升对遇险船舶邻域救援船只的查询效率。     

基于WebGIS和Flex的青岛市海洋气象服务平台的研发

为进一步完善和发展青岛海洋气象预报工作,构建了青岛市海洋气象信息预报服务平台。该平台以Flex和Web GIS技术为支撑,依托丰富的气象服务产品,综合运用GIS服务器的空间数据处理能力和GIS的专题地图显示功能,编辑与分析多种与海洋相关的气象产品的时空要素特征。平台实现了多种海洋气象实况要素与地理信息的叠加、近海区域的天气预报与预警信息、海洋生态与船舶信息、台风实况路径查询、卫星和雷达图的动态显示等功能,提高了青岛市海洋气象综合观测、预警服务能力,为促进海洋经济结构的调整和优化提供气象保障。     

基于时空特征分析技术的烤烟GIS系统

本文分析了烤烟信息系统对烤烟种植、生产和销售的重要作用,构建系统的必要性和应用需求,并在.NET框架下,利用ArcEngine和ArcSDE,以C/S结构实现该系统。介绍了系统的结构和功能:包括地图服务、烤烟信息查询统计和烤烟地理信息时空分析和决策支持。同时,讨论了实现该系统的关键技术,包括时空数据库、时空序列的烤烟时空事件分析模型、Web服务等。时空数据包括业务数据和行政区数据两类,对于行政区,除了需要记录行政区的生命周期外,还需记录行政区变更事件,通过行政区变更事件表查询行政区撤消、合并等事件后的业务数据,进而实现时空分析。系统的实现对促进烤烟生产信息化有重积极意义。