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地图兴趣点分布式空间分析服务 总被引:1,自引:1,他引:0
针对互联网地图上海量兴趣点的应用分析需要提高效率的问题,该文利用MongoDB设计并搭建了一个分布式集群,对这些互联网兴趣点数据进行了储存;然后通过MapReduce机制改进并实现了适用于海量兴趣点数据的空间同位模式挖掘的Apriori算法和几个常用的空间分布特征值计算方法;最后依据开放地理信息系统协会的Web处理服务规范,设计并实现了一个互联网兴趣点分布式分析服务实验系统。该文所提出的改进后的算法在数据吞吐量和计算效率上有优越性,且计算效率比传统空间分析工具和传统Apriori算法有所提高。 相似文献
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受网络带宽、计算机软硬件和浏览器承载量等因素的制约,现有3D WebGIS在矢量栅格数据一体化表达时容易出现渲染效率不高、表达效果不佳等问题.通过分析2种不同架构下3D WebGIS的技术特点和服务需求,研究了基于屏幕空间像素投影反算方法,设计了优化矢量数据渲染性能的技术方案,提出了一种创建帧缓冲区渲染队列的方法来解决片元着色器承载空间不足的问题,并在B/S架构下开发了基于屏幕空间像素投影反算方法渲染矢量数据的原型系统.实验表明,该方法渲染效率和表达效果俱佳,具有很强的应用前景和研究价值,可为3D WebGIS提高海量矢量数据渲染效率和增强表达效果提供一种新型有效的方法手段. 相似文献
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度量轨迹间的相似性不仅是一项基础的研究问题,同时也为众多轨迹数据挖掘应用提供支持。传统相似性度量方法面临数据噪声敏感、算法效率低等问题,难以进行大规模数据计算。当前研究开始尝试使用深度表征学习方法,将高维轨迹数据映射到低维向量空间,通过度量表征间的距离高效地完成相似度计算任务。本文在轨迹表征学习中引入Transformer机制,提出了一种地理空间感知的深度轨迹表征学习方法。首先,使用Geohash编码将二维空间坐标点转换为一维编码序列,使轨迹点在嵌入过程中保留空间相关性。然后,引入Transformer框架构建轨迹表征的深度学习模型,并采用一种隐轨迹点训练模式,以保证模型能从低频、噪声的数据中习得更稳健的向量表示。最后,设计了一个空间感知损失函数,通过距离因子调整模型误差,拉近空间相近轨迹的表征。试验表明,本文方法在轨迹相似性计算任务中超越了基准模型,并且计算效率远高于传统度量方法。 相似文献
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以360°街景地图为空间载体,通过Leaflet库实现矢量地图服务的服务解析,再对解析数据进行三维坐标变换及格网划分分片加载,实现将矢量地图服务转换到360°街景地图空间,并解决加载效率问题;最后按照数据类型以相应的绘制方式在360°街景空间中进行表达。该融合表达方法的研究,解决了矢量地图服务与360°街景割裂表达的问题,为统一360°街景地图与传统二维地图的功能应用提供了参考。 相似文献
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最近几年,IT技术,特别是云计算和大数据技术的发展,给传统的地理信息软件平台带来了很大变革.作为地理信息的核心技术之一,空间数据存储技术在地理信息软件平台中发挥着重要的作用,是实现高效的空间查询和空间分析的技术基础.面对数据量的爆发性增长、数据类型的增多等大数据问题,传统的关系型数据库很容易遇到存储瓶颈,存在诸如存储效率低、并发访问能力弱、横向扩展难等问题,这使得发展新的空间大数据存储技术势在必行.为解决传统关系型数据库在面对海量多源异构数据存储时遇到的上述问题,本文利用分布式存储NoSQL数据库进行了空间大数据存储和查询的技术探索,并通过一系列实验证明MongoDB数据库是一种有效的存储空间大数据的方法. 相似文献