一种基于复合金字塔模型的三维模型数据组织方法

针对异构三维模型数据的统一组织和集成管理问题,本文以目前主流金字塔模型、三维场景瓦片的数据组织方法和地图服务规范等相关技术为基础,提出了一种基于复合金字塔模型的三维模型数据组织方法。该方法首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构三维模型数据集成的空间框架。其次,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系,从而构建复合金字塔模型,实现异构三维模型数据的统一管理。最后,在数据结构上对现有数据格式进行扩展,设计了一种面向网络传输的数据格式储存三维模型数据,完成异构三维模型数据的一体化存储。试验结果表明,该方法能够实现异构三维模型数据统一组织与集成管理。     

异构在线地图数据集成研究

目前在线网络地图得到了广泛应用。不同的在线地图服务,在地图投影方式、地图层级范围、地理编码方式等方面存在差异,从而导致在线地图服务间彼此独立,难以集成与共享。在总结已有空间数据集成模式的基础上,分析在线异构地图服务的数据组织方式,提出全局虚拟金字塔结构模型,在此基础上集成异构在线地图数据,并通过试验进行验证。     

国土资源数据集成与服务技术研究

国土资源数据集成管理体系是连接诸中心综合信息库、各分节点区域信息库的分布式空间信息集成管理系统,它主要在分布式、多源异构的国土资源数据环境下提供数据汇聚、数据集成、数据发现、数据访问和数据服务等功能,为各类用户和应用系统提供广泛有效的数据共享和交换服务。针对国土资源数据具有的多源、多级服务等需求特征,本文分析了集成模式,应用服务结构和服务请求消息流程与协议等技术,以期对分布式网络环境下的国土资源数据一体化集成和动态服务提供支撑。     

一种分布式空间数据的服务聚合模型

数据源的异构、GIS服务规范的自定义以及分布式存放等问题制约了空间信息的广泛共享和应用。本文基于空间信息共享平台建设,围绕服务动态聚合的思想,结合OGC的标准规范和技术思想,在具有REST风格的GIS服务的基础之上,提出了一个服务聚合模型,通过该模型实现了分布式存放的异构瓦片数据的无缝集成显示以及网络要素服务的功能共享。     

全球多尺度空间数据模型研究

如何组织和管理分布式环境下全球海量（PB级以上）空间数据,进行全球多尺度空间剖分,建立高效的编码与索引机制,从而实现海量空间数据的高效调度与协同服务是网络3维虚拟地球平台中关键技术之一。对此,本文重点讨论了全球多尺度空间数据模型的建立,其核心是全球多尺度空间索引和多级金字塔模型的空间数据组织方法。最后基于开放式虚拟地球集成共享平台GeoGlobe的应用构建成＂天地图＂网站对上述方法进行了验证。     

面向服务的分布式地学模型集成框架研究

通过对模型库、GIS与应用分析模型集成方式的探讨，结合未来以分布式资源共享为特征的系统构建模式，提出了面向服务的分布式地学模型集成框架。该框架通过将XML文档对象模型引入到模型定义中，统一了模型数据和功能的定义，基于COM技术实现了模型集成运行服务器和模型服务访问组件。模型服务器扩展了传统模型库的功能，为异构模型提供了集成和运行环境；服务访问组件实现了面向对象的服务访问接口，为应用系统开发提供了一致的集成模式。     

面向服务的空间信息集成与共享综述

从数据采集、数据集成、信息服务集成、系统集成、应用集成等各个方面,对空间信息动态集成与共享方法进行总结和研究。探索了分布式环境下异构多源空间信息资源的动态集成和共享技术,分析空间信息服务瓶颈问题,展望空间信息服务的发展方向。     

分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法研究

为解决地理信息服务分布式目录服务系统中的服务查找问题,提出了基于分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法。设计了包含词汇语义相似度的地理信息服务倒排索引结构并建立了倒排索引,讨论了顾及索引键的同义概念和父辈概念的倒排索引更新方法,然后给出了使用倒排索引搜索地理信息服务的算法。通过水平划分和垂直划分两种方式建立了分布式地理信息服务的全局索引,给出了基于分布式倒排索引的地理信息服务搜索方法,实验验证了方法的效率。     

分布式信息资源与GIS空间数据资源的整合应用研究

提出了利用XML来构建异构数据源的虚拟数据库中间层,为分布式异构数据同步提供了统一的数据平台,实现了分布式非空间关系数据与空间数据的集成。     

数字城市GIS分布式应用体系研究

本文分析了数字城市对GIS数据集成与应用服务的需求,提出了GIS分布式应用体系的框架,即由网络体系、数据体系、技术支撑体系和应用服务体系组成,建立了逻辑数据中心,可利用元数据和多数据库管理系统,实现分布式异构空间数据的共享服务。     

Oracle数据库矢栅数据一体化存储与管理

当前多源异构空间数据存储和管理存在流转难度大、存储不统一、效率不高等问题。本文将关系数据库与空间数据引擎技术结合,提出了一种基于Oracle的面向对象的矢栅数据一体化存储与管理方法。该方法首先建立了矢栅一体化存储模型并优化了检索方法,然后据此构建了数据无缝流转框架,实现了多源异构矢栅数据的统一存储与高效管理。通过与国际领先的同类软件ArcSDE进行测试对比,该方法具有更高的数据流转性能及更优的查询检索效率。     

Terra Populus’ architecture for integrated big geospatial services

Big geospatial data is an emerging sub‐area of geographic information science, big data, and cyberinfrastructure. Big geospatial data poses two unique challenges. First, raster and vector data structures and analyses have developed on largely separate paths for the last 20 years. This is creating an impediment to geospatial researchers seeking to utilize big data platforms that do not promote heterogeneous data types. Second, big spatial data repositories have yet to be integrated with big data computation platforms in ways that allow researchers to spatio‐temporally analyze big geospatial datasets. IPUMS‐Terra, a National Science Foundation cyberInfrastructure project, addresses these challenges by providing a unified framework of integrated geospatial services which access, analyze, and transform big heterogeneous spatio‐temporal data. As IPUMS‐Terra's data volume grows, we seek to integrate geospatial platforms that will scale geospatial analyses and address current bottlenecks within our system. However, our work shows that there are still unresolved challenges for big geospatial analysis. The most pertinent is that there is a lack of a unified framework for conducting scalable integrated vector and raster data analysis. We conducted a comparative analysis between PostgreSQL with PostGIS and SciDB and concluded that SciDB is the superior platform for scalable raster zonal analyses.     

DEM及纹理图像的集成数据库研究

针对地形纹理叠加显示研究了数字高程模型和地形纹理图像的集成管理 ,讨论了基于文件数据库管理系统的栅格数据的组织方式 ,提出了基于关系数据库管理系统的 DEM和纹理图像的数据组织和访问操作模式 ,并对各种模式进行了比较分析。     

Possibilities of using raster data in client‐side web maps

Companies and individual developers have recently put serious effort into improving web mapping libraries. A significant front in this development is hardware‐accelerated vector graphics. Owing to those efforts, and the continuously evolving World Wide Web, users can visualize large vector layers, and even animate them. On the other hand, this rapid development cannot be observed with raster data. There are some data abstraction libraries for reading raster files, although web mapping libraries do not use them to offer raster capabilities. Since there are no mature raster management pipelines on the web, this study explores two inherently different techniques for handling raster data. One of them uses the traditional, texture‐based method. The other is a hybrid technique rendering raster layers as vectors, overcoming some limitations of the raster model. While the traditional technique gives a smooth user experience, the hybrid method shows promising results for rendering hexagonal coverages.     

面向目标的栅格矢量一体化三维数据模型

首先对现有的三维空间数据模型进行了讨论 ,分析了栅格、矢量和混合数据模型的特点 ,提出了一种面向目标的栅格矢量一体化数据模型。该模型将栅格数据以矢量方式进行组织 ,从而同时具有矢量和栅格数据模型的优点 ,也克服了目前普遍应用的混合模型所存在的缺点。还提出了一种三维空间的三级栅格划分和行次序编码方法。该方法存储空间小 ,便于快速索引和计算。最后 ,给出了具体的数据结构     

面向GeoGlobe的Oracle GeoRaster应用研究

GeoRaster是Oracle公司最新推出的用于栅格数据组织与管理的技术模块,其底层数据模型和高层开发接口非常适合于海量栅格数据的管理、应用和共享。本文讨论了如何在＂天地图＂核心支撑软件——GeoGlobe中接入Oracle GeoRaster栅格数据源,设计了面向GeoGlobe的库表结构和集成框架,针对影像黑边和内外码转换等问题,提出了相应的解决方案,实现了GeoGobe与Oracle GeoRaster的集成原型。结果表明：Oracle GeoRaster技术可以胜任GeoGlobe中栅格数据的组织与管理工作。     

栅格数据矢量化及其存在问题的解决

矢量结构和栅格结构是GIS的两种主要数据结构形式，而栅格数据的矢量化在GIS中具有十分重要的意义。本文在总结前人算法的基础上，以拓扑关系的原理为指导，提出了改进的栅格结构数据矢量化方法，即在提取结点和坐标点过程中同时提取水平和垂直的所有线段信息，以便于快速、有效地实现栅格数据的矢量化。此外，还采用动态打断和粗网格法等方法，解决了在栅格数据矢量化过程中经常出现的诸如多边形自交、岛等问题。     

基于二叉树的栅格数据快速编码及其实现

在对常规编码方法存在的不足进行分析的基础上，提出了在一次遍历栅格数据过程中生成线性二叉树的快速动态编码以及地程编码方法，该方法用堆栈的思想代替传统的线性表，以十进制orton码为顺序提取栅格单元数据并介入栈，以压栈的方式完成栅格单元或结点向上层的递归合并。当对整个栅格数据遍历一次后，栈中剩下的记录便是所需的线性二叉树编码结果。通过对算法的分析表明，该方法具有明显的优点和重要意义。     

基于Oracle 10g Spatial的空间栅格数据的存储与管理

深入地研究和分析了Oracle 10g Spatial中新增的栅格数据的存储和管理机制,包括其采用的数据模型、元数据管理机制、栅格金字塔策略及物理存储结构等。在实验中给出了一个比较典型的对栅格数据进行存储和管理的操作示例。同时,指出了Oracle提供的栅格数据上载工具存在的局限性,并针对该局限性提出了一种简单有效的解决方案。     

How to Apply the Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) Properly to Parallel Geospatial Raster I/O?

Input/output (I/O) of geospatial raster data often becomes the bottleneck of parallel geospatial processing due to the large data size and diverse formats of raster data. The open‐source Geospatial Data Abstraction Library (GDAL), which has been widely used to access diverse formats of geospatial raster data, has been applied recently to parallel geospatial raster processing. This article first explores the efficiency and feasibility of parallel raster I/O using GDAL under three common ways of domain decomposition: row‐wise, column‐wise, and block‐wise. Experimental results show that parallel raster I/O using GDAL under column‐wise or block‐wise domain decomposition is highly inefficient and cannot achieve correct output, although GDAL performs well under row‐wise domain decomposition. The reasons for this problem with GDAL are then analyzed and a two‐phase I/O strategy is proposed, designed to overcome this problem. A data redistribution module based on the proposed I/O strategy is implemented for GDAL using a message‐passing‐interface (MPI) programming model. Experimental results show that the data redistribution module is effective.