基于固定格网划分的空间索引技术

现行地理信息系统中所用的R树类和四又树类空间索引不但工艺复杂而且实现困难，本文提出了实践中常用的一种方便快捷并且易于实现的基于固定格网划分的空间索引技术，阐述了其基本理论及实现过程。     

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。     

基于HR-树扩展的时空索引机制研究

在HR-树基础上分别融入了HR^＋ -树、SEST时空索引与快照-增量索引结构思想，对共享指针与非共享指针进行了区分，增加了增量与事件的索引数据结构。提出了基于HR-树扩展的时空索引模型，为实现高效、统一的时空查询提供了理论依据。     

顾及多细节层次的三维R树索引扩展方法

多细节层次表达是三维GIS的重要特征之一。为提高细节层次模型的管理效率,本文提出一种扩展多细节层次功能的三维R树索引方法,通过全局优化和三维聚类分析建立动态三维R树索引,研制了先自下而上、后自上而下全局搜索的节点选择算法和基于k-medoids聚类算法的节点分裂算法,保证节点尺寸均匀、形状规则以及重叠减少。基于良好的三维树形结构,本文扩展了传统的三维R树索引结构,实现R树索引和细节层次模型的无缝集成。为验证本文方法的有效性,通过仿真实验,结果证明了本文方法能很大程度地提升多细节层次三维城市模型数据库的空间查询效率,具有较好的应用前景和实用价值。     

基于Hilbert排列码与R树的海量LIDAR点云索引

本文分析当前索引方法存在问题,针对高效海量点云数据的要求,提出一种基于Hilbert码与R树的二级索引方法。论文阐述了二级索引的建立原理与方法,可通过聚类方法与R树度M值来的优化第一级索引;使用Hilbert R树作为第二索引,可以有效控制两级R树的高度,同时点云的增加与更新可只在局部进行。最后本文通过两组实验来验证该数据组织方法的可行性和跟其他索引(KD树与四叉树)进行比较,得出它是一种高效管理海量点云的方法。     

一种面向矢量瓦片高效构建的空间索引方法

针对矢量瓦片在构建过程中对原始矢量数据源检索性能的不足,提出了一种基于改进网格与递归网格排序(sort-tile-recursive,STR)R-树的混合索引结构,用于提升对数据源的空间查询效率。该混合索引通过瓦片金字塔上下文信息改进了一级网格索引的查询方式,减少了查询过程中的空间比较。同时,使用STR R-树作为二级索引,有效减轻了因矢量数据空间分布不均衡所带来的影响,实现了二级查询优化。实验表明,对比数据库常用空间索引(如网格索引、四叉树索引、R-树/R*树索引),该混合索引对不同空间分布的矢量数据适应良好,能显著提高对矢量数据源的查询性能,加速瓦片的构建。     

基于K-means聚类距离准则的R树结点分配算法研究

对于空间数据库,R树索引是非常有效的空间索引。本文针对R树的结点分配算法存在的不足,提出了一种新的结点分配算法—基于K-means聚类距离最小的R树结点分配算法。研究结果表明,新的分配算法比原始的算法,产生的虚结点的最小约束矩形具有更少的空白区域,较明显地提高了空间查询的效率。     

一种空间分布模式驱动的空间索引

支持批量操作的空间索引中,空间数据的分解粒度、局部更新操作的整体影响处理是两个主要难点。本文基于空间分布模式分析,提出了一种空间索引——Pattern-tree。针对批量操作的粒度问题,设计了一种基于空间分布模式探测的空间划分方法,采用一种自上而下与自下而上相结合的索引树构建算法;针对局部插入操作对索引树的整体影响与索引树的调整问题,提出了一种基于空间分布模式变化检测的索引更新方法。试验表明,本文所提出的空间索引结构比STLT、GBI以及SCB等方法具有更高的构建与窗口查询效率。     

海量栅格数据空间索引与存储的研究

以Oraele Spatial为工具,研究基于Oracle GeoRaster对象的四叉树索引和R树索引机制,以此建立海量栅格数据的空间索引;研究GeoRaster的无缝影像层存储模式和分幅影像层模式,并给出影像存储的实现方法.利用Oracle Spatial对象可以有效解决海量栅格数据空间索引的建立及实现栅格图形数据与属性数据的一体化管理.     

基于KD树的LiDAR点云索引方法及其在公路勘测中的应用

针对基于LiDAR点云公路勘测设计中高密度、海量、散乱点云的索引与管理难点,提出一种基于KD树的LiDAR点云索引方法,对机载LiDAR点云进行高效管理,在此基础上快速生成纵横断面,实现基于LiDAR点云的公路勘测应用。实验结果表明,该方法能够支持高密度大数据量点云的一体化索引管理,能够很好地支持基于LiDAR的公路勘测设计。