3维GIS中LOD_OR树空间索引结构的研究

分析R树的不足之处,考虑3维场景绘制中的LOD信息,设计出一种集八叉树、R*树以及LOD信息的空间索引结构--LOD_OR树.LOD_OR树是将3维实体的LOD信息作为对象基本特征的OR树.OR树是结合Octree和R*树的一种混合空间索引结构,它利用八叉树索引将R*树表示的空间进行了限制,减轻了R*树插入、删除的开销,并在查找性能上比R*树有显著的提高.     

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。     

地球剖分格网研究进展综述

通过梳理近十多年来地球剖分格网的相关研究文献,从剖分建模(四边形剖分、等积剖分和立体剖分)、编码计算(层次编码运算、填充曲线编码运算和整数坐标编码运算)、质量评价(评价准则、评价因子和层次传播趋势)及典型应用(政府机构应用、商业系统应用和行业领域应用)等4个方面,对该领域研究进展进行了系统的分类分析,较为详细地给出了不同格网模型的结构特点、适用模式及其存在的不足。最后总结出地球剖分格网在理论基础完备性、格网计算高效性及格网质量可靠性等方面研究的前沿问题。     

地球剖分网格的地形量化模型

针对目前地形量化方法中,量化承载网格层级受限,且量化数据组织管理复杂的问题,提出了一种基于地球剖分网格的四边形网格的地形量化模型。该模型以GeoSOT地球剖分网格为支撑,通过GeoSOT网格编码实现了多层地形量化数据的关联、检索,为矢量数据和规则格网数据的量化处理、组织与存储以及量化数据聚合问题提供了方法。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

一种八叉树和三维R树集成的激光点云数据管理方法

车载激光扫描点云数据已经成为数字城市和危机管理等领域越来越重要的三维空间信息源,针对大规模点云数据高效管理的技术瓶颈,提出一种八叉树和三维R树集成的空间索引方法——3DOR树,充分利用八叉树的良好收敛性创建R树叶节点,避免逐点插入费时过程,同时R树平衡结构保证良好的数据检索效率。并还扩展R树结构生成多细节层次(LOD)点云模型,提出一种支持缓存的多细节层次点云数据组织方法。试验证明,该方法具有良好的空间利用率和空间查询效率,支持多细节层次描述能力和数据缓存机制,可应用于大规模点云数据的后处理与综合应用。     

几种地球剖分网格分析与初探

针对全球遥感卫星影像数据缺少统一组织框架的问题,从遥感影像数据特点出发,分析归纳了遥感影像统一组织框架的设计原则和设计难点,并对当前已提出的用于遥感影像统一组织的几种剖分格网方案进行概述。通过分析与比较,认为GeoSOT比较适合作为遥感影像的统一组织框架。     

基于全球剖分网格的空间数据编码方法

针对不同平台的空间数据编码规则各不相同、互不一致,导致关联检索困难的问题,提出了一种基于GeoSOT全球剖分网格的空间数据编码方法,探讨了其特点与优势,分析了编码生成效率和基于此编码的空间数据检索效率。试验结果表明:基于GeoSOT全球剖分网格的空间数据编码算法耗时短、效率高;与传统的基于经纬度和R-树的空间数据检索相比,基于GeoSOT编码的检索在关系型数据库中效率提高显著,且查询的空间范围越小,效果越明显。     

非均匀适应性球体退化八叉树剖分地球圈层空间格网

适应性球体退化八叉树剖分算法解决了地球半径及球面维度的分辨率非均匀变化问题,但是该算法在单独细分的方向上仍是均匀的,无法解决在球面或者径向分辨率非均匀变化的问题。本文在适应性球体退化八叉树的基础上,提出了使用非均匀适应性球体退化八叉树剖分地球圈层空间格网的方法。并以地壳、地幔和地核的空间格网为例,阐述剖分理论、剖次计算公式和剖次计算过程。实验表明:该算法可有效地减少低分辨率数据处的空间格网冗余。     

车载LiDAR点云混合索引新方法

以车载LiDAR点云数据为研究对象,为提高点云数据的组织与管理效率,提出了一种全局KD树与局部八叉树相结合的混合空间索引结构—KD-OcTree。全局KD树通过分辨器、分割平面的确定,重构点云之间的邻域关系,确保索引结构的整体平衡; 在其叶子节点再构造二级索引结构—局部八叉树,避免了单一八叉树结构点云分布不均衡、树结构深度过大、出现大量无点空间等现象。以3个真实场景数据为测试数据进行试验和对比分析,结果表明,KD-OcTree混合索引不仅能够提高索引构建、邻域搜索的速度,还对分类可靠性产生一定影响。     

Geohash-Trees:一种用于组织大规模轨迹的自适应索引

蕴含着挖掘价值的轨迹数据分布在世界各地,且规模庞大。如何在全球范围内组织轨迹数据并支持高效范围查询成为难题。一种自适应索引组织框架被提出来管理查询全球范围大规模轨迹数据集,其基本思想为:针对不同轨迹数据集,根据Geohash编码,生成层数最深的Geohash格网覆盖住整个轨迹数据集范围;以格网作为根节点,生成Geohash-Trees;为了加快查询定位到对应索引,根据编码前缀相同的特点设计了字典查询树。Geohash-Trees是一种基于格网划分的空间索引,它能够根据轨迹密度自适应使用多种剖分策略划分空间,提高范围查询效率。为了支持索引动态更新,设计了增量插入和更新算法。同时,该索引被移植到商用数据库Oracle中,利用数据库性能高效管理查询轨迹数据。实验结果表明,该方法在范围查询以及占用空间等方面明显优于Oracle内置的R树索引。     

基于GeoSOT网格的“天绘一号”卫星影像数据组织

目前“天绘一号”卫星数据按自身行业特点, 建立具有自身特点的空间数据组织方式与记录方式的信息组织系统, 存在不便于跨部门间数据的检索、共享和整合困难, 本文提出了基于地球剖分框架GeoSOT的天绘影像数据组织模型, 并在尽量不改变现有的天绘数据组织的前提下, 通过在天绘数据库编目中增加剖分索引的方式, 实现天绘影像数据全球“虚拟一张网”的数据组织。通过试验证明, 在现有天绘影像数据组织的基础上, 进行剖分组织改造代价不大且数据整合效率显著。     

基于球面离散格网的遥感数据剖分编目模型研究

针对目前各个遥感数据的编目多样,缺乏全球统一的遥感数据编目体系的现状,本文基于球面剖分模型,参考并借鉴成熟的文献信息编目的相关理论,系统构建了全新的全球遥感数据剖分编目模型,以期更有效地组织、存储和管理大范围多尺度的遥感数据。首先,介绍了文献数据的编目理论和球面剖分格网的基本框架,然后探讨了基于全球剖分格网的遥感数据面片编目方法,其中包括描述著录方法和标引著录方法,最后设计了遥感剖分编目数据的管理框架和编目服务器的组织方法。研究表明,基于球面离散格网的遥感数据剖分编目模型为实现遥感数据的全球化、层次化和规范化管理提供了坚实的理论基础。     

基于线性四叉树的全球离散格网索引

将四元三角剖分的三角形格网组织成四叉树剖分的菱形块格网,以菱形块单元来进行数据的组织索引,通过线性四叉树成熟的Morton编码作为关键字来标识查找菱形块,并在此基础上经过改进来索引三角形格网、进行邻域搜索。     

基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法

针对受限于计算机内存,海量三维点云数据无法一次性加载显示的问题,提出了一种基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法。该方法主要包括生成八叉树点云索引文件和设置LOD模型调度范围两个阶段,首先采用八叉树的原理对点云数据进行分层和抽稀,生成索引文件;再基于八叉树点云索引文件构建点云LOD模型;最后根据原始点云的分辨率自动计算LOD模型节点的像素阈值。在实时可视化的过程中,以LOD模型节点在屏幕上的像素大小是否达到预定阈值为判断条件,对其进行调度,避免了距离模式下海量点云可视化出现的卡顿问题。     

基于修正SGOG编码的三维地层模型转换研究

通过解决修正球体大圆弧八叉树剖分(SGOG)编码与传统坐标系的转换问题,将面矢量三维地层模型转换为以体元为结构的三维地层模型.组成模型的体元结构均对应修正SGOG编码,可将三维地层模型融合到整个地球空间,实现地上、地下和地表的一体化.     

遥感影像剖分模板库模型及应用方法初探

为了提高遥感数据处理效率,提出了以GeoSOT网格不同层级、不同大小的剖分面片为基本单元,建立不同尺度剖分面片的标准影像、控制点位、基础特征数据、数字地形数据等基础信息,由此形成全球多尺度、多分辨率、多传感器、多光谱分辨率遥感影像剖分模板库。在数据处理时,以剖分面片为单位,利用剖分模板库中的基础信息,对待处理影像数据进行运算,实现遥感数据快速处理。通过试验证明,基于GeoSOT的遥感数据剖分模板库可提高遥感数据处理效率。     

一种针对室内疏散的集成Hilbert曲线的R*树空间索引

基于位置的服务需要快速查询、插入和删除研究对象,这种需求在室内疏散相关的应用中被进一步加强,因此有必要引入空间索引优化针对室内空间对象的操作效能。在室内紧凑空间环境下,现有的空间索引效率较低,所以将R*树索引和Hilbert曲线相结合,提出了一种新型的集成Hilbert曲线的索引。将这种新型索引和标准R*树索引进行对比,结果表明,新索引能够显著提升多种空间操作效率。     

海量三维点云图割构网

针对现有海量点云数据构网占用内存较大、精准度较低等问题,该文基于图割构网与八叉树划分思想,提出一种海量点云数据三维构网算法。首先对点云数据构建八叉树索引,然后利用图割构网算法对叶子节点点云数据进行构网,最后通过网格合并操作实现最终网格生成。该算法能够自适应划分点云数据文件,并可以利用多线程动态调度图割构网和网格合并子线程,降低内存消耗的同时提高了运行效率。利用多组点云数据进行实验,结果表明,该文算法相对于经典的MVE算法在内存消耗、精度和完整度上都具有一定的优势。     

一种集成R树、哈希表和B*树的高效轨迹数据索引方法

为兼顾时空索引方法的空间利用率、时间效率和查询种类,提出了一种新的轨迹数据索引方法——HBSTR树。其基本思想是:轨迹采样点以轨迹节点的形式成组集中管理,哈希表用于维护移动目标的最新轨迹节点,轨迹节点满后作为叶节点插入时空R树,另外采用B*树对轨迹节点构建一维索引,既有利于提升索引创建效率,又同时满足时空条件搜索和特定目标轨迹搜索等多种查询类型。为提升时空查询效率,提出了新的时空R树评价指标和节点选择子算法改进时空R树插入算法,同时提出了一种时空R树的数据库存储方案。试验结果表明,HBSTR树在创建效率、查询效率和支持查询类型等方面综合性能优于现有方法,支持大规模实时轨迹数据库的动态更新和高效访问。