地形金字塔中地物模型的空间划分及层级索引研究

空间划分与建立索引是大量三维地物模型高效显示的基础。以往三维地物模型的空间索引的构建方法,大都面向独立区域,在应用于全球多分辨率三维地形显示时,会造成索引层次太深或索引数量过大等问题,从而影响访问的效率。这里提出了以金字塔结构描述为基础的地物模型的空间划分及层级索引构建方法,该方法完全贴合全球地形金字塔结构,并优化了空间划分过程,有效地控制了索引冗余数量。最后对这种方法进行了实验验证。     

用邻近索引来加快邻近关系处理的算法研究

针对数据量大、关系复杂情况下的空间邻近关系处理需要大量磁盘I/O的问题,本文提出了一种通过建立空间邻近索引来加快空间邻近关系处理速度的方法,给出了该索引建立、维护的方法以及用该索引实现邻近关系处理的过程。最后从理论上分析了使用和不使用邻近索引时邻近关系处理速度的差异,并用南京公交站点数据来验证,得出了一致的结论。在空间数据引擎的基础上使用邻近索引进行空间邻近关系处理的速度将大大提高。     

建立于可视化地图组件的数据空间索引研究

根据地理空间要素的空间对象、地理位置或形状之间空间关系,按特定规律组合的空间数据结构,通过排除筛选不相干的对象,提升空间操作的效率和速度。虽然空间索引建立有多种方法,但各有不同。本文经过研究某种算法,采用格网建立索引,寻找多级划分方法,使搜索更加简单快捷。     

导航数据库中空间索引建立方法研究

针对导航数据库中传统空间索引建立方法存在的问题,提出了一种基于两级交错式网格划分的空间索引建立方法。详细分析了该算法的实现原理,并讨论了与之相关的网络路段信息的提取与存储技术。实验结果表明,采用该方法可有效减少空间数据索引表的数据量,提高检索效率,增强空间数据提取的准确性。     

三维空间格网的多尺度整数编码与数据索引方法

本文针对三维空间索引方法存在的问题,提出了一种适用于三维空间格网化区域的多尺度整数编码与索引方法。该方法利用整数对由规则格网划分的空间区域进行统一编码,形成了一种包含格网大小关系和格网尺度变化的树状结构,体现了不同尺度格网之间的包含/被包含、相邻等空间关系,最终实现了对多种尺度格网的统一整数编码化处理。在此基础上,还研究了层级运算、编码与格网坐标转换运算、父单元查询和子单元查询等基本运算方法,并与Oracle Spatial的三维R树索引进行比较,设计了对比试验。结果表明,三维空间格网的多尺度整数编码在数据导入、索引建立及区域查询三个方面均优于Oracle Spatial的三维R树索引方法,其效率分别提高了约2倍、46倍和4倍。     

一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法

为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了一套面向海量车载移动扫描点云的高效管理及调度机制。试验证明,该方法能够高效支持大范围海量车载点云数据的调度、交互及动态更新等过程,并能够有效地支撑分割、分类等后处理过程。     

M-Quadtree索引:一种基于改进四叉树编码方法的云存储环境下空间索引方法

为了解决基于"键-值"模型的云存储环境仅支持简单的关键字查询,不支持多维空间查询的问题,提出了一种新的分布式空间索引方法——M-Quadtree索引。在索引构建过程中,设计了一种基于改进四叉树的空间数据划分方法,该方法规定了叶节点区域的最小数据量,通过四叉树叶节点的再合并,解决了划分后各子区域间存储量不平衡的问题,并且满足了MapReduce并行化要求。给出了MapReduce框架下M-Quadtree索引的快速构建、查询与更新算法,并在搭建的Hadoop平台进行了关键参数对索引效率的影响以及不同规模数据下索引的创建、查询和更新试验。与现有分布式空间索引的对比试验及分析结果表明,M-Quadtree索引在数据存储量负载均衡、算法并行化和空间查询效率等方面表现得更好。     

一种平面散乱点集的自适应空间划分算法

针对平面散乱点集空间划分问题,提出了一种基于栅格统计的自适应空间划分算法。以栅格场为辅助手段为散乱点集建立空间索引,即判断各点与栅格的归属关系;统计各个栅格内包含点的数量;以栅格为基本统计单元对空间进行划分。划分过程中借助了二叉树结构,同时引入迭代次数作为划分终止的参数。该方法可灵活地将点集划分为数据量相对均衡的若干组,且各组的空间范围较合理。实验与分析表明,该算法具有较高的计算效率,也不需占用太多额外的存储空间。     

一种基于语义分簇聚类的P2P空间数据索引机制

分布式环境下空间数据的索引是空间数据处理中一个关键性的基础问题,引入了控制点及四叉树划分结构,并通过Hash函数把控制点映射到Chord网络中,在此基础上提出了基于语义的分簇聚类分布式四叉树的空间数据索引机制(spatial data index based on clustering distributed quad-tree,SDI-CDQT),该机制主要包含四叉树划分、空间数据查询和分簇聚类3个子算法。实验表明,SDI-CDQT机制是可行和有效的。     

自适应双层网格的空间索引研究

空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的。在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引。详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势。     

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。     

自适应双层网格的空间索引研究

空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的.在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引.详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势.     

一种双映射变换的空间索引及空间连接算法研究

空间索引会极大地影响空间连接操作的效率。提出了一种基于双映射变换的分布式空间索引,通过结合平面角变换和空间填充曲线的优点,对二维空间进行两次维度变换,使空间数据分片建立在一维的顺序存储队列基础上。在此基础上提出了一种空间拓扑连接算法,并进行了算法的四叉树优化和处理效率实验,对比了本文存储方法和传统R-tree存储在时效性和冗余度方面的效率。实验结果表明,本文方法能支持高效的空间连接。     

一种支持多版本空间数据的索引方法

分析当前空间数据库索引的研究现状,针对不同版本空间数据快速检索的要求,提出一种支持多版本空间数据的索引方法———固定网格大小空间索引,详细论述该索引方法的基本思想、实现过程以及适用度,最后通过试验验证该方法的可行性和实用性。     

地理空间索引技术研究

研究和探讨了对GIS地理数据查询产生效率影响的几种地理空间索引方法 ,并在此基础上提出了一种适合主存索引的基于对象分割的B+ 树空间索引方法。     

地理空间索引技术研究

研究和探讨了对GIS地理数据查询产生效率影响的几种地理空间索引方法,并在此基础上提出了一种适合主存索引的基于对象分割的B+树空间索引方法.     

云环境下海量空间矢量数据并行划分算法

空间数据划分是空间大数据索引方法及其数据存储的重要组成部分。针对Hadoop云计算平台在空间数据划分及其存储方面的不足,提出了基于Hilbert空间填充曲线的海量空间矢量数据并行划分算法。在数据划分阶段,充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响因素;通过“合并小编码块,分解大编码块”的划分原则,实现了云环境下海量空间矢量数据的并行划分算法。试验表明,该算法不仅能够提高海量空间矢量数据的索引效率,同时也能够很好地解决空间矢量数据在Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system,HDFS）上的数据倾斜问题。     

利用网格索引与R树的弧段求交并行算法

本文通过对图幅进行网格化划分,建立网格索引,对弧段按网格建立R树空间索引,进一步降低了空的相交判断次数;根据网格之间一定的独立性,对不同网格内弧段进行并行化求交,并在单CPU多核计算机上利用OpenMP并行机制对算法进行了实现。分析与实验表明:改进后的新算法对较大数据量弧段求交的处理效率较高,与同类算法相比,在空间数据拓扑的建立与空间分析的应用中具有一定优势。     

拉普拉斯特征映射的时空数据划分方法

针对传统的时空数据划分方法造成地理对象时空关系的割裂、时空信息维护困难等问题,该文提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)的时空划分方法。选取空间位置、时间、属性及空间拓扑关系邻近性等主要时空描述信息作为表达时空关系邻近性的因素,分析各因素对时空查询的影响程度,采用多因素结合方法构建无向邻域图并建立Laplacian矩阵,通过对矩阵特征分解将时空信息映射至二维谱空间,并在此基础上进行时空数据的划分。实验结果表明,该方法能够较好地保持地理对象时空关系的完整性,能够获取数据在低维流形空间中的结构特征,使得时空信息的组织和管理变得更加容易。