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。     

海量点云数据滤波处理方法研究

简述目前几种主要的点云滤波方法,运用MatLab语言编程实现移动窗口最小二乘曲面拟合算法对数据进行滤波处理,经实验数据分析取得良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,获得高精度的建模数据,同时很好地保持地形特征。     

地理国情海量数据云存储技术设计研究

研究了地理国情海量数据特征及数据内容,针对目前数据存储中存在的问题,研究了云存储概念及相关的关键技术,采用HDFS技术提出了云环境下地理国情海量数据组织与资源共享的云存储模型,通过云应用服务接口访问云存储服务,能够有效解决地理国情数据资源海量存储和服务问题,为地理国情数据管理方式的转变提供借鉴。     

海量点云数据等高线生成算法研究

针对大范围高精度的等高线快速生成问题,提出一种基于三维激光扫描海量点云数据快速生成等高线的新方法。该方法将流处理算法引入到海量点云数据处理中,基于流处理算法的三角剖分、三角网模型平滑及等高线提取等关键技术完成等高线快速生成。结果表明,基于流处理的算法不仅突破了点云数据量和范围的限制,而且能够高效地生成高质量的等高线以满足地形测量要求。     

矢量GIS环境下多边形叠置中位置误差的传播分析

本文首先推导出多边形叠置中两条随机边相交后交点坐标及其方差的计算通式,然后讨论了多边形叠置后交点多边形几何特征的误差状态,并给出了交点多边形物理特征的估算解析表达式,最后以三角形和五边形随机叠置为例,说明了在ＧＩＳ环境下实现交点多边形误差状态评价的具体方法。     

网络环境下海量数据存储与3维可视化研究

重点探讨了网络环境下3维可视化系统整体架构、数据组织存储方式以及可视化表现的策略.提出了在网络环境下海量空间数据的组织、管理、传输以及客户端的快速高效访问的体系构架与解决方案,并取得了良好的效果.     

栅格图形数据叠置分析方法及其在城镇规划中应用

本文介绍用栅格数据进行图形叠置分析的方法,提出矢量数据转换为栅格数据的链拓扑法、减少栅格数据存储量的编码方法、根据模糊综合评判原理建立多因素综合评价数学模型以及叠置评价结果的类型格网合并的边界跟踪算法,最后给出一个实例说明栅格图形数据叠置分析方法在城镇规划中的应用。     

MicroStation环境下地图矢量数据全要素符号化研究

MicroStation是进行地图生产的图形编辑平台.把地图矢量数据在MicroStation中进行全要素符号化是实现其地图生产出版的首要条件.文中就符号化的各项工作进行了全面的论述,内容包括属性编码研究,符号库建立,分层规定,符号化控制表定义等,最后通过MDL编程实现了地图全要素的符号化.     

MicroStation环境下地图矢量数据全要素符号化研究

MicroStation是进行地图生产的图形编辑平台。把地图矢量数据在MicroStation中进行全要素符号化是实现其地图生产出版的首要条件。文中就符号化的各项工作进行了全面的论述 ,内容包括属性编码研究 ,符号库建立 ,分层规定 ,符号化控制表定义等 ,最后通过MDL编程实现了地图全要素的符号化。     

数字地球环境下矢量数据可视化方法研究与应用

二维矢量数据在数字地球环境下的可视化一直是数字地球研究的重点,当前的方法可以分为基于几何与基于纹理的可视化方法,两种可视化方法各有优点,但在不同的应用环境下各有不足。本文通过对基于纹理的可视化方法进行改进,提出了带样式矢量动态纹理可视化方法,有效解决了基于纹理可视化方法中与矢量属性脱离,以及大数据量矢量栅格化时内存泄露的问题;另外,提出了球面矢量数据点选交互技术,利用基于几何的可视化方法具有交互性的特点来拓展其应用。     

车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。     

分布式环境下海量瓦片数据实时组织与调度策略研究

针对现有分布式环境下海量瓦片数据组织与调度策略中未形成一种通用的海量瓦片数据管理方法、瓦片数据的预切割技术存在严重缺陷两个问题,提出一种通用的海量瓦片数据的分布式实时组织、调度策略,摒弃传统瓦片数据的全程预切割过程,从数据部署上采用预切割与实时处理相融合的机制,在高级别级数上通过实时缓冲的方式对分布式海量瓦片数据进行管理。通过具体实例,对海量瓦片数据的组织与分布式部署、海量瓦片数据的实时组织与调度过程进行详细阐述,并解决这两个缺陷,实现了海量瓦片数据的分布式实时组织与调度。     

基于HBase的矢量数据云存储策略研究

大数据时代,矢量数据量急剧增长,迫切需要寻找有效的矢量大数据存储方法。提出了一种基于HBase的矢量数据云存储策略。首先应用四叉树剖分方法构建多级格网索引并基于Hilbert填充曲线对矢量数据进行聚类划分;其次结合多级格网编码和Hilbert排列码设计矢量要素唯一标识并以此作为矢量要素在HBase数据库的行键;再次对矢量数据的存储规则进行了具体设计;最后通过两个对比实验对矢量要素唯一标识聚类效果及矢量数据查询效率进行了验证,实验结果证明了该方法的可行性与有效性。     

MicroStation环境下的地图矢量数据全要素符号化研究

ＭｉｃｒｏＳｔａｔｉｏｎ是进行地图生产的图形编辑平台。把地图矢量在ＭｉｃｒｏＳｔａｔｉｏｎ中进行全素符号化是实现其地图生产出版的首要条件。文中就符号化的各项工作者了全面的论述,内容包括属性编码研究,符号库建立,分层规定,符号化控制表定义等,最后通过ＭＤＬ编程实现了地图全要素的符号化。     

海量点云数据的建筑物三维模型重建

针对传统测量方式在建筑物的保护中,存在工作量大、容易对建筑物造成二次伤害的问题,该文结合现代测量手段与三维激光扫描技术,提出了利用镶嵌法进行建筑物三维模型重建的研究思路。基于点云数据获取、处理与三维建模的理论,以安徽省淮南市安徽理工大学本部"红楼"为例,实现了对"红楼"点云数据的拼接、合并、降噪等处理工作,并结合中海达HD_3LS_SCENE软件与3D Max软件各自的优势进行了"红楼"真三维模型的重建。实验结果表明,该数据的处理方法具有速度快、效率高、精度好等特点。     

海量连续运行参考站网数据云存储模型

国家、区域、行业级连续运行参考站网的不断建成及连续观测,连续运行参考站网的数据量呈几何倍数增长,面对海量连续运行参考站网数据,集中式数据管理的可靠性、扩展性、抗灾性和容错性受到限制,云存储将网络中的大量存储设备协同起来工作,具有高抗灾容错性、高扩展性、高数据写入和读取性能,同时支持大吞吐量数据的并发访问,可实现连续运行参考站网数据的高效管理。基于分布式处理平台Hadoop,提出了连续运行参考站网数据云存储模型,可将已建成的连续运行参考站网站、数据中心纳入到云存储集群。实验搭建了Hadoop集群,利用中国大陆构造环境监测网络数据,建立了存储目录,执行了连续运行参考站网数据上传、下载、生成指定采样率文件等操作,测试了集群的可靠性、扩展性、抗灾容错性和下载速率。作为新的连续运行参考站网数据管理方式,云存储提高了连续运行参考站网数据的管理效率。     

网络环境下矢量数据高效并行可视化方法

针对网络环境下传统的矢量地图可视化模型中矢量数据可视化效率低,地图服务器集群并行处理能力弱的难题,提出一种基于矢量数据要素空间分布的矢量数据高效并行可视化方法。研究了矢量数据空间分布信息的采集、检索和分析原理,重点阐述了矢量数据实时可视化任务的分解与并行处理流程,最终实现了矢量数据的高效并行可视化,达到了充分利用地图服务器集群中并行计算资源的目的。仿真实验结果证明,矢量数据高效并行可视化方法可以提升网络地图服务集群的并行处理能力,满足大用户量并发访问的需求。     

基于HDFS的海量激光点云数据分块存储方法研究

在研究HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统的基础上,构建了激光点云数据的数据结构,根据此结构对海量点云数据的文件分块存储方法进行研究,并通过仿真实验验证分块存储的有效性。