基于对象－关系数据模型的空间数据库设计

空间数据库是GIS的核心。本文在分析、比较对象－关系数据模型与面向对象模型各自特点的基础上认为，基于对象－关系模型设计空间数据库既可以实现复杂对象的管理又具有易于实现的优点，提出了一个支持多比例尺、多个数据集、矢量栅格数据一体管理的空间数据库对象－关系数据模型。以Oracle8i为试验数据库平台探讨了基于对象－关系模型的空间数据库的实现途径。     

基于实体-关系数据模型的空间数据组织及其在土地管理信息系统中的应用

简要分析当前空间数据组织的基本方式，探讨实体-关系数据模型的特点，结构，给出基于实体-关系数据模型的土地管理数据库设计。利用实体-关系数据组织方式，通过设计的数据库结构存储和管理土地利用数据，借助于空间数据引擎中间层，实现土地变更管理的主要功能。     

面向对象集成化空间数据库管理系统的设计与实现

新一代地理信息系统要求矢量、影像和DEM数据集成化管理。本文提出了一种基于面向对象思想的矢量、影像和DEM三库集成的空间数据模型,讨论了集成化空间数据库管理系统的实现方式。该空间数据库管理系统已作为GIS软件GeoStar的核心,被用于中国的空间数据基础设施建设,管理国家级、省级和市级的多数据源、多比例尺的空间数据,被认为是一种高效可行的方案。     

面向对象集成空间数据库管理系统的设计与实现

新一代地理信息系统要求矢量、影像和ＤＥＭ数据集成化管理。本提出了一种基于面向对象思想的矢量、影像和ＤＥＭ三库集成的空间数据模型,讨论了集成化空间数据库系统的实现方式。该空间数据库管理系统已作为ＧＩＳ软件ＧｅｏＳｔａｒ的核心,被用于中国的空间数据基础设施建设,管理国家级、省级和市级的多数据源、多比例尺的空间数据,被认为是一种高效可行的方案。     

一种面向并行空间数据库的数据划分算法研究

面向基于对象关系型数据库而构建的并行空间数据库系统,提出了一种基于Hilbert空间填充曲线的适合于矢量空间数据的数据划分算法。在充分考虑空间信息的海量特征以及矢量数据存储记录的不定长等特点的前提下,该算法可实现并行空间数据库中海量空间数据记录在多个存储设备上的均衡划分,以避免出现数据倾斜现象,从而提高了空间数据的检索与查询效率。     

一种海量空间数据云存储与查询算法

针对传统的空间数据库管理方式在可扩展性、容错性和成本上难以满足分布式海量数据管理需求的问题,提出了基于开源大数据平台HBase的海量空间数据管理方案。根据空间数据操作方式的局部性特征,对存储于云平台中的空间数据,使用空间四叉树模型组织栅格数据,引入Z序空间填充曲线组织矢量数据,并建立空间索引,利用两步查询法(过滤和精化)进行空间查询。该方案在继承了HBase平台易于横向扩展、伸缩性和容错性强等特性的同时也保证了空间查询效率。基于此方案,设计实现了云空间地图服务系统CGMapServer。测试表明,该系统在高并发情况下对大数据集的空间查询响应具有较好的实时性。     

路网矢量地图数据生成实体对象的方法研究

新一代全空间信息系统提出了新的空间数据模型——多粒度时空对象模型,多粒度时空实体对象通过唯一实体标识、多元特征信息记录空间实体,能够较好地支持空间实体的空间和语义表达。矢量地图数据作为现有重要的基础地理空间数据,记录了地理实体具体属性和位置信息,为实体对象生成提供了强大的基础数据支持。本文提出了路网矢量地图数据生成实体道路对象的研究方法,通过地图数据特征分析、实体对象生成策略和关键技术研究、实体对象转换3个方面对矢量地图数据的实体对象生成展开研究,实验表明:本文提出的实体对象转换方法为矢量地图数据生成实体对象提供了一个可行的解决方案。     

基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法

数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术。采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讨论了一般情况下的空间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程。最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析。     

基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法

数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术.采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讲座了一般情况下的这间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程.最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析.     

多源地理空间矢量数据关联模型设计

多源地理空间矢量数据之间存在着隐含的关联关系,这些关联关系往往隐式存在,难以直观展示,也难以与空间数据映射交互展示,更无法进行查询分析,获取所需信息。针对这种情况,本文以多源地理空间矢量数据及统计数据为研究对象,首先定义了多源地理空间矢量数据关联的概念及分类,然后以此为基础设计了多源地理空间矢量数据关联模型,并将其分为3个子模型：基于自适应四叉树编码的空间关联子模型、基于几何匹配的空间关联子模型及基于语义匹配的空间关联子模型。该模型定义了多源地理空间矢量数据之间的关联方式,为关联关系的构建奠定了理论基础。     

T级影像数据管理平台的设计与实现

栅格数据如遥感影像数据、DEM数据等是重要的空间信息数据源。本文在分析了空间数据库存贮和管理技术基础上,基于对象关系模式的数据库技术,提出了一种支持T级数据、可扩展的、支持海量多分辨率多波段影像集成平台架构体系,并进行了多源海量影像数据库管理系统的设计与实现,对多源海量影像数据合理有效管理具有一定的意义。     

面向空间要素基元对象--关系模式的新型GIS软件技术研究

面向图层处理单元的GIS数据模型、数据处理模式已不再适应大规模海量空间数据组织、处理以及网络分发的需要。文章提出以空间要素基元处理取代传统的面向图层处理的模式,并在对象-关系数据库(ORDBMS)统一框架下构筑、组织、存储、处理空间数据,最终形成基于ORDBMS的GIS应用。     

基于PostGIS的地名数据库设计与应用研究

PostGIS是开源对象关系型数据库系统PostgreSQL的扩展,实现对空间数据存储、管理和操作。文章提出了基于PostGIS的空间数据库总体设计思路,并以数字珠海地名数据库为应用案例,指出PostGIS空间数据库在设计实施过程中应考虑的问题及解决途径。     

基于ORDB的地理空间对象模型M-L-E(S,A)改进研究

针对地理数据中空间对象概念模型,尝试利用对象-关系数据库(ORDB)的一些优势,对已有的地理数据中空间对象的M-L-E(S,A)分层模型进行了改进,实体之间可以通过类、继承等方式产生和关联,地图和图层之间、图层和实体之间采用引用方式实现连接,不再存在从属关系,实现了更大程度的共享,可以更好地体现ORDB相对于OODB或RDB对地理空间数据的表达。同时提出了该模型的形式化表达,并对空间实体、图层和地图各层次分别进行了分析讨论,提出基于ORDB的支持方式和特点,并设想了地图尺度转化从图层到实体向下层追溯的过程。     

基于Spark的矢量数据叠加赋值方法研究与实现

随着GIS数据获取与处理技术的迅速发展,以土地利用为代表的矢量空间数据规模不断膨胀,大量生产应用对图层间矢量数据叠加赋值操作性能提出了更高要求.本文提出了基于Apache Spark技术的矢量数据叠加赋值方法,通过扩展Spark技术的弹性分布式数据集,使其提高对于GIS空间数据的表达能力,通过空间索引的构建使得叠加计算可以在Spark集群各节点上分布式高效运行.通过十万、百万、千万3种量级的数据进行实验,结果表明,相比传统算法,基于Spark技术的矢量数据叠加赋值方法有30%—90%的性能提升.     

矢量图形数据的空间数据库存取方法的研究

用现代数据库统一来存放和管理空间数据与属性数据是GIS的发展趋势：利用Oracle数据库的Spatial模块,可以进行空间几何数据的相关存取,方便地实现对空间几何数据的管理、通过开发基于J2EE构架的Oracle数据库应用程序,实现了矢量图形数据的存取,提出了一种开发GIS矢量图形系统的新思路     

对象关系型空间数据库MMP过滤算法及其优越性

 MMP(Minimum Maximum Points ) 过滤算法是对象关系型空间数据库中空间数据的高效过滤算法。通过对MMP算法原理的阐述及应用效果分析，说明MMP算法在实现海量空间数据检索中的优越性，即采用MMP过滤算法的速度比函数操作至少提高几十倍。     

大型遥感图像处理系统中集成数据库设计及应用

大型遥感图像处理应用系统中，往往需要实时获取各种背景或专题数据，该过程即是数据动态集成过程。集成数据库是建立在各种专题数据基础上的数据集成使用框架体系，该文描述了集成数据库的结构及各类子库的组成，根据项目的特殊需求提出了虚拟数据库概念，并结合实例说明了集成数据库以元数据为链条的使用机制与方法。     

基于Oracle Spatial空间数据库的GIS数据管理

分析了Oracle Spatial对空间数据存储管理的方法,重点分析了Oracle Spatial采用的空间数据的存储结构、空间数据模型、空间坐标系、空间索引机制以及Oracle Spatial的元数据结构,最后总结了在Oracle Spatial中利用对象———关系模型和元数据表来存储管理空间数据的机制。