基于SPARQL查询的地理语义空间索引构建方法

为了实现地理语义数据的快速有效的空间查询,通过分析传统RDF索引方法和空间索引方法的不足,结合两者提出一种基于空间四元组（GeoQuad）的地理语义空间索引构建方法,并基本该方法利用Jena和ARQ实现基于SPARQL语法的地理语义空间查询。实验表明,方法高效可行,不仅能够快速定位空间RDF节点,而且能够快速进行RDF空间查询并返回RDF结果。     

多级格网时空索引

在时空数据库中,地理实体模型包括地理对象空间信息和时态信息。为了快速查询实体的空间和时间信息,这就需要一个高效的时空索引机制。本文在分析和参考目前几种时空索引方法的基础上提出了一种新的时空索引方法———多级格网时空索引,并介绍了多级格网时空索引的算法。     

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。     

关系数据库中地理空间数据存储优化研究

针对地理空间数据存储总量增大导致的系统空间查询性能下降的问题,本文详细分析了不同数据的存储特征,将关系数据库的分区技术应用到地理空间数据存储管理系统的存储优化领域。采用合适的分区策略,选择合理的分区键和分区索引来帮助管理大容量的地理空间数据,有效缩短了系统查询的响应时间,对地理空间数据的存储与管理具有优化作用。     

一种基于主题爬行模式的地理信息分布式检索方法

当前网络中地理信息以几何形式递增,为了高效地从海量网络信息中检索出高质量的地理信息,本文提出了一种基于主题爬行的地理信息分布式检索方法。本文采用面向对象的方法将网络地理数据按照四元组的要求进行分解和组织,对地物实体的主题文本特征、地理空间特征、时间维特征等相关信息进行封装,建立四元组实体对象,实现了地理信息数据的相互集成与组织。引入MapReduce模式的并行处理机制完成对网页中地理信息数据的优化存储与索引,并且通过分别计算网页文本、地理文本与查询关键词的主题相关性对爬取的网页进行有序的排列,从而提供快捷、高效的地理信息主题查询。     

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.     

并行地图叠加分析中基于数据分解的负载均衡方法研究

地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算可以加快算法执行速度。本文研究并行化地图叠加分析中的负载均衡方法。首先针对并行算法中的IO竞争情况,定义了负载均衡指数;然后基于分治法分解空间数据,将并行系统下的地理要素分而治之,将Hilbert空间索引作为集群系统中各节点分配数据的依据,最终实现并行地图叠加分析系统中的数据负载均衡,为地图叠加分析算法中的数据并行策略提供可能性。结果表明,利用空间索引分治的负载均衡方法建立索引速度快,调度系统可以将计算任务明确分配到各计算节点。     

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。     

GML数据整体索引方法研究

根据GML语义空间查询的需要,本文在分析GML索引相关技术的基础上,提出以GML地理要素为基本索引单元、联合地理要素扩展区域编码与空间几何属性构成语义空间闭包,基于传统的空间索引技术构建GML数据整体索引的方法。并通过实验对比了GML整体索引与单独索引在语义空间查询中的效率。实验证明,本文提出的整体索引方法优于单独索引,具有较好的实用价值。