浅论空间数据仓库

简述了数据仓库、空间数据仓库的基本概念、功能特点及其发展趋势，分析了空间数据仓库的体系结构，提出了开发应用GIS空间数据仓库时应当注意的一些问题。     

面向GIS的国土房产海量数据整合

介绍了国土房产领域丰富的数据资源，以及将这些资源整合以产生更大经济和社会效益的技术思路。     

海量影像数据管理与服务系统建设研究

针对传统海量遥感影像数据管理和共享面临的问题,以镶嵌数据集的影像管理模式为基础,提出了一套海量遥感影像管理平台建设方案,设计了多源海量遥感影像存储、管理、查询以及利用服务,实现了多源海量遥感影像管理与分发。     

基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

卫星遥感接收数据的管理与软件开发

卫星遥感接收数据是遥感影像应用的重要数据来源,因此对特殊格式的海量接收数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。采用多层存储模式对数据分类、分级存储,建立空间数据库管理空间数据和属性数据。基于ArcEngine开发技术建立卫星接收数据管理平台,实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。     

基于Java Applet的网络地图服务平台设计与实施

网络地图平台设计是数字地图应用的一个重要发展方向。作者着重论述了采用Java Applet建立网络地图服务平台的实现思路、基本框架、数据组织及系统实施的关键技术,在此基础上介绍了地图发布软件的基本功能设计、结合COM组件技术实现公交换乘功能设计、界面设计等,最后给出具体实例。     

基于Hadoop的地理国情监测高性能计算分析研究

随着常态化地理国情监测在我国的全面开展,地理国情时空数据规模不断增大,使得对地理国情数据综合分析和信息挖掘的要求越来越高。本文针对传统空间数据存储和分析平台存在的性能瓶颈问题,提出了一种基于Hadoop的地理国情高性能计算框架,论述了通过服务封装实现分布式并行计算能力与成熟平台地理空间分析能力的无缝聚合实现最优化地理国情分析计算的理念,并以地理国情地表覆盖面积统计为例,探讨了分布式计算技术在地理国情海量数据分析方面的适用性。结果表明,随着数据量的增加,分布式计算集群的性能优势逐渐凸显,比传统集中式空间数据库更适合于海量数据的分析计算,而集群的良好横向拓展性,也为大规模地理国情空间数据分析提供了可行解决方案,研究结果将为进一步构建开放性地理国情分析服务平台奠定基础。     

三维遥感影像数据库系统的研究与实现

介绍了以3S技术为手段，采用目前较为先进的三层结构体系，使用Dephi开发工具，结合数据库技术、遥感技术，尝试以数据库SQL Server组织、存储、管理海量的中巴资源卫星遥感影像数据和新疆1：10万地形矢量数据，应用OpenGL技术实现海量三维遥感影像数据的三维立体显示浏览，进而完成全疆三维遥感影像库建库和三维显示及漫游．     

气候模式模拟中海量数据的并行抽取与可视化分析诊断

在地球动力学和气候模拟等领域, 数值模拟产生的数据规模达到Tb至Pb量级。 实现这些海量数据的实时可视化和实时诊断分析面临很大的困难, 时空多尺度数据抽取可以解决这一瓶颈。 高精度数据的可视化结果展示需要高分辨率的显示设备, 并行的大屏幕显示技术是解决这一问题的有效手段。 地球科学数值模拟、 并行数据抽取和高分辨率显示都需要搭建高性能计算机集群。 本文在基于Lagrange插值的多维度、 多尺度、 多分辨率并行数据抽取算法的同时, 利用并行计算节点及LCD显示器, 基于Rocks cluster系统搭建起一个176核, 4×10×1024×1280分辨率的高性能计算模拟、 数据抽取和并行显示输出的集成平台, 并将该平台成功应用到气候模式模拟产生的海量数据的并行抽取和并行显示。