空间索引论文_朱静,刘振华,乔栋

导读:本文包含了空间索引论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:索引,空间,数据,时空,海量,多维,交通管理。

空间索引论文文献综述

朱静,刘振华,乔栋^[1]（2019）在《基于HBase的海量地理空间数据的空间索引模型构建与优化》一文中研究指出传统关系型数据库在海量地理空间数据的存储与管理上面临着高并发访问规模限制、数据库扩展能力不足等困难。非关系数据库如HBase等以其强大的扩展能力与计算能力为该问题提供了新的思路与方法。空间索引模型和分布式存储模式设计是影响基于非关系数据库的海量地理空间数据的存储与查询效率的关键因素。对当前主要基于HBase的索引模型和空间数据存储设计进行了研究,设计了基于行政区划编码与矢量要素编码结合的RowKey(行键),使空间数据在HBase存储中得到很好的聚类效果,并针对要素重迭与边界划分等问题提出了一种基于四叉树-R树的改进的空间索引模型。该模型基于四叉树结构将空间数据划分为多个子网格,为每一个子网格构建R树索引,利用Hilbert(希尔伯特)曲线对子网格进行编码,并设计了基于MapReduce的并行化索引构建算法和相应的空间查询算法。经实验测试,该存储设计和空间索引模型具有较好的查询效率。(本文来源于《地质科技情报》期刊2019年05期）

汪玲玲^[2]（2019）在《一种插件式3DWebGIS的八叉树空间索引的研究与实现》一文中研究指出当下“数字地球”的关键技术已经研究的比较深入,“智慧城市”的建设也已取得阶段性的成果。随之而来的是越来越多的空间数据需要组织、管理与应用。为了最大限度地挖掘数据信息以更好地服务于国计民生,地理信息系统(Geographic Information System,GIS)的研究尤为重要。GIS的研究是以数据为支撑,建立空间索引是GIS的核心技术之一。合理的索引方式可以帮助人们在海量的空间数据中快速获取到目标数据,大大减少了时间与空间复杂度。二维数据的空间索引方式已经研究和应用的比较成熟。但是,叁维空间数据的研究尚且不足。本文针对网络叁维地理信息系统下,叁维空间数据索引的具体实现以及空间数据的互操作等问题,提出一种适合插件式3DWebGIS的八叉树空间索引算法和实现途径。首先,介绍叁维空间索引数据的存储方式。通过建立包含拓扑关系的关系型数据库,组织与管理并构建真叁维场景所需要的空间数据与属性数据。其次,借助插件搭建叁维Web平台。在浏览器端嵌入可视化工具,即虚拟现实建模语言(Virtual Reality Modeling Language,VRML)插件,在开发软件Microsoft Visual Studio2008上编写程序实现空间数据库的传输等工作,最终完成用户与叁维场景的交互操作。然后,完成创建动态八叉树、确定递归次数、建立索引编码等一系列操作后,利用八叉树索引算法,在浏览器端通过坐标快速检索出空间区域内的叁维空间实体。其中,递归次数是综合考虑地理实体的位置与体积两个因素而加以确定。最后,用具体实例验证八叉树空间索引的可用性。研究实例是基于研究区的地质数据,利用八叉树空间索引算法,并衡量其搜索地理实体的速度。本文主要是从插件式3DWebGIS下Web平台的搭建、真叁维场景的构建、动态八叉树索引的创建、叁维要素查询功能模块的实现等多个方面,研究网络环境下叁维空间数据的八叉树索引算法。研究结果表明,该环境下八叉树空间索引算法可降低搜索叁维空间实体的时间与空间复杂度,从而有效地提高了空间查询的效率,为3DGIS空间数据库中的地理实体的有效查询提供了思路。图[33]表[8]参[90](本文来源于《安徽理工大学》期刊2019-06-06）

李雪丽^[3]（2019）在《云计算环境下空间大数据存储索引机制研究》一文中研究指出大数据时代的到来,使得空间数据正在以前所未有的速度增长,并呈现出多源、多尺度、多时相、全球覆盖和高分辨率特征,GIS在生活中的广泛应用,用户数量变得越来越庞大,空间实时检索与获取在不断增多,而空间数据作为GIS的“血液”,如何对其进行合理的存储管理才能满足GIS用户的需求值得进一步探索。云计算的发展使得Hadoop和MapReduce在处理空间大数据的并行存取与处理等问题上得到了充分的应用,特别适用于空间大数据的并行存取与处理,因此,针对空间数据数据量大、存在拓扑与语义关系、更新频繁等特点,需要利用Hadoop平台,对空间大数据设计一种合理的空间数据结构进行存储,并构建高效的索引。本文利用云计算平台Hadoop、分布式数据库HBase、分布式计算模型MapReduce研究空间大数据的存储索引机制,并以OSM空间数据为例,完成了以下3个方面的研究:(1)分析OSM空间数据的结构和特点,针对空间大数据在云计算环境下的管理需求,设计空间数据存储模型和增量数据组织方式。同时为保证地理要素几何完整性以及拓扑关系完整性,将HDFS现有的副本放置策略进行改进并研究适合空间数据的数据副本放置策略。(2)对于空间大数据,为解决其空间分布不均、保证空间数据的相邻性等问题,经对比分析常见的空间数据划分策略后,提出基于STR树的空间数据划分策略,同时为了提高空间数据的索引效率和分析性能,利用MapReduce技术进行并行划分。(3)分析传统空间索引机制的优缺点,对划分好的空间数据,根据地理实体要素的分布排序以自下而上的方式利用R-树进行局部索引的构建,然后再根据STR树构建全局索引,将局部索引与全局索引的信息分别存储在DataNode和NameNode上,以此来提高空间数据检索效率。最后,部署Hadoop分布式环境,以OSM数据为例进行测试分析,对比在数据量及集群节点个数不同的情况下空间数据的存储和查询性能,验证了分布式环境下空间数据的存储和索引都具有良好的性能,能够满足空间数据存储和检索的需求。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-31）

刘中华,李鹏飞,许章平^[4]（2019）在《基于点云数据的改进四叉树空间索引研究》一文中研究指出随着测绘行业的不断发展,叁维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分~([1]),然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年05期）

赵馨逸,黄向东,乔嘉林,康荣,李娜^[5]（2019）在《基于不均匀空间划分和R树的时空索引》一文中研究指出随着移动互联网以及物联网的发展,越来越多的移动设备都内置GPS服务,从而产生了大量的时空数据.这些数据体量大、分布不均匀且带有时间和空间经纬度等多维属性.传统的时空索引还有很多问题有待解决,例如难以处理大规模数据、无法同时处理时间和空间维度等.基于Geohash和R-Tree,提出一种2层时空索引GRIST(Geohash and R-Tree based index for spatio-temporal data),第1层是空间索引,它将空间划分为不同大小的网格并使用Geohash进行编码;第2层是时间索引,由R-Tree构成,不同R-Tree索引不同网格里的数据.GRIST索引支持面向时间和面向时空的查询.在大量随机数据和真实Uber数据上的实验表明:GRIST在索引的构建效率上较于GeoMesa和PostGIS系统可以提升10～45倍,在查询效率上可以提升2～4倍.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年03期）

李雪芹,郑雪^[6]（2018）在《空间索引技术在路径选择中的应用研究》一文中研究指出针对现有的最优路径选择模型结果很好但搜索速度相对较慢的问题,为了提升最优路径的搜索速度,并获取满意路径,采取空间索引技术,对最优路径问题进行了模型和算法的改进,以运输时间最短、算法搜索速度最快为目标进行了研究。通过与常见算法比较,空间索引技术在路径选择的应用上取得较满意的效果。(本文来源于《综合运输》期刊2018年11期）

杨灿^[7]（2018）在《空间数据快速索引技术研究》一文中研究指出随着空间数据在多个领域和行业的广泛使用,各行各业对空间数据的共享和服务效率提出了更高要求,而传统的瓦片浏览技术制约了数据共享服务的效率提升。本文通过对空间数据索引技术研究,提出了空间特征关键信息提取与显示的数据索引技术,研究数据显示与显示范围之间的关系,精确控制显示范围内数据查询、显示的数据量,达到了的数据快速筛选与获取。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年19期）

赵尔平,孟小峰^[8]（2018）在《基于Spark的3D点云数据空间索引技术》一文中研究指出针对Spark引擎不支持多维空间查询的问题,提出基于R树的二级空间索引,即在每个Worker节点上创建R子树,并将这些子树作为孩子,在Master节点上创建R树。针对LRU算法内存替换粒度粗、结果不够精确的问题,提出基于数据使用权重的内存替换方法。该方法将每次实际使用数据量与其总量的比值作为替换权重,将热点场景数据以RDD形式持久化至内存中,提高了基于内存查询的效率。根据远粗近细的视觉原理提出细节层次查询,该方法将最能代表物体特征的点云数据先传输给客户端,或者仅把简化模型点数据传给客户端,以解决网络带宽不足和数据加载延迟的问题。实验证明,文中方法能有效解决Spark多维空间的查询问题,查询效率得到了明显提高。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年09期）

牛磊,宋宜全,张宏敏,侯绍洋^[9]（2018）在《一种针对室内疏散的集成Hilbert曲线的R~*树空间索引》一文中研究指出基于位置的服务需要快速查询、插入和删除研究对象,这种需求在室内疏散相关的应用中被进一步加强,因此有必要引入空间索引优化针对室内空间对象的操作效能。在室内紧凑空间环境下,现有的空间索引效率较低,所以将R*树索引和Hilbert曲线相结合,提出了一种新型的集成Hilbert曲线的索引。将这种新型索引和标准R*树索引进行对比,结果表明,新索引能够显着提升多种空间操作效率。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年09期）

赖广陵,童晓冲,丁璐,秦志远^[10]（2018）在《叁维空间格网的多尺度整数编码与数据索引方法》一文中研究指出本文针对叁维空间索引方法存在的问题,提出了一种适用于叁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的叁维R树索引进行比较,设计了对比试验。结果表明,叁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叁个方面均优于Oracle Spatial的叁维R树索引方法,其效率分别提高了约2倍、46倍和4倍。(本文来源于《测绘学报》期刊2018年07期）

空间索引论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

当下“数字地球”的关键技术已经研究的比较深入,“智慧城市”的建设也已取得阶段性的成果。随之而来的是越来越多的空间数据需要组织、管理与应用。为了最大限度地挖掘数据信息以更好地服务于国计民生,地理信息系统(Geographic Information System,GIS)的研究尤为重要。GIS的研究是以数据为支撑,建立空间索引是GIS的核心技术之一。合理的索引方式可以帮助人们在海量的空间数据中快速获取到目标数据,大大减少了时间与空间复杂度。二维数据的空间索引方式已经研究和应用的比较成熟。但是,叁维空间数据的研究尚且不足。本文针对网络叁维地理信息系统下,叁维空间数据索引的具体实现以及空间数据的互操作等问题,提出一种适合插件式3DWebGIS的八叉树空间索引算法和实现途径。首先,介绍叁维空间索引数据的存储方式。通过建立包含拓扑关系的关系型数据库,组织与管理并构建真叁维场景所需要的空间数据与属性数据。其次,借助插件搭建叁维Web平台。在浏览器端嵌入可视化工具,即虚拟现实建模语言(Virtual Reality Modeling Language,VRML)插件,在开发软件Microsoft Visual Studio2008上编写程序实现空间数据库的传输等工作,最终完成用户与叁维场景的交互操作。然后,完成创建动态八叉树、确定递归次数、建立索引编码等一系列操作后,利用八叉树索引算法,在浏览器端通过坐标快速检索出空间区域内的叁维空间实体。其中,递归次数是综合考虑地理实体的位置与体积两个因素而加以确定。最后,用具体实例验证八叉树空间索引的可用性。研究实例是基于研究区的地质数据,利用八叉树空间索引算法,并衡量其搜索地理实体的速度。本文主要是从插件式3DWebGIS下Web平台的搭建、真叁维场景的构建、动态八叉树索引的创建、叁维要素查询功能模块的实现等多个方面,研究网络环境下叁维空间数据的八叉树索引算法。研究结果表明,该环境下八叉树空间索引算法可降低搜索叁维空间实体的时间与空间复杂度,从而有效地提高了空间查询的效率,为3DGIS空间数据库中的地理实体的有效查询提供了思路。图[33]表[8]参[90]

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

空间索引论文参考文献

[1].朱静,刘振华,乔栋.基于HBase的海量地理空间数据的空间索引模型构建与优化[J].地质科技情报.2019

[2].汪玲玲.一种插件式3DWebGIS的八叉树空间索引的研究与实现[D].安徽理工大学.2019

[3].李雪丽.云计算环境下空间大数据存储索引机制研究[D].江西理工大学.2019

[4].刘中华,李鹏飞,许章平.基于点云数据的改进四叉树空间索引研究[J].测绘与空间地理信息.2019

[5].赵馨逸,黄向东,乔嘉林,康荣,李娜.基于不均匀空间划分和R树的时空索引[J].计算机研究与发展.2019

[6].李雪芹,郑雪.空间索引技术在路径选择中的应用研究[J].综合运输.2018

[7].杨灿.空间数据快速索引技术研究[J].电子技术与软件工程.2018

[8].赵尔平,孟小峰.基于Spark的3D点云数据空间索引技术[J].计算机科学.2018

[9].牛磊,宋宜全,张宏敏,侯绍洋.一种针对室内疏散的集成Hilbert曲线的R~*树空间索引[J].武汉大学学报(信息科学版).2018

[10].赖广陵,童晓冲,丁璐,秦志远.叁维空间格网的多尺度整数编码与数据索引方法[J].测绘学报.2018

论文知识图

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