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1.
一、问题的提出 空间数据库是地理信息系统的核心.地理实体或景观表现可归纳为点、线、面等几种空间数据类型.因此对点、线、面的描述,又是构成空间数据库的重要内容.点具有空间的位置,可以用坐标来记录,一系列的点组成弧段,一系列的弧段组成一块面域,也就是多边形(图1～图2). 相似文献
2.
基于单纯形的3D-GIS数据模型及其初步设计 总被引：6，自引：0，他引：6
本文分析了单纯形的特性,采用单纯复形表示地学３维目标体,定义了基于地学复形的３Ｄ－ＧＩＳ空间数据模型和空间关系及操作,对地学目标抽象表示为点、线、面和体４种类型。提出了基于地学复形空间表示方法的逻辑设计,以及４种空间目标类型的拓扑关系图。了其数据结构的定诳几种地此模型的插值的方法。 相似文献
3.
GIS中二维空间目标的非原子性和尺度性 总被引：7，自引：1，他引：7
本文根据空间目标的几何特性，介绍了空间目标的非原子性（任意可分割）和尺度性，借助面向对象的数据模型概念，用描述对象的行为和复合对象结构来表示这种特性，其中对线，面两目标的分割行为作了较为详细的讨论，而且阐述了对象几何结构间的转换，最后给出一个反映对象状态变化的逻辑模型图式。 相似文献
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建立了空间关系的本体结构,在SRC-Ontology基于点集集合的8种拓扑关系表示的基础上,引入数学形态学算子,用基本的空间拓扑关系进行组合推理拓展,得到了点、直线、面三种空间目标间的6大类共43种拓扑关系表示,并程序实现了所提出的拓扑关系的判定.该表示方法比SRC-Ontology 8种拓扑关系表示更适合点、直线、面三类空间目标表示的需要,为空间拓扑关系建立本体模型提供了更加清晰明确的形式化表示基础.同时使得实际应用成为可能. 相似文献
5.
Apache Spark分布式计算框架可用于空间大数据的管理与计算,为实现云GIS提供基础平台。针对Apache Spark的数据组织与计算模型,结合Apache HBase分布式数据库,从分布式GIS内核的理念出发,设计并实现了分布式空间数据存储结构与对象接口,并基于某国产GIS平台软件内核进行了实现。针对点、线、面数据的存储与查询,与传统空间数据库系统PostGIS进行了一系列对比实验,验证了提出的分布式空间数据存储架构的可行性与高效性。 相似文献
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7.
三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。 相似文献
8.
基于GIS空间实体的自动拓扑模型设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了以拓扑关系数据为基础的GIS空间点、线、面对象实体模型,给出了基于对象实体模型的自动拓扑关系模型。阐述从自动剪断线、线转弧段、微弧段剔除到自动成区等自动拓扑算法的流程,并给出了相应的应用实例。 相似文献
9.
从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究 总被引：12，自引：1，他引：12
G IS数据库中空间关联规则发现是SDMKD的重要内容,广泛涉及到知识的表示和推理,需要地理空间知识的深入参与。在地理空间认知的基础上,结合认知逻辑,通过ILP对空间关联规则进行形式化描述,特别分析了其中涉及的空间谓词;通过例子说明了形式化空间关联规则的具体应用。从G IS数据库中挖掘空间关联规则的主要问题是多层、多关系的规则挖掘问题,不同专题图层不同空间对象之间空间谓词的高效计算与存储表达是解决问题的关键;把空间关系非空间化,将连续数据离散化,从而把求解问题转换成布尔型关联规则问题进行讨论,基于此而探讨了一种通过SJI-P表组织空间谓词,然后根据目标对象的概念层级自顶向下、逐层细化的空间关联规则挖掘方法。 相似文献
10.
基于HBase的空间矢量数据存储模型设计与优化 总被引：1，自引：0，他引：1
数据存储模型是数据库模型的重要组成部分。本文针对目前关系型空间数据库发展过程中遇到的瓶颈问题以及采用HBase管理空间矢量数据存在的问题,在分析关系型空间数据库存储模型的基础上,将关系型数据库存储模式向HBase存储模式转换规则应用到空间矢量数据管理领域,提出了空间矢量数据关系存储模式向HBase存储模式转换方法,设计了一种空间矢量数据HBase存储模型。利用HBase的实体嵌套、反范式化、无模式等特性,对模型进行了优化完善。通过试验验证了在没有辅助索引情况下,本文设计的存储模型查询效率优于目前常用的基于HBase的空间矢量数据存储模型。 相似文献
11.
基于几何元素的三维景观实体建模研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析已有国内外研究成果的基础上 ,提出了基于几何元素的 3DCM空间数据模型。实验证明 ,该模型能较精确地表达 3DCM中各类景观实体及其空间关系。 相似文献
12.
面向目标的栅格矢量一体化三维数据模型 总被引：1，自引：0，他引：1
首先对现有的三维空间数据模型进行了讨论 ,分析了栅格、矢量和混合数据模型的特点 ,提出了一种面向目标的栅格矢量一体化数据模型。该模型将栅格数据以矢量方式进行组织 ,从而同时具有矢量和栅格数据模型的优点 ,也克服了目前普遍应用的混合模型所存在的缺点。还提出了一种三维空间的三级栅格划分和行次序编码方法。该方法存储空间小 ,便于快速索引和计算。最后 ,给出了具体的数据结构 相似文献
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面向地质建模的三维体元拓扑数据模型研究 总被引：27，自引：0，他引：27
在对地质对象的基本特征和计算机三维地质建模的基本要求进行讨论的基础上，提出了面向对象的三维体元拓扑数据模型。在该数据模型中，用面向对象的方法将地质对象抽象为点、线、面、体，体类又进一步划分为复合体、复杂体、简单体和体元四类。对所有对象类设计了12种拓扑关系和相应的数据结构。 相似文献
14.
矢量与栅格集成的三维数据模型 总被引：6，自引：0，他引：6
以矿山地质为背景，深入分析三维空间信息系统所涉及到的空间对象以及它们之间的联系，提出了几种新的空间对象类型。探讨用矢量与栅格混合的数据结构，以及面向对象的数据模型来表达各类三维空间对象，以此作为设计和建立三维地理信息系统的基础 相似文献
15.
基于V9I的空间关系映射与操作 总被引：4，自引：0，他引：4
利用V9I模型中目标的边界、内部和Voronoi区域均可量测及易于操作的特点 ,研究建立底层数据结构与空间关系语义层之间的V9I映射机制 ,在Voronoi的动态栅格生成算法的基础上 ,构建空间关系的基本操作。最后 ,以VC 为开发工具并采用面向对象的技术 ,设计了基于V9I的空间关系操作工具原型VTKit ,并给出部分操作实例 相似文献
16.
利用Oracle Spatial提供的简单的空间关系查询操作算子,对九交模型所描述的任意两个2维空间不自相交的线目标与面目标(不含空洞)的拓扑关系判断设计了算法,最终进行了试验验证,实现了线目标与面目标间的19种空间拓扑关系的判断。 相似文献
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路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用,已有路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题,为了弥补已有方法的不足,提出了路网环境下混合复杂数据的最近邻查询算法。将查询过程分为预处理、数据集约减和数据集精炼3个部分,并与3种对比算法进行对比实验,研究了测试数据对象的数量、路网规模的大小对中央处理器运行时间以及输入/输出代价的影响。结果表明,所提算法能有效地处理路网环境下混合数据的最近邻查询问题。 相似文献
18.
To design retrieval algorithm of spatial relations for spatial objects with randomness in GIS, this paper builds up the membership functions based on set theory idea, used for determination of topological spatial relations between random objects, such as between point and point, point and line or polygon, which provides theoretical basis for retrieving spatial relations between certain and random objects. Finally, this paper interprets detailed methods and steps of realizing them by means of some simple examples under the GIS's environment. 相似文献
19.
DENG MinLI ChengmingLIU Wenbao 《地球空间信息科学学报》2001,4(4):43-48
1 ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｐａｔｉａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｑｕｅｒｙｉｓｏｎｅｏｆｂａｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｓｉｎＧＩＳ’ｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ .ＭｏｓｔｏｆｃｕｒｒｅｎｔｃｏｍｍｅｒｃｉａｌＧＩＳｓｃａｎｏｎｌｙｑｕｅｒｙｓｐａｔｉａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｆｏｒｓｐａｔｉａｌｏｂ ｊｅｃｔｓｗｉｔｈｏｕｔａｎｙｅｒｒｏｒｏｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ,ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ ,ｔｏｕｓｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｇｅｏｍｅｔｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅｔｅｒ ｍｉｎｅｗｈｅｔｈｅｒａｐｏｉｎｔｆａｌｌｓ… 相似文献
20.
Selectivity estimation is crucial for query optimizers choosing an optimal spatial execution plan in a spatial database management system.This paper presents an Annular Bucket spatial histogram(AB histogram)that can estimate the selectivity in finer spatial selection and spatial join operations even when the spatial query has more operators or more joins.The AB histogram is represented as a set of bucket-range,bucket-count value pairs.The bucket-range often covers an annular region like a sin-gle-cell-sized photo frame.The bucket-count is the number of objects whose Minimum Bounding Rectangles(MBRs)fall between outer rectangle and inner rectangle of the bucket-range.Assuming that all MBRs in each a bucket distribute evenly,for every buck-et,we can obtain serial probabilities that satisfy a certain spatial selection or join conditions from the operations’ semantics and the spatial relations between every bucket-range and query ranges.Thus,according to some probability theories,spatial selection or join selectivity can be estimated by the every bucket-count and its probabilities.This paper also shows a way to generate an updated AB histogram from an original AB histogram and those probabilities.Our tests show that the AB histogram not only supports the selectivity estimation of spatial selection or spatial join with "disjoint","intersect","within","contains",and "overlap" operators but also provides an approach to generate a reliable updated histogram whose spatial distribution is close to the distribution of ac-tual query result. 相似文献