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基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取 总被引:1,自引:0,他引:1
DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。 相似文献
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空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的.在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引.详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势. 相似文献
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空间数据索引对于空间数据管理和分析具有重要作用,与数据处理速度和效率密切相关。随着人类社会进入大数据时代,遥感矢量数据具备了大数据的特点,传统的空间索引构建方法无法有效满足矢量大数据处理的需求,为此引入云计算环境来进行空间索引构建,目的是提高空间索引构建速度。首先,对常见的空间索引及现阶段云计算环境下基于MapReduce模型的空间数据管理进行了综述;然后以云计算环境下R树索引构建为例,对云计算环境下空间索引的构建进行了研究;最后,通过实验验证,证明了云计算环境下空间索引构建的速度与单机索引构建相比,加速比为28~40倍;在相同云环境下,网格索引构建速度最快,R+索引构建速度相对较慢。 相似文献
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导航数据库中空间索引建立方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
孙晓光 《测绘与空间地理信息》2008,31(3)
针对导航数据库中传统空间索引建立方法存在的问题,提出了一种基于两级交错式网格划分的空间索引建立方法。详细分析了该算法的实现原理,并讨论了与之相关的网络路段信息的提取与存储技术。实验结果表明,采用该方法可有效减少空间数据索引表的数据量,提高检索效率,增强空间数据提取的准确性。 相似文献
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为提高移动端矢量数据的显示和操作效率,本文针对移动终端硬件条件限制和移动终端矢量地图的显示特点,从减少显示区域内外的冗余地图数据的读取和提高外存检索矢量数据的效率两方面入手,对森林小班矢量地图数据进行了"横向分块,纵向分级"处理,并在此基础上,建立了基于四叉树的层次网格索引模型。实验表明,该方法能较好地提高矢量地图的显示速度,可以满足移动环境下地图快速显示和操作的要求。 相似文献
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以多尺度空间数据为研究对象,讨论其混合索引结构的建立方法。对于多尺度矢量空间数据提出基于多层次网格与R 树混合索引结构,栅格数据进行分块并建立四叉树索引结构。利用双向链表结构连接同尺度下的矢栅空间数据,实现矢栅之间的无缝转化;并用地理数据编码及双向链表结构连接不同尺度下的同一空间对象,实现多尺度空间对象的纵向无缝连接。进而实现多尺度空间数据的快速可视化及空间对象的纵向无缝查询。 相似文献
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本文研究了M型GPS-PDA整机精度的测试方法。通过实测数据分析,得出了该型接收机的静态基线测量、后处理准动态测量、事后RTK面积测量的精度及基线长度与数据采集时间的关系。表明该型GPS-PDA数据采集设备的各项性能指标良好,完全能满足1:1万底图的土地变更调查的精度要求。 相似文献
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在分析各种常用索引的基础上,依据各自的适用范围,提出了对点对象建立格网索引,对线、面对象建立改进四叉树索引的组合优化策略。设计的改进四叉树索引避免了传统四叉树的重复索引,提高了数据访问的效率。 相似文献
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近邻指数的城管案件全局分布模式分析 总被引:1,自引:0,他引:1
城市管理案件量化分析是城市管理水平提升的技术支撑。针对城市管理典型案件(街面秩序、市容环境及宣传广告),该文提出了一种热点探测流程和方法,并分析城市管理案件全局分布模式。针对传统量化研究的权重确定未考虑研究对象空间分布的问题,该文提出了基于城管案件近邻指数的权重确定方法,并以此为基础开展城管案件的全局分布模式研究。实验结果表明:3种典型城市管理案件呈显著的聚集分布,并且热点区域符合实验区的实证考察;近邻指数作为权重指标具有客观性、计算高效性,合理反映了城管案件的空间分布。 相似文献
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针对分布式海量空间数据库管理要求,提出了一种基于空间划分网格、Hilbert R-tree和普通Rtree的二级空间索引结构,该结构被命名为H2R-tree。然后,详细讨论了该结构的优点,并给出了实现算法。实际算例表明,H2R-tree具有多方面的优良性能,是一种值得推广的二级索引技术。 相似文献
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Exploring improvement of impervious surface estimation at national scale through integration of nighttime light and Proba-V data 总被引:1,自引:0,他引:1
Directly mapping impervious surface area (ISA) at national and global scales using nighttime light data is a challenge due to the complexity of land surface components and the impacts of unbalanced economic conditions. Previous research mainly used the coarse spatial resolution Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System (DMSP OLS) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), normalized difference vegetation index (NDVI) data for ISA mapping; the improved spatial resolution and data quality in the Suomi National Polar-orbiting Partnership, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite’s Day/Night Band (VIIRS DNB) and in Proba-V data provide a new opportunity to accurately map ISA distribution at the national scale, which has not been explored yet. This research aimed to develop a new index – modified impervious surface index (MISI) – based on VIIRS DNB and Proba-V data to improve ISA estimation and to compare the results with those from the combination of VIIRS DNB and MODIS NDVI data. Landsat data were used to develop ISA data for the typical sites for use as reference data. Regression analysis was used to establish the ISA estimation model in which the dependent variable was from the Landsat data and the independent variable was from the MISI, as well as the previously used Large-scale Impervious Surface Index (LISI). The results indicate that the major error is from the very small or very large proportion of ISA in a unit; improvement of spatial resolution through use of higher spatial resolution nighttime light data (e.g., VIIRS DNB) or NDVI (e.g., Proba-V NDVI) data is an effective approach to improve ISA estimation. Although different indices for the combination of nighttime light and NDVI data have been used, the MISI is especially valuable for reducing the estimation errors for the regions with a small or large ISA proportion. 相似文献