本文關(guān)鍵詞：存儲優(yōu)化的多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)組織研究

  更多相關(guān)文章： 矢量地理數(shù)據(jù) 存儲優(yōu)化 多分辨率 STR-M樹

【摘要】：作為一種重要的空間數(shù)據(jù),矢量地理數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用,但也面臨一系列挑戰(zhàn)。一方面,公眾的參與熱情日漸高漲,對矢量地理數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量提出了更高的要求,另一方面,受硬件處理能力和有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬的制約,矢量地理數(shù)據(jù)服務(wù)與實時用戶體驗之間存在巨大的鴻溝。漸進傳輸和矢量瓦片化是提高矢量地理數(shù)據(jù)服務(wù)響應(yīng)速度的兩大主流技術(shù)。漸進傳輸通過應(yīng)用增量傳輸技術(shù)減少了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量,適合于具有自主繪制能力和緩存能力的客戶端；矢量瓦片化通過預(yù)先將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格圖片,適合于各類客戶端,但存在傳輸和存儲量大、符號固化不便于調(diào)整等不足,實時瓦片技術(shù)能部分解決上述問題。通過在服務(wù)器端對矢量地理數(shù)據(jù)進行多分辨率組織,為矢量數(shù)據(jù)漸進傳輸和實時瓦片化提供了有力支持。金字塔方式是常用的多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)組織方式,但這種方式只能采用固定模式,不能根據(jù)矢量地理數(shù)據(jù)的空間分布特征進行細粒度調(diào)整,影響了存儲效率。此外,廣泛使用的浮點型存儲結(jié)構(gòu)也導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲量大,影響了I/0效率。本文從優(yōu)化存儲以提高I/O效率的目標出發(fā),基于整數(shù)變換壓縮的思想,提出了矢量地理數(shù)據(jù)的多級差分壓縮和實時解壓方法；提出了一種基于STR-M樹的矢量地理數(shù)據(jù)多分辨率組織模型,該模型根據(jù)矢量地理數(shù)據(jù)的空間分布特征對數(shù)據(jù)空間進行自適應(yīng)劃分,進而對各劃分單元的多分辨率組織方案進行細粒度調(diào)整。本文的主要研究工作包括以下幾個部分：(1)提出了矢量地理數(shù)據(jù)的多級差分壓縮方法,該壓縮方法充分利用有序點集的相關(guān)性進行多級差分變換,結(jié)合變長整數(shù)存儲,實現(xiàn)了幾何信息的高效壓縮,解壓方法速度快,能滿足實時解壓要求。該方法在指定的分辨率具有精度無損的壓縮效果,尤其適合于多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)的壓縮存儲。(2)針對傳統(tǒng)金字塔方案的固有不足,首先根據(jù)矢量地理數(shù)據(jù)的空間分布特征建立對應(yīng)的STR樹劃分方案,進而對STR樹的葉子結(jié)點(即劃分單元)自主確定對應(yīng)的多分辨率組織方案和壓縮參數(shù)以優(yōu)化存儲效率,最后建立基于STR-M樹的矢量地理數(shù)據(jù)多分辨率組織模型。(3)研究了基于STR-M樹的多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)和構(gòu)建方法,建立了基于客戶端窗口特性對多分辨率矢量要素精確定位、高效獲取和快速變換的索引算法,研究了STR-M樹的添加和刪除機制�；诒疚奶岢龅南嚓P(guān)理論和方法,論文建立了原型實驗并進行了測試,實驗結(jié)果表明本文提出的壓縮方法和多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)組織模型優(yōu)于傳統(tǒng)方法,在提高矢量地理數(shù)據(jù)的I/O效率方面效果明顯,為矢量地理數(shù)據(jù)漸進傳輸和實時瓦片化提供了有力支持。
【關(guān)鍵詞】：矢量地理數(shù)據(jù) 存儲優(yōu)化 多分辨率 STR-M樹
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 選題背景及研究意義14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 矢量地理數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.2 矢量地理數(shù)據(jù)多分辨率組織研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀小結(jié)18-19
• 1.3 研究目標和內(nèi)容19-20
• 1.3.1 研究目標19
• 1.3.2 研究內(nèi)容19-20
• 1.4 技術(shù)路線和研究方法20-21
• 1.4.1 技術(shù)路線20-21
• 1.4.2 研究方法21
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 第2章 基于整數(shù)差分變換的矢量地理數(shù)據(jù)壓縮與解壓22-31
• 2.1 矢量地理數(shù)據(jù)整數(shù)變換22-24
• 2.2 矢量地理數(shù)據(jù)多級差分變換24-28
• 2.2.1 差分變換24
• 2.2.2 一級差分變換24-26
• 2.2.3 多級差分變換26-28
• 2.3 矢量地理數(shù)據(jù)濾點壓縮28-29
• 2.4 矢量地理數(shù)據(jù)解壓縮29-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于STR-M樹的多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)組織模型31-43
• 3.1 矢量地理數(shù)據(jù)組織及管理概述31-34
• 3.1.1 空間數(shù)據(jù)模型31-32
• 3.1.2 矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與有序點集32-34
• 3.2 基于可變層級的矢量地理要素多分辨率表達方法34-40
• 3.2.1 要素級多分辨率與幾何化簡34-37
• 3.2.2 要素的多分辨率層級確定37-40
• 3.3 基于STR-M樹的多分辨率矢量數(shù)據(jù)存儲組織40-42
• 3.3.2 STR-M樹組織結(jié)構(gòu)40-41
• 3.3.3 多分辨率數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于STR-M的多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)索引方法43-54
• 4.1 STR-M樹索引結(jié)構(gòu)構(gòu)建43-46
• 4.1.1 STR樹概述43-44
• 4.1.2 STR-M樹索引結(jié)構(gòu)構(gòu)建算法44-45
• 4.1.3 STR-M樹數(shù)據(jù)組織結(jié)果示例45-46
• 4.2 多分辨率矢量地理數(shù)據(jù)查詢46-50
• 4.2.1 STR-M樹查詢操作算法46-47
• 4.2.2 矢量地理數(shù)據(jù)快速獲取47-50
• 4.3 STR-M樹索引維護50-53
• 4.3.1 STR-M樹插入操作算法50-51
• 4.3.2 STR-M樹刪除操作算法51-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 原型系統(tǒng)實現(xiàn)與測試54-70
• 5.1 原型系統(tǒng)介紹54-58
• 5.1.1 DotSpatial類庫54-55
• 5.1.2 LevelDB數(shù)據(jù)庫55
• 5.1.3 系統(tǒng)功能模塊55-56
• 5.1.4 實驗方案56-58
• 5.2 界面展示58-59
• 5.3 實驗結(jié)果與分析59-70
• 5.3.2 多級差分壓縮實驗結(jié)果與分析59-64
• 5.3.3 STR-M樹索引實驗與分析64-70
• 第6章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 研究總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻72-76
• 在讀期間參與課題與項目76-77
• 致謝77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 王曉理;陳雙軍;魏斌;謝耕;劉佩東;;曲線擬合的Douglas-Peucker算法閾值優(yōu)化選擇[J];測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報;2010年06期

2 劉興科;陳軻;于曉光;;Huffman編碼在矢量地圖壓縮中的應(yīng)用[J];測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報;2014年01期

3 吳凡;基于小波分析的線狀特征數(shù)據(jù)無級表達[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2004年06期

4 趙艷偉;程振林;董慧;方金云;;WebGIS多層次矢量數(shù)據(jù)壓縮方法及仿真實現(xiàn)[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2012年06期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 胡艷;矢量地圖數(shù)據(jù)無損壓縮算法的研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2007年

2 潛陳懿;矢量地圖格式中數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D];浙江工商大學(xué);2009年

3 羅青;面向多源鍵值數(shù)據(jù)庫的矢量地理數(shù)據(jù)引擎關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京師范大學(xué);2014年

，

本文編號：996155