分布式空间拓扑连接查询优化处理算法

针对传统分布式数据库查询应用于分布式空间数据库查询带来的传输和处理代价高的问题,本文结合已有分布式跨边界片段连接优化方法,深入研究了分布式空间拓扑连接查询处理,提出跨边界连接优化的空间查询优化算法,丰富了传统的分布式查询的关系代数等价变换规则。同时,针对不同片段连接类型的分布式空间查询全局优化策略,实现了分布式空间查询分解与数据本地化,从而优化分布式查询中的数据传输所付出的高昂代价。最后,提出了结点归并、连接归并树、执行结点、执行计划树等分布式查询优化方法,利用相应归并和优化算法将全局空间查询转化为各个场地局部空间数据库的具体执行计划,消除分布式查询中的冗余计算,优化查询计算策略,从而解决分布式空间查询中的处理代价高的问题。通过分布式空间查询实验表明,本文的算法能够较好地提高分布式空间查询的性能。     

基于异构集群计算的地统计面插值并行算法

地统计面插值算法在空间统计分析中有广泛应用,其目的是通过一组面要素的某已知属性值估算另一组面要素的属性值。地统计面插值算法多是基于克里金（Kriging）插值及其衍生算法。克里金插值算法考虑属性在空间位置上的变异性,需计算要素之间的协方差,是典型的计算密集型算法。本文分析了基于克里金插值的地统计算法计算过程,该算法中面要素间协方差计算相互独立,可作为并行计算单元划分。另外,面要素间协方差计算可使用快速傅里叶变换（FFT）快速计算,而FFT是一种非常适合并行处理的计算密集型算法。本文根据算法特征设计了基于异构集群计算的并行算法,并使用MPI+CUDA实现了该算法。实验结果表明,本文实现的算法比使用MPI实现的CPU集群的算法有更好的性能,具备良好的可扩展性,并且随着插值精度提高表现出更好的性能。     

空间数据库中的三种查询优化方法

查询优化是数据库系统设计和实现所采用的一项重要技术,也是影响数据库系统性能的一个重要因素.文章对最新的几种空间数据库的查询优化方法如基于线性四叉树的快速邻域查询算法,大规模高维向量空间的快速范围查询法和基于柱子群算法的数据库查询优化,进行了对比概述,总结了其优缺点.     

方向关系在空间查询中的应用研究

空间方向关系作为空间查询的重要选取条件,在地理信息系统等许多领域得到了广泛的应用。本文利用锥形模型和四叉树索引提出一种基于方向关系的空间查询算法,并在其基础上结合空间距离关系,实现了基于方向和距离关系的复合空间查询。实验表明,提出的算法能够对不同几何类型的空间数据进行准确、高效的查询,较好地满足了实际应用的需求。     

空间约束对概念的提出与实现

等价类对数据库查询计划的生成与优化有重要作用。为了减少查询计划的搜索空间,空间数据库管理系统（Ingres）,将空间拓扑关系视为等价关系,并将空间拓扑关系沉入查询树底端先执行。由于非等值空间关系谓词不具备等价类的传递性,常常导致一些空间查询不能正确执行。本文提出了空间约束对的概念,即将非等值空间谓词连接的2个空间列、或某表的空间列与其空间索引表中的KEY列（记录了MBR）视为空间约束对。空间约束对除不具备等价关系的自反性、对称性和传递性外,其启发式策略仍可沿用等价类的相关规则。此外,本文还探讨了空间约束对在Ingres中的实现,并开展了相关的实证研究。实验表明：将空间拓扑谓词两端的属性视为空间约束对后,原本不能正确执行的查询语句,在改后的Ingres中能正确地找到较优执行计划。     

基于Ontology的空间知识查询方法及其应用

传统的GIS空间信息查询基于要素或属性数据,无法实现知识和语义层次上的综合查询;而基于元数据的空间信息查询是要素类层次以上的数据集的查询,并未实现要素级上的信息查询。而且这两种空间信息查询方式多面向GIS专业人员,查询操作过程复杂,查询结果表达过于形式化,不适合于广大普通用户及决策人员。本文提出了一种基于Ontology的空间知识查询(ODSKQ)方法,其面向非专业用户,查询请求采用自然语言描述,查询结果高度综合和知识化,为用户提供对问题的直接回答,而屏蔽查询过程中复杂的逻辑推理和地学计算过程,实现了知识和语义层次上的智能化、自动化空间信息查询。本文以海岸带资源环境应用为例,展示了ODSKQ方法的实现过程,验证了ODSKQ方法的可行性和有效性。     

基于地理语义的空间关系查询和推理

地理空间中的地物,根据其本体类型具有不同的地理语义特征。受到地理语义的影响,人们在描述几何特征和关系相似的物体之间的空间关系时,所用的词汇是不同的。目前,人们在空间关系的自然语言查询方面的研究主要集中在空间关系描述、空间关系自然语言形式化表达、空间关系自然语言查询语句的转换,以及空间关系自然语言查询的查询接口等方面,没有考虑到地理本体的语义差异,这会使得空间关系的自然语言查询不能符合人类语言和认知的习惯。本文依据一些学者在空间关系的自然语言描述的形式化(主要是线和线、线和面等形状的空间地物之间的关系)研究的基础上,针对不同地理本体类型的空间地物和空间关系自然语言描述词汇之间对应的语义关系有所不同的特点,总结了自然语言词汇在描述空间关系时的对应规则,提出不同特征类型地物和描述词汇之间的规则库设计方法,并设计部分空间地物的规则实例。最后,结合空间关系判断函数,设计具体查询系统实践举例证明。     

一种自然邻近关系查询的空间索引结构

自然邻近关系在空间数据库管理系统中具有十分重要的地位。为了克服Voronoi图受空间目标位置的影响,本文采用约束Delaunay三角网,针对在二维欧式空间中离散面目标的自然邻近关系查询问题。首先对离散面进行三角剖分,然后将代表相同邻近关系的三角形合并成一个union,进而建立面目标自然邻近关系表达结构-Unions Delaunay。通过与Unions Delaunay相结合建立空间索引结构-R-tree Gridfile来实现对空间目标自然邻居完备的候选集提取以及索引结构的更新。对比实验结果表明R-tree Gridfile索引结构能够有效支持空间目标的自然邻近关系查询。     

基于拓扑关系的BIM室内封闭空间边界建筑要素搜索方法研究

BIM作为工程建设领域的热门新兴技术,包含建筑物全生命周期内的各种数字化信息,但其对要素间空间关系的描述限于建筑领域的专业性表达,以及建模过程中的预定义。基于BIM数据的几何-语义特点,提出一种自动化构建BIM建筑要素拓扑关系的方法,并以此为基础搜索室内封闭空间的边界建筑要素,得到以建筑要素为单元的室内空间划分;以整层建筑物空间作为实验数据,通过实验结果验证了算法的准确性,实现BIM室内三维空间分割,为基于BIM的空间分析提供数据支撑。     

空间拓扑关系若干问题研究现状的评析

空间拓扑关系是G IS研究中的基础性问题。其对空间数据的存储与表达、空间查询分析与实际应用等都具有重要的意义。从空间拓扑关系认知与语义、空间拓扑关系形式化表达、空间拓扑关系推理、时空拓扑关系表达几个方面介绍拓扑关系的研究现状,特别对空间拓扑关系形式化表达,一直是国内外G IS研究的一个热点,存在交叉、区域连接演算、二维字符串等模型;讨论了拓扑关系最新的研究方向,针对当前模型无法表达复杂的点、线、面间拓扑关系的突出问题;探讨了复杂空间拓扑关系描述研究的思路,根据实际中地理目标的不确定性和模糊性特点,介绍了不确定对象的拓扑关系表达的一些研究动向。     

基于MPP架构的并行空间数据库原型系统的设计与实现

快速高效地查询信息是衡量当前空间数据库性能的重要指标之一。传统的单节点关系型空间数据管理方式难以满足大数据量空间数据查询的需求,特别是高性能的复杂空间多表连接任务需求。鉴此,本文设计并实现了基于Massive Parallel Processing（MPP）架构的并行空间数据库中间件原型系统。系统充分利用无共享（shared-nothing）架构的优势,特别是针对空间数据的特性,设计了并行空间数据划分与导入、并行空间多表连接、空间数据查询优化等算法与模型。首先介绍了近年来并行数据库系统的发展现状,接着阐述了基于MPP架构的并行空间数据库中间件系统的查询计划算法及其系统架构,最后作者对一些大规模数据量做查询实验及其查询结果分析。实验表明,在处理挖掘大规模数据量时,该系统有近似线性的加速比,相比于传统单节点数据库,它能充分提高海量空间数据的复杂查询的性能,解决了空间数据库并行化处理海量数据的问题。     

基于GPU的HASM动态模拟与实时渲染方法

 基于微分几何曲面论的高精度曲面模拟(high accuracy surface modeling, HASM)需要大量的复杂密集计算,在CPU上模拟极为耗时,使得在现有的硬件条件下,实时动态模拟曲面并实时可视化极具挑战性。论文提出了GPU加速的HASM方法,充分利用现代显示适配器(graphic processor unit, GPU)技术,运用GPU最新发展起来的并行计算能力,使用并行化的预处理共轭梯度方法解算曲面,完成曲面模拟,并同时利用GPU的高速缓存架构,对渲染操作进行充分优化,以实现高效实时可视化。HASM需要的有限差分离散和高速解算操作,均充分利用现代GPU架构,所具有的多处理器和众多的流处理器所产生的强大并行计算能力,可视化也用GPU高速缓存技术和三角条带方法进行充分优化。数值实验和实际项目区高程模拟实验均表明, 在GPU为NVIDIA quadro 2000和CPU为DualCore Intel Core 2 Duo E8400的硬件配置下,GPU并行化的曲面模拟方法比普通方法速度提高了约10倍,使得动态模拟与可视化算法可以达到交互式的帧速及实时可视化的要求。     

基于空间关系约束的虚拟高速铁路场景建模研究

在虚拟地理空间中开展复杂科学实验和管理分析,是目前及未来发展的一个重要趋势。本文对高速铁路场景中的线路、地物和地形对象的关系进行了详细分析,提出了基于空间关系描述的虚拟高速铁路场景建模方法。通过XML标记语言对线路、地物和地形的空间关系进行统一描述,引导和规范场景建模过程中的模型点位计算和地形处理过程。详细讨论了虚拟高速铁路的场景建模流程、场景对象空间关系定义、模型点位计算方法以及地形处理方法,并选择案例区域进行试验。试验结果表明该方法能够有效地理清虚拟场景中各种对象间的关系,从而可以快速建设符合现实标准的、具有高度仿真感觉的虚拟高速铁路场景。     

基于空间化的元数据检查

本文针对当前以文本方式处理元数据方法的不足,提出了一种图形化的元数据质量检查方法,主要是利用空间化技术的基本思想,建立文字性描述元数据与空间图形之间的映射关系,将这些数据引入到GIS软件系统的可视化环境中,采用GIS空间查询与分析技术进行元数据的检查,主要由数据规范化、空间映射、可视化、元数据自动与交互可视化检查、元数据修正等几个相互联系的步骤组成。     

面向室内导航的分层认知路网优化方法

随着室内空间应用规模的增加以及室内定位技术的发展,面向大型场馆等室内空间的应急救援与导航成为室内GIS应用的研究热点,而室内路网构建是室内应急导航服务得以实现的关键技术。本文面向室内导航寻径的这一现实问题,以室内路网动态构建与优化作为研究对象,基于室内空间感知规律以及分层认知的方式,提出和构建了室内单元认知分层编码方法：① 将建筑物室内路网分为街道-建筑物、建筑物-楼层、楼层-区块、区块-房间等4个层次;② 为了满足语义分析的需求,在分析室内单元功能的基础上,引入“虚拟房间单元”,将室内封闭性空间和联系性空间统一剖分为房间单元;③ 依据室内建筑认知分层模型以及室内单元剖分结果,按照建筑物-楼层-分区-房间单元的顺序,从高级到低级的顺序进行连续分层编码。以国内某商业中心为例构建了室内分层认知路网,每一个层次都可以减少参与运算的结点和弧段数,简化了计算网络,从而提高了运算的效率,同楼层寻径时间约为55 ms,跨楼层的寻径时间约为100 ms左右。结果表明,该分层认知编码模型符合人们对室内路网的经验性层次认知,能够很好地刻画路网层次特征,能满足寻径计算的精度和效率的要求,为面向导航的室内应用奠定了基础。     

基于等高线空间关系的鞍部点提取方法

鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网DEM数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网DEM数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文DEM的尺度即5 m DEM数据。     

基于边云协同的AR空间分析计算框架

地理数据的增强现实（AR）技术,是地理信息可视化的重要发展方向之一。受限于头戴式AR设备有限的计算能力,已有的地理信息AR研究多集中于地理信息的可视化,并未提供复杂的空间分析计算功能。本文提出了一套基于边缘计算与云计算协同的AR空间分析计算框架。AR端完成空间数据的可视化、人机交互、数据预处理等;云端则完成复杂的空间分析计算任务以及空间数据的持久化存储;边云二元存储方法和三维可视化模型-三维地理模型间的坐标转换模块完成AR端和云端间的高效链接;从而达到高效率的、端对端的协同计算。基于该框架,本文利用头戴式AR设备Hololens,并基于武汉市的建筑物三维数据和天空可视因子算法,实现了在AR可视化的同时进行复杂的空间计算。结果表明,在保证空间分析计算效率和精度的同时,Hololens性能表现稳定,三维空间可视化的体验良好（FPS约35）,证明了边云协同框架下的AR在空间分析计算具有广阔前景。     

基于自然语言空间关系描述的地图近似表达方法

自然语言和地图都具备表达地理实体空间关系的能力,自然语言使用方便、抽象化程度高,而地图更为直观,从自然语言转换到地图,有助于人们更深入地了解自然语言描述的地理实体空间关系。然而,如何让计算机具有从自然语言构建图形信息的能力,使计算机具有智能化空间认知思维是当前研究的难点。本文总结了自然语言空间关系描述的类型及特点,提出了基于自然语言描述的地理实体抽象表达方法以及空间关系近似转换方法,建立了一种基于自然语言空间关系描述的地图近似表达策略。实验结果表明,本文方法有效可行,能够实现定性描述的自然语言空间关系向定量（或近似定量）的图形空间关系的转换,为自然语言到地图的转换研究奠定了基础。     

基于全球剖分网格的空间数据全文检索方法

目前,国内外不同部门的空间数据管理系统彼此独立,数据共享检索效率低。针对此问题,本文提出了一种基于全球剖分网格的空间数据全文检索方法。该方法描述了基于全球剖分网格原理,根据地理空间实体的区位信息建立全球唯一的空间区位标识编码,通过全文索引引擎对空间区位标识编码建立全文索引,实现对地理空间数据的检索。通过对比试验可知,在大数据量的时候,基于全球剖分网格的空间数据全文检索方法比基于B+树的传统关系型数据库检索效率高,在海量空间数据的检索上具有一定应用价值。