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。     

可扩展的分布式矢量空间数据库集群原型系统研究

空间数据获取手段呈现多样化,其数据集每天以PB级的速度在增长,如何高性能地存储、高效处理海量空间数据成为重点问题。基于空间数据库集群系统,提出了Geohash的矢量空间数据分片存储方法,通过该分片方法实现了空间数据的并行导入、分布式矢量空间数据查询。通过实验分析了分布式矢量空间数据库在真实数据集以及虚拟数据集下的读写性能。实验表明:考虑空间分布特征的分布式空间数据库集群在空间查询性能和并发访问性能方面具有更好的扩展性。     

空间数据访问集成与分布式空间数据源对象查询

目前,针对空间数据库的访问与处理方法,无法满足分布式环境下异构数据源的服务化存取和面向空间数据源的对象查询处理需求。本文给出了数据网格环境下的分布式空间数据访问与查询的方法和实现,并在服务化查询处理过程中,嵌入符合SQL/MM查询规范的空间拓展函数,实现分布式空间数据对象查询和嵌入查询过程中的空间数据分析处理。在此基础上,给出空间数据对象查询树的构造过程,以及分布式空间查询工作流的执行流程。数据访问与集成策略在空间数据处理上的应用,对异构空间数据源协同处理等,涉及大规模空间数据存取访问的应用需求,有很好的理论和实际应用价值。     

基于C-SOM和Spark的并行空间离群挖掘方法及应用

空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,充分利用Spark快速内存计算和扩展性的优势,提出了一种基于考虑约束条件的空间离群挖掘算法（C-SOM）和Spark的并行空间离群挖掘算法和原型系统。该并行算法以C-SOM为核心,并行地在多个计算节点对全局数据集和各局部数据集执行C-SOM算法,得到全局离群和局部离群。轻量级的原型系统基于Spark实现了该并行算法,采用Browser/Server架构,提供给用户可视化的操作界面,简洁实用。最后,通过福建省东南沿海土壤化学元素调查数据和人工合成数据的离群分析,验证了该并行算法和原型系统的合理性、有效性和高效性。     

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。     

分布式栅格空间数据库引擎设计与实现

栅格空间数据库引擎RasSDE是实现海量栅格数据的分布式查询和高效管理的关键。提出一种面向对象的栅格空间数据组织模型,设计了分布式四层RasSDE的体系结构,分析了数据库服务层、应用接口层、应用层等相关技术,讨论了RasSDE核心组件OMSAC开放多数据源空间数据访问组件的架构,给出了基于RasSDE的中国海监飞机扫描仪图像处理及三维仿真平台应用系统实例,系统实现面向对象的栅格空间数据组织、统一的海量栅格空间数据管理以及分布式栅格空间数据计算等主要目标。对RasSDE和ArcSDE的磁盘读写、网络传输综合性能对比试验表明,RasSDE的栅格数据网络传输效率比ArcSDE的要高,可以满足海量栅格空间数据传输的要求。     

面向大规模空间Agent建模的分布式地理模拟框架

基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题,本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并...     

基于Oracle Spatial的空间数据库缓存的关键技术

Oracle Spatial是目前发展得比较成熟的对象关系型空间数据库存储模型,它实现了空间数据与属性数据的一体化存储,可以定义特定的数据类型,具有开放的存储格式,为GIS数据共享提供新的解决方案;但由于其采用扩展结构的空间数据库模型,对空间数据进行间接存取,数据存储和获取的效率较低。本文在阐述了扩展结构空间数据库模型的优势和局限性的基础上,提出采用缓存技术来提高数据访问效率,重点研究了空间数据库客户端缓存的关键技术,包括缓存实现机制、数据编码方法、数据一致性控制等,并给出实验对比数据,证明了空间数据缓存技术对空间数据尤其是大数据量空间数据的读取上所取得的成效。最后,本文指出了这一技术尚存在的问题及初步解决思路。     

基于Geodatabase模型的空间数据库设计方法

近年来,利用空间数据库存储和管理空间数据,成为GIS领域研究的热点问题,其关键是空间数据库的设计。针对这方面研究相对较少的现状,作者以Geodatabase空间数据库设计为例,对空间数据库设计过程中所涉及到的关键技术和疑难问题进行了论述,提出了分析数据、选择模型、划分实体、确定关联、映射转换等设计步骤中需要遵循的设计原则,强调了CASE工具与UML建模在空间数据库设计中的重要作用。     

一个可定位视频对象的地理空间表达框架

可定位视频是包含位置信息的视频,它的地理空间表达是集成视频与GIS的关键问题。针对视频添加位置标签空间语义单一的不足,设计了一个可定位视频的地理空间表达框架。该框架包括视频帧与视频片段2个层次,在扩展OGC空间数据库几何要素标准基础上,分别定义了3类共7种对象描述可定位视频的空间信息。（1）视频位置（点）,描述视频帧及视频片段拍摄位置及相机姿态;（2）视频轨迹（线）,描述视频片段拍摄轨迹;（3）视频平面视域（面）与立体视域（体）,分别描述视频帧及视频片段拍摄场景二维与三维空间范围。该框架包含了主要空间对象类型,空间表达范围较为完备,同时支持视频帧、视频片段等不同层次数据,在不改变现有数据结构基础上,实现视频数据与GIS松散耦合与有机集成。本文讨论了视频对象空间数据获取方法,定义了逻辑模型,并以可视化与检索为例进行应用分析。结果表明,该框架扩展了现有空间数据标准,易于实现,在地理可视化、视频检索及分析挖掘方面具有应用价值。     

多尺度地理空间数据的分布式存储与管理

多尺度地理空间数据分布式存储与管理技术为建立分布式网络地理信息系统、实现多尺度、多数据类型数字地理信息产品一体化分发和应用提供技术支撑。本文重点讨论了地理空间数据分布与存储模型体系、空间数据在关系数据库中的一体化存储与管理方法、空间数据库引擎技术、多尺度地理空间信息一体化管理体系结构等问题。     

基于MongoDB的矢量空间数据云存储与处理系统

近年来,海量空间数据存储与处理日益成为地理信息科学领域的研究热点。其中,矢量空间数据更因其较高的复杂性,成为该类研究的重点问题。本文基于文档数据库,探究了多用户数据存储、矢量空间数据存储、海量矢量空间数据并行处理等问题,给出了存储和处理矢量空间数据的方法。在三层式云存储架构基础上,设计并实现了矢量空间数据云存储与处理系统VectorDB,达到了海量矢量空间数据的高效存储与处理要求。系统采用文档数据库MongoDB存储矢量空间数据,使用OGR库实现不同格式矢量空间数据的转换与存储,并用Hadoop对数据库中的数据进行并行计算,以及用mongo-hadoop作为MongoDB与Hadoop之间的连接器。通过实验对比了VectorDB与PostGIS的矢量空间数据读写性能,并分析了VectorDB与MongoDB在海量数据并行处理性能方面的差异。结果表明:VectorDB具有更好的读取性能和海量数据处理性能,适合多用户不同格式、不同属性矢量空间数据存储,对海量矢量数据存储与处理问题具有参考价值。     

空间数据自动化建库工具研究

空间数据库的建设速度和成本是影响GIS应用的重要因素。目前空间数据建库存在软件通用性差、建库过程操作复杂、人工干预多、建库效率低等问题。本文针对建库中存在的问题，研究并提出了基于可视化建模思想的空间数据库自动化建库技术，有助于大幅度降低建库复杂性及建库成本，提高效率。     

空间数据引擎关键技术与应用分析

地理特征相关信息的一体化存储与访问是GIS软件平台研发的关键技术。在扩展关系数据模型的支持下,利用成熟的商用扩展关系型数据库管理系统存储和管理海量空间数据,是发展大型GIS平台空间数据库管理系统行之有效的技术方法。本文对几种典型的空间数据库管理平台ArcSDE、OracleSpatial、InformixSpatialDataBlade、DB2SpatialExtender和MySQLSpatialExtensions从存储模型、进程管理方案、空间查询和索引以及数据缓存技术等方面进行了分析。     

基于GIS的农村居民点空间竞争力评价研究

农村居民点空间竞争力是分析评价农村居民点之间相互作用和相互联系的重要手段,这种空间竞争不断推动农村居民点发展演变,最终形成一定的农村居民点空间布局.本文以金坛市为研究区,分析农村居民点空间竞争力的影响因素,构建一般因子中21个影响因子指标体系,应用层次分析法计算得到影响因子权重.通过对金坛市农村居民点空间竞争力结果进行分级,制作农村居民点空间竞争力空间分异图,分析得到金坛市农村居民点空间竞争力高的分布区域与主要农业经济发展带相吻合.