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面向海量数据检索的矢量空间索引

面向海量数据检索的矢量空间索引

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作者：韦祎中国矿业大学

学位级别：硕士

随着空间信息技术的发展,采集手段的多元化,地理空间数据的规模呈几何级增长。如何有效地组织和管理海量空间数据,使其发挥最大效益,已成为了目前迫切需要解决的问题。空间索引的检索性能决定了空间数据组织与管理的效率,直接影响后续... 详细信息

随着空间信息技术的发展,采集手段的多元化,地理空间数据的规模呈几何级增长。如何有效地组织和管理海量空间数据,使其发挥最大效益,已成为了目前迫切需要解决的问题。空间索引的检索性能决定了空间数据组织与管理的效率,直接影响后续的分析与使用。现有空间索引查询效率及精度有待提升。本文对QR树索引进行了优化,提出了一种改进的混合空间索引—qrb树索引。以英国矢量数据源为例,开展了大规模矢量数据检索与比较实验。主要研究工作与成果如下:(1)针对QR树索引在区域查询时存在R树冗余检索问题,提出了一种为每一四叉树网格扩展一个桶的改进空间索引—qrb树索引。实验表明:与QR树索引相比,粗略查询效率提高了50%以上;与Geo Hash索引相比,粗略查询效率提高了20%以上,且在大范围的检索情况下,qrb树的查询性能更为优异。(2)为避免精细查询阶段中对粗略查询结果逐一筛查,提出了一种将命中网格分解为边界、内部及角点网格,并将筛查范围限制在角点命中网格所包含的要素上的策略。实验表明:与QR树相比,qrb树的精查效率提升了1.5倍以上,与Geo Hash索引相比,qrb树的精查效率提升了2倍以上;其次,与传统精细查询策略相比,优化精细查询策略的检索效率平均提升了约1.2倍以上。(3)四叉树的网格最大层级(L)影响着qrb树的检索性能。通过设置多组实验分析了L的影响因素,给出了L的理论选择方法。(4)对qrb树索引中索引文件定位与访问效率低问题进行了进一步优化。设计了一种随机访问存储结构以合并大量琐碎索引文件从而提升索引的检索效率。实验表明:优化后的qrb树的检索性能比原索引性能提升了1倍以上。该论文有图35幅,表10个,参考文献87篇。

关键词：矢量数据空间索引 R树 QR树 qrb树

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