陈飞翔[1]2006年在《移动空间信息服务关键技术研究》文中研究说明LBS(Location-Based Service)为移动对象提供基于空间位置的信息服务，满足人们对空间信息4A(anytime，anywhere，anybody，anything)服务的需求。移动空间信息服务作为LBS的重要组成部分和基础空间信息平台，为用户提供不同分辨率、不同数据来源、实时动态变化、海量丰富的空间信息。它将成为人们日常生活中一种重要的服务来源和途径，并将成为未来信息服务业的重要组成部分。GIS技术、移动终端无线定位技术、空间信息无线传输技术、空间信息移动表现技术的不断发展，为移动空间信息服务的产生和发展提供了新的契机。然而，移动终端设备硬件性能差、无线网络带宽窄、空间数据传输速度慢等对移动空间信息服务的应用提出了巨大的挑战。本文旨在针对移动空间信息服务的关键技术，提出一些创新性思路和方法，并分别从理论和技术的角度对其价值和实用性予以分析和验证。本文的主要研究工作包括： (1)讨论了移动空间信息服务的组成和特点，并从技术层面上深入分析了移动空间信息服务的相关技术：空间信息部署与管理技术、移动终端无线定位技术、空间信息无线传输技术、空间信息移动表现技术等。对这些技术的分析是研究移动空间信息服务的基础。 (2)在归纳分析传统矢量数据压缩基本方法的基础上，指出了传统压缩方法的不足和对矢量数据进行优化压缩的重要性，并针对两类压缩问题分别提出了基于遗传算法和基于动态规划算法的矢量数据压缩优化算法，解决了由于移动终端设备存储空间小而引起的低效率存储问题。 (3)研究了在无线网络上传输空间数据的策略，分析了移动空间数据网络渐进传输的关键技术，探讨了矢量数据缓存技术和矢量数据流压缩技术，从而克服了无线网络带宽窄、传输速度慢的困难。 (4)深入分析了空间数据的管理方法，并在此基础上提出了移动空间信息服务平台的服务中心端和移动终端的空间数据管理方法。 (5)研究了基于移动终端设备的GIS平台，即移动GIS平台，其中最重要的部分就是空间数据管理与空间数据可视化，并针对移动终端屏幕分辨率低的特点提出了基于逻辑划分法的点状注记自动标注算法，解决了点状注记高压盖率的问题。 (6)在分析移动空间信息服务的类型和体系结构的基础上，指出了利用传统的DCOM、CORBA、EJB技术构建移动空间信息服务的缺陷，以及利用Web Service技术构建移动空间信息服务所具有的优点，并提出了真正实现移动空间
单玉香[2]2004年在《矢量数据压缩模型与算法的研究》文中提出矢量数据压缩在地理仿真、地图数据库建设及地理信息研究中都具有重要的意义。本文针对地图数字化后的各种图形要素的跟踪结果利用相应的变换分析研究了矢量图形数据压缩的模型和算法。 本文研究的内容是：根据对以往各种曲线矢量数据压缩模型与算法的研究，建立了基于B样条的曲线矢量图形要素的数据压缩模型和算法；在前人研究的基础上，建立基于主轴模式的矩形图形要素的数据压缩模型和算法；本文作者将Hough变换应用到折线、圆及椭圆图形要素的矢量数据压缩上，在此基础上改进了基于Hough变换的折线、圆及椭圆图形要素的数据压缩模型和算法。 矢量图形数据压缩主要是对存贮图形要素的数据进行处理研究，首先剔除多余的点，对特征点进行追踪，再对特征点进行相应的变换，较好地解决了矢量图形的数据压缩问题，具有太原理_l二大学硕士研究生学位论文较好的运算效果。
胡艳[3]2007年在《矢量地图数据无损压缩算法的研究》文中进行了进一步梳理本文主要针对当前数据量和网络带宽两方面对矢量地图数据的存储和传输带来的种种限制,研究了矢量地图数据的无损压缩算法。通过对通用数据无损压缩算法的改进,提出综合运用几何压缩和通用无损压缩的策略,实现了矢量地图数据的无损压缩,从而在压缩速度和压缩比上保证了该算法的高效性、准确性。本文的研究工作主要体现在以下几方面:1、在综合分析国内外矢量数据压缩算法和通用数据无损压缩算法发展现状的基础上,对无损数据压缩的原理与方法进行了全面的阐述,对其存在的优点与缺点进行了分析。2、对通用无损压缩算法中典型算法Huffman、LZSS、LZW算法在编码原理、编码过程等方面进行了深入的研究,通过实验数据分析并比较了叁种算法在压缩时间、压缩比、算法复杂性方面的性能特点及其在编码方式上的优劣,筛选出适合矢量地图数据无损压缩的LZW算法。3、在对矢量地图数据存储特性进行深入分析的基础上,提出了综合运用几何压缩和通用无损数据压缩算法的策略。根据矢量地图数据中各几何图形要素的不同存储特点,研究了有效的几何压缩算法。同时针对LZW算法的不足进行了改进。实验数据证明本算法能够取得较好的压缩效果。4、结合课题需要,设计并实现了矢量地图数据无损压缩的实验分析系统,系统支持压缩速度、压缩率等性能指标的分析。
王刚[4]2011年在《顾及要素特征的层次增量分块矢量数据组织与高效网络传输研究》文中研究说明随着互联网软硬环境建设的不断发展,互联网因其固有的分布式特征已逐步成为数据发布、数据共享、分布式计算的平台,借助于互联网这一广阔的信息传输平台,GIS应用领域得到了更大限度的拓展,在网络技术,多媒体技术、空间信息技术等的推动下,WebGIS技术得到了更为深层次方面的发展与应用。在GIS应用中主要存在两类数据分别为矢量数据与栅格数据,矢量数据由于数据结构紧凑、冗余度低,有利于网络和检索分析,图形显示质量好,精度高等优点而得到广泛地应用,而栅格数据则凭借着数据结构简单,便于空间分析和地表模拟,现势性较强等优势在目前国土监测、灾害分析、环境监测等方面发挥了重要的作用。目前由于矢量数据应用的广泛性和实用性,使得矢量数据成为空间信息化建设的基石,同时也因为针对不同的应用需求,各种GIS软件商对数据结构和模型采用不同的设计理念,使得矢量数据的数据结构呈现的多样性和复杂性,但目前以上的各种数据模型还不能很好地解决WebGIS中矢量数据的快速传输和客户端显示等问题。随着web2.0技术的发展与成熟,基于栅格数据下的高性能网络传输已经通过分块模型得到了基本的解决,使得以栅格图片格式为基础的WebGIS技术成熟起来,并投入到国家信息化建设的各个领域,但由于栅格数据自身所固有的缺陷,使得目前基于栅格图片技术建立的WebGIS使用受到了功能的限制。因此,基于矢量数据的WebGIS的研究与探索就成了目前关注的焦点话题之一。文章首先从WebGIS基本特征、实现的技术模式以及体系结构等方面详细叙述了WebGIS实现机制,从应用方面分析了各种WebGIS搭建方法的优势和不足,结合目前成熟的基于地图图片的WebGIS技术,通过实验分析了这种技术下数据组织模型、数据交互式传输以及数据展示等方面的,同时也分析当前采用矢量数据渐进式传输的数据组织思想、特点以及存在的问题。其次,本文从缓存的存储方式、服务器端缓存和客户端缓存等方面讨论了如何将这种技术应用到基于矢量数据的WebGIS中,从而最终减少数据的重复性传输；阐述了四叉树数据结构,提出了基于文件存储的线性四叉树构建方法,并讨论了同一等级和上下级之间的拓扑关系；同时结合矢量数据渐进式传输中用到的模型以及WebGIS的理论,采用以空间换时间的思想,提出了基于层次增量分块矢量模型的服务器端矢量数据组织模型,并给出了相应的矢量块的剪裁及文件命名存储等的方法,同时也给出了客户端的矢量块文件数据融合实现机制。接着,本文从与网络传输密切相关的矢量数据数据量入手,从数据压缩的基本原理和一般方法阐述了数据压缩的实质,从局部压缩思想和整体压缩思想两方面对矢量数据五种有损压缩算法进行了阐述与分析,考虑到以上压缩方法存在数据信息丢失的问题,所以本文从基于统计模型和基于字典模型两方面阐述了Huffman编码、算术编码以及基于第一类字典编码、第二类字典编码的无损压缩算法,同时结合矢量数据特点、网络传输以及数据压缩,指出除了要建立一种合适的矢量数据模型外,还要对矢量数据传输前进行多种组合的压他缩,并给出了矢量数据坐标几何压缩的方法以及基于Gzip编码的网络压缩与传输的思路,从而减少了网络传输的矢量数据量；同时结合服务器端的矢量数据组织,提出了从控制刷新数据量,采取基于特征要素交互式传输和基于Web Service的交互式异步传输等方面的传输策略来提高矢量数据的传输效率,最终达到提高用户体验的目的。文章最后通过实验从网络传输数据量、传输时间以及客户端数据显示与编辑等方面对前面叙述的数据压缩、缓存技术运用、传输策略以及数据融合等进行验证,同时也指出以上方式存在的问题。
王玉海[5]2008年在《地理信息服务中数据传输的策略研究》文中研究指明地理信息服务同传统的地理信息系统的根本区别在于:它强调的是共享服务和个性化“服务”的一致性。地理信息服务就是在空间信息传播的过程中为不同的用户提供优质的、满足需求的空间信息产品。所以,地理信息服务就是研究产生这些不同结果的服务过程,以及这些过程的实施方式。本文对地理信息服务的构建以及实现过程中的一些问题进行了较深入的研究,主要研究内容和创新点如下:1.分析目前比较先进的两种地理信息服务模式——基于Web Service的GIS与网格GIS,总结其技术特点、关键技术以及各种技术的局限性,然后在此基础上,借鉴这两种地理信息服务体系结构的先进模式,构建了基于安全的地理信息服务体系结构,与上述两种模式相比较,具有结构上更加灵活(可以构建满足多重需求的混合模式的服务体系)、资源数据的访问和网络传输更加安全、服务权限管理更加灵活便捷等特点。2.从地理信息服务中数据传输应用的角度出发,在分析各种传输协议性能特点的基础上,从网络数据传输协议的传输层和应用层两个层次研究地理信息服务系统应用的特殊性,根据应用的特殊需求提出采用相应的数据传输策略,提高应用系统中各类数据传输的性能和为多用户提供地图服务、位置服务以及各种应用服务的综合能力。3.结合空间图像数据的应用特点,分析提升型小波分析算法和JPEG2000图像压缩技术的特性,建立基于提升型小波变换和JPEG2000图像压缩技术的空间图像数据的压缩和传输模型,实现数据分层压缩,分层传输,分层显示的渐进式传输技术,提高用户作业的响应速度,减少网络数据的传输总量。4.结合应用需求,分析常用数据加密算法,在地理信息服务系统中图像数据的压缩和传输模型的基础上,结合通用加密技术,建立基于安全的空间图像数据压缩与传输模型,解决数据传输应用中安全与效率之间的矛盾。5.分析矢量数据常用算法技术特点和矢量数据的组织、存储特点,建立基于小波变换、Douglas算法和曲率分析算法的线状要素压缩和优化的自适应模型。6.基于文件的通用无损压缩技术,根据空间矢量数据的存储特点,建立基于整数变换、二阶差分变换、二阶均值变换和LZW无损压缩算法的空间矢量数据的无损压缩模型。7.分析国内外矢量数据渐进式传输模型的特点,根据网络环境下矢量数据的存储及显示特点和人们由粗到细、由总体到局部的空间信息认知规律,建立基于小波变换的空间矢量数据的渐进式传输模型,提高用户的作业响应时间,同时使用户在不增加数据量的前提下,得到多尺度的空间矢量数据。8.根据用户需求和应用环境,建立基于安全的地理信息服务系统原型。
杨建宇[6]2005年在《基于组件的分布式地理信息服务研究》文中提出随着Internet的普及和IT技术的迅速发展,传统的地理信息系统软件模式正从“系统与功能”向“服务与应用”的趋势演变。Esri公司指出,分布式的地理信息服务是未来GIS发展的两大方向之一。许多国家和国际组织对分布式地理信息服务的研究也给于特别关注。同时,分布式地理信息服务的应用范围非常广泛,可以应用于农业、林业、海洋、环境、交通、城市建设、通讯、新闻媒体、教育以及军事等几十个领域。因此,分布式地理信息服务是非常重要的一个新兴的前沿研究方向。 本文在两个实际应用系统的推动下,对分布式地理信息服务的相关关键技术进行了深入的研究和实践。从提高系统效率的角度考虑,本文首先重点对空间数据的管理、压缩和渐进传输进行了研究和实验:进而基于微软.NET框架,利用Web Services和COM/DCOM/COM+技术,遵循OpenGIS相关规范设计与实现一个基于组件的分布式地理信息服务体系结构;设计与实现了服务器端和客户端的相关组件;最后本文通过两个实际应用系统验证了上述理论和技术的可行性和正确性。本文主要研究工作如下: (1)对现有的分布式组件对象技术进行了总结与分析。本文对现有分布式对象技术COM/DCOM/COM+、CORBA、RMI/EJB/J2EE和Web Services组件技术进行总结与分析,指出其优缺点,提出本研究采用相关组件技术的原因与理由。 (2)对空间数据的高效组织与管理进行了深入的研究。无论是对传统桌面GIS还是对基于Internet分布式地理信息服务来讲,空间数据的有效组织与管理都是非常关键的问题之一。本文针对具体的应用实例,在深入分析现阶段空间数据管理现状的基础上,把空间数据分为基础空间数据和行业应用空间数据,设计了各自多级索引数据组织方案,针对具体的军事标绘数据设计了具体的数据库表。 (3)为了提高系统运行效率,对矢量空间数据的压缩和渐进传输进行了深入的研究与实验。矢量空间数据的压缩和渐进传输国内研究的很少,国外相关文献也不多。本文首先对矢量空间数据的压缩与化简进行了综述,然后重点研究了两种重要的矢量数据压缩算法:改进的Douglas-Peucker算法和基于小波的压缩算法。并对其改进的DP算法和基于小波的压缩算法效率进行了对比实验分析。提出了基于BLG树和改进的DP算法的矢量数据渐进传输算法,设计了相关的体系结构和矢量数据渐进传输文件格式,对所提出的渐进传输方法进行了实验与分析,结果表明采用渐进传输方法能较大的提高系统的效率。
薛帅[7]2017年在《地理空间数据加密和隐写的模型与方法研究》文中认为地理空间数据是国家信息化建设的战略资源和国家空间信息的核心部分,也是一切地球科学研究的地理定位框架。随着数字技术和网络技术的普及与发展,地理空间数据的获取、存储、使用、访问、传播和复制比以往更加简单快捷,但网络环境的公开性使得窃取、篡改、伪造、侵权、泄密等恶意行为对地理空间数据安全构成巨大威胁,限制了地理信息共享与服务的健康发展。为此,本文以保护地理空间数据安全分发为目标,围绕地理空间数据安全处理的理论、模型与方法开展了较为系统和深入的研究,主要工作及取得的成果如下:(1)构建了面向分发的地理空间数据安全理论与技术体系。阐述了地理空间数据安全的相关概念、模型、技术与方法,建立了地理空间数据与安全机制之间的映射原则。在此基础上,构建了地理空间数据安全理论模型和技术体系,设计了地理空间数据安全分发流程,构造了面向分发的地理空间数据安全处理模块;面向地理空间数据安全分发的功能需求,将地理空间数据安全处理分为地理空间数据压缩处理、地理空间数据加密处理、地理空间数据隐写处理和地理空间数据安全分发系统模型验证四个方面。(2)研究了地理空间数据压缩处理的模型与方法。阐述了地理空间数据类型与特点,建立了地理空间数据压缩理论模型;分析了压缩过程对地理空间数据精度的影响,总结了数据压缩过程中顾及误差的处理方式,设计了矢量数据组织策略;在此基础上分析了压缩过程中的误差类型与特点,通过限制和修正数据误差,提出一种顾及最大绝对误差的频率域矢量数据压缩算法。(3)研究了地理空间数据加密处理的模型与方法。建立了地理空间数据加密的通用理论模型,面向地理空间数据获取与分发过程中的安全问题,探讨了适用于地理空间数据安全与高效分发的加密策略;设计了数据组织方法,并在此基础上分别提出了矢量数据加密方法和栅格数据加密方法;结合地理空间数据的特征和类型,从不同角度分析了算法的可靠性与安全性。(4)研究了地理空间数据安全隐写模型与方法。比较了地理空间数据类型与特点,分析了当前隐写模型与方法存在的科学问题,并建立了地理空间数据隐写通用理论模型;根据地理空间数据的使用环境与应用需求,建立了一种抗检测的安全隐写模型;顾及地理空间数据的可用性,提出了适用于网络环境的自适应隐写方法,探讨了最大隐写容量与安全性之间的关系。(5)研究了地理空间数据安全分发系统框架与功能。根据地理空间数据安全分发需求,建立了地理空间数据安全分发系统框架,设计并阐述了地理空间数据安全分发系统功能;最后,以矢量数据和栅格数据为例,验证了地理空间数据安全分发系统及本文提出的模型与方法。
朱晓波[8]2016年在《顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据并行压缩方法研究》文中进行了进一步梳理河流数据是进行水文分析、水生态环境调查、水质监测的重要数据基础,是构建水文模型、进行水污染扩散过程动态模拟以及其他相关研究的前提。在GIS的空间数据模型中,河流通常以线状矢量数据的形式进行存储。近年来,随着数字地图的广泛应用和WebGIS的迅猛发展,大范围、高精度多级河流矢量数据占用存储空间大、网络传输速度慢的问题越来越突出。本文以重庆市的多级河流矢量数据为基础,研究多级河流矢量数据压缩中空间拓扑关系一致性的保持方法,同时结合并行计算技术,研究多级河流矢量数据的并行压缩方法,实现其压缩的合理化、高效化。本文主要研究工作包括:(1)分析了光栏法、垂距限值法、角度限值法以及Douglas-Peucker算法四种基本矢量数据压缩算法的原理,对比了这四种算法的优劣,Douglas-Peucker算法具有的明显优势,并选择Douglas-Peucker算法作为多级河流矢量数据的基本压缩算法。(2)利用Douglas-Peucker算法等普通算法压缩多级河流矢量数据时,会发生多级河流邻接关系不一致以及多级河流的自相交与相交,分析了产生这两种空间拓扑关系不一致现象的原因。针对多级河流邻接关系,首先基于ArcGIS的拓扑分析和网络分析功能对多级河流邻接结点进行提取,在此基础上改进Douglas-Peucker算法,使其在压缩过程中强制保留多级河流邻接结点,保持多级河流压缩前后的邻接关系一致性;针对多级河流的自相交与相交,首先提出了基于扫偏线法的河流曲线自相交、相交判别和查找方法,然后对Douglas-Peucker算法进行改进,通过恢复河流曲线细节点的方法消除压缩后的河流自相交与相交现象;在此基础上,以Douglas-Peucker算法为基础,设计并实现了顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据串行压缩算法。(3)在串行算法的基础上,研究了并行计算中的核心问题,选择了消息传递接口MPI作为并行编程环境,单程序多数据流模式作为并行编程模式,数据并行作为任务分配方式,非阻塞式点对点通信作为通信方式,设计并实现了多级河流矢量数据并行压缩算法。(4)以重庆市的多级河流矢量数据为基础,设计了验证性实验,利用本文提出的多级河流矢量数据并行压缩算法对实验数据进行压缩,通过选取长度变化率、曲折度变化率、相对位移偏差、邻接结点保持率、自相交率、相交率、压缩率、运行时间、加速比与并行效率等指标对实验结果进行定量评价,结果表明:在压缩阈值为100m到1000m时,本文提出的多级河流矢量数据并行压缩算法的平均长度变化率、曲折度变化率、相对位移偏差平均值分别为0.607%、2.84%、0.506%,与常规Douglas-Peucker算法相比,邻接结点保持率提高了35.15%,自相交率与相交率分别减少了64.2%与77.4%,压缩阈值为1000m时的压缩率达到了75.52%,表明该算法具有良好的压缩有效性;与串行算法相比,节点数为2的并行算法到了1.755的加速比,节点数为4的并行算法达到了2.815的加速比,有效提高了多级河流矢量数据的压缩效率。
刘建聪[9]2011年在《森林资源矢量数据边界优化算法研究与应用》文中指出随着GPS、CPS与RS应用技术不断的发展与应用,遥感图像的分辨率、GPS定位精确度不断的提高,对GIS迅速发展也起着很大推动作用。针对当前遥感图像分割在农业、测绘、林业、国土资源管理、城市规划、地质矿产勘察和军事等领域广泛应用,对矢量化数据边界误差也提出了更高的要求,传统矢量数据边界处理已远不能满足用户高精度的需求。由于遥感图像在计算机中采用的是数字栅格存储方式。经分割后得到的目标边界就不可能像由人工勾画出的边界那样平滑,尤其当在不同分辨率下看到的边界图时特别明显,随着显示分辨率的增大,目标边界的“锯齿效应”越是更加明显。随着遥感图像及地形图测量技术的发展,使遥感图像分类及基于地形的水文分析的精准度在部分条件下要大于人工判别,但是由于自然界的复杂性还不能完全自动化提取,在林业生产上常在遥感分割线及水文分割线的基础上人工修正来提高精度。如何在人工修正边界的精确性和计算机处理的客观性之间找到一个平衡点,是论文研究的主题。主要研究内容如下：1、在综合分析国内外矢量数据压缩算法和矢量数据平滑策略发展现状的基础上对矢量数据压缩的原理与方法进行了全面的阐述,并对其存在的优点与缺点进行了分析。2、对通用矢量压缩算法压缩评价准准则方面进行了深入的研究,通过分析并比较了叁种准则在评价压缩质量方面的性能特点及其优劣,对面积误差评价准则进行了扩充,评价正负面积偏差对多边形的意义。3、在对栅格数据矢量化算法及国内外现有的矢量平滑策略进行深入分析的基础上,对平滑算法进行了研究。根据栅格数据矢量化数据梯度分布特点,提出了一种概率中值矢量数据边界平滑简化算法。实验数据证明本算法能平滑栅格化带来的“锯齿”状矢量边界特征及“吊葫芦”现象,达到较好平滑与简化效果。4、以森林二类调查数据为基础进行矢量数据边界优化应用研究。通过分析DEM数据与遥感图像分割数据,分别提取空间分析的地形因子及森林资源遥感图像分类界线,再通过与用手绘数字化后的矢量数据进行对比,运用arcgis软件对边界进行纠正整合操作,得出的结论是较基于传统方法免去除小多边形的处理,提高了分类的面积
余洋[10]2010年在《云计算环境下的大样本浮动车数据处理关键技术研究》文中研究说明浮动车数据是智能交通系统中道路交通信息的重要来源之一。基于浮动车数据的城市交通管理系统可以使交通管理者了解城市大范围的路况实时信息,采用主动控制模式对城市交通进行协调控制和对出行者的合理引导,实现城市交通流的均衡,减少乃至避免交通拥塞,减少交通事故的发生随着浮动车数据采集系统的大量建立,与之相关的交通数据呈现了几何级数的增长,对浮动车数据管理和处理的可靠性、准确性和实时性都提出了更高的要求。当前对浮动车数据处理算法的研究多以时间间隔较短的小样本数据为基础,缺乏对长间隔数据的匹配算法。同时,现有的数据库管理技术难以满足对日益增加的海量数据管理和应用的需求。针对这些问题,本文提出了采用云计算框架实现大样本浮动车数据处理的关键技术。具体而言,论文的主要研究工作如下：1)从现代交通管理的现状和解决途径入手,介绍论文的研究背景和意义。通过对现有的关系型数据库、对象关系型数据库、XML数据库和非关系型数据库的应用范围和数据组织方式的比较,指出了采用非关系型数据库管理海量数据的优势与不足；按照定位点与道路的几何关系分类,对现有各类地图匹配算法进行了回顾；介绍了现有的大样本浮动车数据匹配算法的实现方式,指出了将并行计算应用于地图匹配的必要性和当前研究中存在的问题。2)详细介绍了浮动车数据的处理流程、处理框架及各部分的基本功能结构。通过分析浮动车数据处理中涉及的电子地图、浮动车和交通信息叁类时空数据的时空特征,提出了云环境下浮动车数据处理的系统存储结构以及存储系统需满足的基本查询需求,并设计了符合云计算思想的浮动车数据处理框架。在此基础上,搭建了云计算环境下的浮动车数据处理实验平台。3)详细阐述了BigTable非关系型数据库的存储结构、分布式的管理方式和索引方法。从便于数据匹配、实时数据调用和历史数据检索的角度出发,提出了基于BigTable的浮动车数据的一体化关系模型,设计了满足该模型的时空数据的索引和查询机制,在此基础上确定了基于BigTable的浮动车数据存储结构。实验证明了该数据存储结构的可行性和有效性。4)以现有道路压缩方法为基础,提出了基于角度约束的道路数据压缩方法,实现了道路数据的预处理。详细分析了空间因素(如：角度、距离、连通性)、时间因素(如：上传间隔、行驶速度等)和历史匹配结果对道路匹配结果的影响,提出了时间因素的计算方式,给出了一种基于匹配度反馈的地图匹配算法,并针对并行计算对该算法进行了优化处理。通过实验证明了采用该算法实现长间隔定位数据道路匹配的有效性。5)详细介绍了并行计算的原理和并行分类原则。阐述了MapReduce编程模型的原理和处理流程,分析了MapReduce模型的时间复杂度,提出了MapReduce模型的图形表达方式。以MapReduce模型为基础,设计了非关系型数据库下的时空数据查询方法。利用该模型实现了大样本情况下交通流参数的计算。通过实验证明了MapReduce模型对于提高浮动车数据处理速度的有效性。
参考文献：
[1]. 移动空间信息服务关键技术研究[D]. 陈飞翔. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
[2]. 矢量数据压缩模型与算法的研究[D]. 单玉香. 太原理工大学. 2004
[3]. 矢量地图数据无损压缩算法的研究[D]. 胡艳. 解放军信息工程大学. 2007
[4]. 顾及要素特征的层次增量分块矢量数据组织与高效网络传输研究[D]. 王刚. 武汉大学. 2011
[5]. 地理信息服务中数据传输的策略研究[D]. 王玉海. 解放军信息工程大学. 2008
[6]. 基于组件的分布式地理信息服务研究[D]. 杨建宇. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2005
[7]. 地理空间数据加密和隐写的模型与方法研究[D]. 薛帅. 解放军信息工程大学. 2017
[8]. 顾及空间拓扑关系的多级河流矢量数据并行压缩方法研究[D]. 朱晓波. 西南大学. 2016
[9]. 森林资源矢量数据边界优化算法研究与应用[D]. 刘建聪. 中南林业科技大学. 2011
[10]. 云计算环境下的大样本浮动车数据处理关键技术研究[D]. 余洋. 武汉大学. 2010
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