大数据-算法-基于均匀空间离散域对象的空间数据库关键技术研究.pdf

《大数据-算法-基于均匀空间离散域对象的空间数据库关键技术研究》这篇论文深入探讨了在大数据背景下，如何利用算法和数据库技术处理空间数据的关键问题。本文主要围绕均匀空间离散域（Regularly Spatial Discrete Domains, RSDD）对象进行研究，涉及到空间数据库的拓扑关系判定、度量计算、数据存储、查询和索引技术。 论文介绍了GIS（地理信息系统）的基本概念，强调了GIS与空间数据库的密切关系。GIS是将地理位置与相关数据相结合的系统，而空间数据库是存储和管理这些数据的核心。在第一章中，作者概述了论文的研究框架和主要贡献，为后续章节奠定了基础。 第二章详细阐述了RSDD的概念及其基本对象。RSDD是一种用于精确表示和操作空间数据的离散化空间模型。作者讨论了如何调整对象相交情况的算法，以及定义了RSDD对象并探讨了对其的操作。 第三章关注RSDD对象的拓扑关系判定算法和度量计算算法。拓扑关系是空间分析的基础，本章分析了三维空间中的对象拓扑关系，并提出了相应的判定规则。同时，针对点到线段、点到三角形的距离计算，以及三角形面积和立体体积等度量计算进行了详细描述。 第四章探讨了在关系数据库中处理空间对象的技术。论文对比了基于区域和基于对象的模型，以及符合OpenGIS规范的对象分类。同时，详细介绍了空间对象在关系数据库中的存储方式，包括存储关系表和相关关系表的策略，以及各种主流GIS软件如ESRI的SDE、Mapinfo Spatial Ware、空间数据刀片、DB2空间扩充器和Oracle Spatial的存储机制。 第五章聚焦于基于RSDD的空间数据库查询和索引技术。这里，论文引入了Z曲线作为多维空间划分规则，分析了其特性，并讨论了查询方法的分类和处理策略。此外，对空间数据库索引进行了深入研究，分析了不同类型的索引方法以及它们在空间数据中的特殊性。特别地，本章提出了一种基于RSDD对象的查询和索引方案。 最后一章，作者构建了一个处理RSDD空间对象的系统模型，并以Oracle数据库为例进行了实现，介绍了Oracle数据库对空间操作的支持，以及如何在实际系统中应用上述理论和算法。 总体来说，这篇论文全面研究了大数据环境下，利用空间离散域对象和数据库技术处理空间数据的挑战和解决方案，对于理解空间数据管理和分析具有重要价值。通过深入研究和实践，论文提出的RSDD对象模型、拓扑关系判定算法、空间数据存储方法以及查询和索引技术，为大数据时代的地理信息系统提供了理论和技术支撑。