3D GIS空间索引技术

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GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术

GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术

GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术GIS(地理信息系统)软件在处理大规模的空间数据集时,采用了多种技术和方法来确保高效、准确和可扩展的处理能力。

以下是一些主要的处理策略和技术:1. 数据索引技术GIS软件利用空间索引技术来加速对空间数据的查询和检索。

空间索引是一种数据结构,用于存储地理空间对象的位置信息,以便快速访问和检索这些对象。

常见的空间索引技术包括四叉树、R树、KD树等。

这些索引技术能够显著减少查询时所需扫描的数据量,提高查询效率。

2. 数据分块与并行处理对于大规模的空间数据集,GIS软件通常采用数据分块技术将数据划分为较小的、易于管理的块(或称为瓦片)。

然后,利用并行处理技术同时处理这些块,以加速整个数据集的处理速度。

这种分而治之的策略能够充分利用多核处理器和分布式计算资源,提高处理效率。

3. 数据压缩与存储优化GIS软件还采用数据压缩技术来减少空间数据的存储需求,并优化数据的读取速度。

通过压缩算法,可以在保持数据精度的同时减少数据的体积,从而加快数据的加载和处理速度。

此外,GIS软件还利用高效的存储策略,如空间数据库管理系统(Spatial Database Management Systems, SDBMS),来优化数据的存储和检索性能。

4. 分布式计算与云计算随着云计算技术的发展,GIS软件越来越多地利用云计算平台来处理大规模的空间数据集。

云计算平台提供了强大的计算资源和存储能力,可以支持大规模数据的并行处理和实时分析。

GIS软件通过将数据上传到云端,并利用云平台的计算资源进行处理,可以显著提高处理速度和效率。

5. 自动化与智能化处理GIS软件还具备自动化和智能化的处理能力,能够自动识别和处理空间数据中的模式和关系。

例如,GIS软件可以利用机器学习算法来自动分类和识别地理空间对象,或者利用数据挖掘技术来发现空间数据中的隐藏信息和规律。

这些自动化和智能化的处理功能能够减轻人工负担,提高处理效率和准确性。

GIS中的空间索引介绍

GIS中的空间索引介绍
3,画出这些图元即可。(当然整个过程涉及到两点:1,屏幕坐标和地图坐标的互相变换;2,窗口裁减,也可以不裁减)
二、包含判断,给出一个点point和一个多边形polygon,判断点是否在面内,首先判断这个点所在的网格,是否同时关联这个polygon,如果不是,表明点不在面内,如果是,可以下一步的精确解析几何判断,或者精度允许的情况下,即判断polygon是包含point的。
有了四叉树索引,下面又该如何利用这颗树来帮助检索查找呢?还是矩形选择为例吧!(为什么我总是拿这个例子来说事呢?因为这个例子简单,容易理解,有代表性!)我们在地图上画一个矩形,判断地图上哪些图元落在这个矩形里或者和这个所画矩形相交。方法很多,这里介绍一种简单的检索步骤,如下:
1,首先,从四叉树的根节点开始,把根节点所关联的图元标识都加到一个List里;
空间索引
在介绍空间索引之前,先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“,是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“,当我们拿到一本新书,想查看感兴趣内容的时候,我们会先查看目录,确定感兴趣的内容会在哪些页里,直接翻到那些页,就OK了,而不是从第一章节开始翻,一个字一个字地找我们感兴趣的内容,直到找到为止,这种检索内容的效率也太低了,如果一本书没有目录,可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要,索引有多重要啊!
总结:改进的四叉树索引解决了线,面对象的索引冗余,具有较好的性能,而被大型空间数据库引擎所采用,如ArcSDE,Oracle Spatial等,同时这种结构也适用于空间数据的磁盘索引,配合空间排序聚类,基于分形的Hilbert算法数据组织,将在空间数据格式的定义中发挥重要作用。
然后,我们再介绍一下GIS空间操作的步骤(这个步骤,在前面忘记向大家说明了,在这里补充一下)

空间索引算法在地理信息系统中的应用研究

空间索引算法在地理信息系统中的应用研究

空间索引算法在地理信息系统中的应用研究地理信息系统(GIS)是一种空间信息管理系统,是由计算机技术、数据处理、统计分析和地理信息组成的先进技术。

GIS的使用可以提供有助于决策-making和规划的空间参考信息,这些信息有助于治理城市和规划农业、采矿、林业和其他类型的土地使用。

为了实现空间参考信息的快速检索,GIS通常采用空间索引算法。

空间索引算法是基于空间数据的特点,通过将空间数据进行空间划分以及对数据的组织和存储方式的优化,使得空间数据的检索时间大大缩短。

空间索引算法主要包括四种类型:网格索引、四叉树索引、kd-tree索引和R树索引。

网格索引算法是根据矩形网格在平面上的布局来划分空间,在每个格子里存储该格子中包含的空间对象。

网格索引算法操作简单,适于处理大数据量的空间数据,不过存在严重的存储资源消耗和时间复杂度问题。

四叉树索引算法是一种层次化的空间数据结构,它将平面划分成四个均等的矩形子区域。

每个矩形子区域可以再次划分成四个子区域,以此类推。

这种方法可以最大限度减小存储和检索空间数据时的存储和时间消耗。

四叉树索引算法比较常见的应用场景包括空间点检索和地图裁剪。

kd-tree索引算法是一种树型数据结构,可以将多维空间中的点存储在空间树中。

kd-tree索引算法将空间对象的每个维度按照一定规则进行划分,并通过分割线将平面分为两个区域,以减少存储空间和检索时间。

kd-tree索引算法适用于空间点检索和空间范围检索。

R树索引算法是一种高效的空间索引算法,用于管理多维对象。

R树索引算法通过将每个空间对象逐步分割,形成树状结构,可以快速查找空间范围和点的位置。

R树索引算法适用于复杂的空间数据集,它的检索时间和检索成功率优于其他空间索引算法。

空间索引算法在GIS中的应用主要包括空间点查找、空间范围查找和空间关系查询。

在空间点查找中,我们需要根据一个点查询最近的空间点或满足其他查询条件的空间点。

在空间范围查找中,我们需要查询位于某个矩形范围内的所有空间对象。

GIS空间索引技术

GIS空间索引技术

GIS空间索引技术地理信息系统(Geography Information System,简称GIS)的主要任务之一是有效地检索空间数据及快速响应不同用户的在线查询。

地理空间索引技术和方法是GIS的关键技术。

是快速高效查询、检索和显示地理空间数据的重要指标。

常用的空间索引技术介绍和比较:网格空间索引、四叉树空间索引和R树系列空间索引最为常见。

目前国内外主要的空间数据库也大都采用网格空间索引、四叉树与R树这三类的空间索引结构。

如著名的Oracle公司的数据库则同时采用四叉树和R树两种索引结构。

1。

空间索引技术的发展和分类以传统的索引技术观点来看,可以把空间索引技术大致分为四大类:基于B树、基于Hashing、基于二叉树和基于空间填充区。

就目前的空间索引研究成果而言,在建立索引时,按照划分区域是否与空间对象的分布特征有关的标准,空间索引分为两大类:划分区域与空间对象分布特征无关的; ---包括网格索引、四叉树;划分区域与空间对象的分布特征有关的索引方法; ---包括BSP 树、R树及其变种树、Cell树、KD树等1.1基于固定网格划分的空间索引基于固定网格划分的空间索引技术面向地图对象的空间位置和分布。

应该属于栅格索引,是一种高效、简洁、易于实现的一种空间索引。

固定网格划分的空间索引技术顾名思义就是将一副地图数据按照固定的网格划分,如将一幅地图分割成 M行、N列,可表示为M*N,以落入每个网格内的地图目标建立索引,这样只需检索原来区域的1/(M*N),以达到快速检索的目的。

如下图所示:问题的关键在于如何建立检索,将落入每个网格的目标正确放入该网格,在检索过程中,通过鼠标点选准确的判断出目标所在网格。

并运用相应算法精确的剔出所选的目标,以获得其空间数据和对应的属性数据。

1.2 四叉树四叉树是基于空间划分组织索引结构的索引机制,与规则网格划分不同。

它将已知范围的二维空间划成4个相等的子空间。

如果需要,可以将每个或其中几个子空间继续划分下去,这样就形成了一个基于四叉树的空间划分。

3D GIS技术在城市设计中的创新探索

3D GIS技术在城市设计中的创新探索

3D GIS技术在城市设计中的创新探索在当今数字化的时代,城市设计正经历着前所未有的变革。

3D GIS 技术作为一种强大的工具,为城市设计师们提供了全新的视角和创新的可能性。

它不仅能够更真实地展现城市的空间形态,还能为规划决策提供更准确、全面的信息支持。

一、3D GIS 技术的基本概念和特点3D GIS 技术,简单来说,是将地理信息系统(GIS)与三维建模技术相结合,实现对地理空间数据的三维可视化、分析和管理。

与传统的二维 GIS 相比,它具有更直观、更真实的空间表达能力。

其特点主要包括以下几个方面:1、三维可视化:能够以逼真的三维场景展示城市的地形、建筑物、道路等要素,让人们仿佛身临其境。

2、空间分析功能强大:可以进行诸如通视分析、日照分析、阴影分析等,为城市设计提供科学依据。

3、数据整合能力:能够整合多源数据,包括地形数据、建筑物数据、人口数据等,实现对城市的综合分析。

二、3D GIS 技术在城市设计中的应用场景1、城市规划在城市总体规划阶段,3D GIS 技术可以帮助设计师快速了解城市的地形地貌、土地利用现状等,从而更合理地确定城市的发展方向和功能分区。

通过对不同规划方案的三维模拟和对比,能够直观地评估方案的优缺点,提高规划的科学性和可行性。

2、建筑设计在建筑设计中,3D GIS 技术可以为建筑师提供周边环境的详细信息,包括地形高度、周边建筑物的风格和高度等,使新建筑更好地融入城市环境。

同时,通过日照和阴影分析,能够优化建筑的布局和朝向,提高建筑的能源利用效率。

3、交通规划对于交通规划,3D GIS 技术可以模拟交通流量在城市道路网络中的分布情况,评估不同交通规划方案对城市交通的影响。

例如,通过建立三维交通模型,可以分析道路交叉口的通行能力、公交线路的合理性等,为优化交通布局提供支持。

4、景观设计在景观设计方面,3D GIS 技术能够帮助设计师更好地把握景观元素与城市空间的关系。

通过对地形的分析和可视化,可以合理规划绿地、公园等景观设施的布局,创造出更具美感和生态功能的城市景观。

3D GIS空间索引技术研究

3D GIS空间索引技术研究

3D GIS空间索引技术研究
郑坤;朱良峰;吴信才;刘修国;李菁
【期刊名称】《地理与地理信息科学》
【年(卷),期】2006(22)4
【摘要】概括并分析3D GIS中使用的空间索引技术,介绍各类技术方法的基本思想;对典型的空间索引方法进行分类,综合比较其优缺点和适用对象;按照空间分割方式将三维空间索引分为规则分割和对象分割两大类,规则分割包括规则网格、BSP 树、八叉树、KD树、KDB树和R树系列等,对象分割则通过层次包围体来实现。

指出在3D GIS实际应用中,应根据实际情况和应用需要组合多种索引技术,进而生成灵活、高效的索引机制。

【总页数】5页(P35-39)
【关键词】三维地理信息系统;空间索引;空间分割;层次包围体
【作者】郑坤;朱良峰;吴信才;刘修国;李菁
【作者单位】中国地质大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.3DGIS中基于改进R树的空间索引技术研究 [J], 蒋子阳;周志强;汪新庆
2.3D-GIS与BIM的数据融合与应用关键技术研究 [J], 顾星晔;段创峰;姚远;何晓
3.3D GIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究 [J], 张永玉;马劲松
4.基于3D-GIS的抽水蓄能电厂动态监控与仿真技术研究 [J], 张小冬;吴超;刘学山;汪志强;徐斌;万晟
5.Flash 3D GIS客户端技术研究与实践 [J], 袁林道;曾明;韩少杰;惠彩霞;金建波因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

gis空间索引方法述评

gis空间索引方法述评

gis空间索引方法述评GIS空间索引方法是GIS技术中的重要组成部分,它可以帮助我们快速地查找和处理空间数据。

目前,常用的GIS空间索引方法主要有四种:网格索引、四叉树索引、R树索引和kd树索引。

下面将对这四种方法进行详细的述评。

一、网格索引网格索引是一种简单而直观的GIS空间索引方法,它将空间数据划分为若干个网格,每个网格都有一个唯一的标识符。

当需要查找某个空间对象时,只需要找到它所在的网格即可。

网格索引的优点是实现简单,查询速度快,适用于数据量较小的情况。

但是,网格大小的选择会影响查询效率,而且对于空间数据分布不均匀的情况,网格索引的效果并不理想。

二、四叉树索引四叉树索引是一种基于树结构的GIS空间索引方法,它将空间数据划分为四叉树,每个节点代表一个矩形区域。

四叉树的每个节点都有四个子节点,分别代表该节点所代表的矩形区域的四个象限。

当需要查找某个空间对象时,只需要从根节点开始遍历四叉树,直到找到包含该对象的叶子节点。

四叉树索引的优点是查询效率高,适用于数据量较大的情况。

但是,四叉树索引的构建和维护比较复杂,而且对于空间数据分布不均匀的情况,四叉树索引的效果也不理想。

三、R树索引R树索引是一种基于树结构的GIS空间索引方法,它将空间数据划分为R树,每个节点代表一个矩形区域。

R树的每个节点都有若干个子节点,每个子节点代表一个矩形区域。

当需要查找某个空间对象时,只需要从根节点开始遍历R树,直到找到包含该对象的叶子节点。

R 树索引的优点是查询效率高,适用于数据量较大的情况。

而且,R树索引的构建和维护相对于四叉树索引来说更加简单。

但是,R树索引的查询效率并不稳定,对于空间数据分布不均匀的情况,R树索引的效果也不理想。

四、kd树索引kd树索引是一种基于树结构的GIS空间索引方法,它将空间数据划分为kd树,每个节点代表一个超矩形区域。

kd树的每个节点都有两个子节点,分别代表该节点所代表的超矩形区域的左右两个子区域。

空间索引技术及其GIS应用综述

空间索引技术及其GIS应用综述

空间索引技术及其GIS应用综述陈俊杰;朱维;王宪锴;赵志刚【期刊名称】《地理与地理信息科学》【年(卷),期】2024(40)2【摘要】空间索引技术可提供高效的空间数据组织与管理方式,以支撑海量空间数据的挖掘与分析。

针对当前空间索引存在的知识体系不明晰、选择难等问题,该文通过文献调查法和CiteSpace工具,依据空间划分及映射方法将空间索引划分为基于树结构、格网、空间填充曲线和地址编码的空间索引四大类,并综述其原理、空间结构、适用范围及在GIS领域的应用,最后对空间索引在数据组织、高效计算、可视化、可靠性等方面的研究进行展望。

结论如下:基于树结构的空间索引最具普适性且可以处理多维度及多层次的数据,查询性能依赖于树结构的平衡性及数据的分布;基于格网的空间索引可以均匀划分空间以便于高效范围查询,却不适用于非结构化或动态数据集;基于空间填充曲线的空间索引可以在实现维度压缩的同时保持局部邻近性,但插入或删除数据可能导致整个曲线的重构难以频繁更新;基于地址编码的空间索引将语义地址信息转化为编码信息,便于高效检索,然而语义地址匹配仍存在较大误差和不确定性。

研究结果可为空间数据组织和结构设计提供参考。

【总页数】10页(P1-10)【作者】陈俊杰;朱维;王宪锴;赵志刚【作者单位】深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院;武汉大学资源与环境科学学院【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.城市地质与规划整合分析GIS应用的国内外研究综述2.旅游业的GIS应用研究综述3.水文和水资源领域GIS应用综述4.GIS应用于城市重大危险源监控的综述5.体育领域视角下的GIS应用综述研究因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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3D GIS空间索引技术3DGIS是新一代GIS技术的重要分支,是进行全方位、多层次、多要素时空分析的基础,开发结构简单、功能完善的真3DGIS软件是当前GIS研究人员的重要目标。

3DGIS需要管理大量的三维空间对象,且常常需要根据空间位置对这些对象进行查询、检索和显示操作。

为了处理这类空间操作,传统的关系数据库搜索方法需要花费大量的磁盘访问时间和空间运算时间。

为了提高检索效率,传统的关系数据库一般都建立一系列的索引机制,如B+树等。

目前常用的索引机制多是一维索引,无法有效处理3DGIS空间数据库中的三维空间地理实体。

因此,必须为3DGIS空间数据库建立专门的索引机制——空间索引。

空间索引是指根据空间要素的地理位置、形状或空间对象之间的某种空间关系,按照一定规律排列的数据结构,它介于空间操作算法和空间对象之间,筛选、排除与特定的空间操作无关的空间对象。

空间索引机制是快速、高效地查询、检索和显示地理空间数据的基础,其性能优劣直接影响GIS空间数据库的性能,关系到3DGIS软件系统的整体运行状况。

一、三维空间索引简介3DGIS是2DGIS在三维空间内的延展,是布满整个三维空间内的GIS,它与2DGIS的差异主要体现在空间位置的确定、空间拓扑关系的描述与空间分析的延展方向上。

3DGIS将三维空间坐标(x,y,z)作为独立的参数来构建空间实体对象模型,能够实现空间实体的真三维可视化,以立体造型来展现空间地理现象,它不仅能够表达空间实体之间的平面关系,还能够表达其垂向关系,在此基础上进行复杂的三维空间分析与操作。

在GIS由二维扩充到三维后,其处理的空间对象也由二维空间中的“点、线、面”扩充到三维空间中的“点、线、面、体”。

2DGIS对平面空间的“有限-互斥-完整”剖分是基于面的划分,而3DGIS对三维空间的“有限-互斥-完整”剖分则是基于体的划分。

在3DGIS 空间数据库中,空间实体的表达形式复杂,各种空间操作不仅计算量大,而且多具有面向邻域的特点。

因此,在3DGIS中,由于空间维数的增加和空间实体关系复杂度的提高而导致三维空间数据的海量性。

海量数据的存储与管理需要更加高效的空间数据结构和空间索引机制。

目前成熟的空间索引算法多集中在二维空间索引上,如网格索引、四叉树索引等,而对3DGIS的空间索引问题研究较少。

对低维空间数据而言,二维空间索引的索引效率较高,并且多数可以进行扩展以支持高维数据集。

但应用实践显示,仅仅简单地将二维空间索引维数增加到三维,其效率并不高,且很多索引结构都是针对特定空间查询操作而设计的,不具有通用性。

因此,需要研究3DGIS所使用的空间索引技术。

设计3DGIS空间索引面临的主要困难是:三维空间实体的空间关系比较复杂,有时甚至呈一种相对无序的状态。

从本质上看,3DGIS对空间索引的要求与2DGIS基本类似,但在数据采集、数据库维护、数据操作、界面设计等方面要比2DGIS复杂得多。

目前的三维空间索引大多是从二维空间索引的基础上发展而来的。

与二维空间索引相似,三维空间索引方法也是基于空间数据的层次化聚类原则,结构上类似于早期用于数据检索的B+树:数据矢量存储在数据节点,空间位置邻近的矢量尽可能存储于同一节点。

数据节点之间以层次化目录结构来组织,每一个目录节点都指向下一级的一个子树。

目前,索引结构大都采用平衡树的概念,即从根节点到所有数据节点的访问长度(索引高度)相同(但在插入和删除操作后可能会有改变),在树的形状上表现为高度一致性。

从任意节点到数据节点的访问长度称为节点的级,数据节点对应第0级。

二、空间索引结构分类根据空间索引结构的演化过程,空间索引方法可分为4大类,即基于二叉树的索引技术、基于B树的索引技术、基于Hashing的格网技术和空间目标排序法。

空间索引的基本方法是将整个空间分割成不同的搜索区域,以一定的顺序在这些区域中查找空间实体。

针对3DGIS应用的实际,按照搜索分割对象不同,可将空间索引分为3类,即基于点区域划分的索引方法、基于面区域划分的索引方法和基于三维体区域划分的索引方法。

常见的基于点区域划分的索引结构有KD树、B树、KDB树和点四叉树等;基于面区域划分的索引结构有区域四叉树、R树系列和格网索引机制等;基于三维体区域划分的索引结构有Morton编码、无边界Qu编码、球面QTM编码以及球面HSDS编码等。

按照空间分割方法将空间分割分为规则分割法和对象分割法。

规则分割法是将地理空间按照某种规则或半规则的方式进行分割,分割单元间接地与空间要素相关联,空间要素的几何形状可能被分割到几个相邻的单元中,这时空间要素的描述保持完整,而空间索引单元只存储空间要素地址的参考信息。

在对象分割法中,索引空间的分割直接由空间要素确定,索引单元包括空间要素地址的参考信息和空间要素的外包络矩形。

规则分割法包括规则网格、BSP树、八叉树、KD树、KDB树和R树系列等,对象分割法一般通过层次包围体(bounding volume hierarchy)实现。

下文按照分割方法对常见的空间索引结构进行详细讨论。

三、常见的三维空间索引结构(一)对象分割法对象分割法一般由层次包围体实现。

层次包围体是一种简单的树结构,它用一些特定的方法对空间实体对象进行分割,最终将树的每一个节点保存为所在层次的包围体信息,叶子节点则存储基本对象。

如当对两个物体做碰撞检测时,首先检测两者的包围体是否有交,若不相交,则说明两个物体未相交,否则再进一步对两个物体进行检测。

求包围体的交比求物体的交要简单得多,以便快速排除很多不相交的物体,从而加速检索算法。

常见的包围体有5种:1.包围球(Spheres)。

包围球是一种最简单的包围体,易于计算,非常易于做重叠测试和节点修改,但缺点是与物体的逼近程度较差。

2.轴向包围盒(Axisaligned Bounding Box,ABB)。

轴向包围盒是一种长方体的包围体,其各轴的方向与坐标轴的方向一致,它也是一种易于做重叠测试的包围体,但与物体的逼近程度也较差。

3.方向包围盒(Oriented Bounding Box,OBB):方向包围盒是一个任意方向的长方体包围体,与前二者相比,它可提供非常紧凑的逼近效果,而且更新计算的效率较高。

4.离散方向多面体(Discrete Orientation Polytopes,DOP):离散方向多面体是一个凸多面体,它的面由一些半空间所确定,这些半空间的外法向是从k个固定的方向中选取的。

与包围球和轴向包围盒相比,离散方向多面体对物体的逼近程度相对较好,与方向包围盒和凸包相比,它的重叠测试和节点修改耗费相对较低。

5.凸包Convex Hul1)。

凸包是一种极端情况,它提供了物体最紧凑的凸包围体,但它的重叠测试和节点修改的耗费都相当高。

层次包围体的基本算法包括包围体的计算、分割和相交判断等。

一般以上几种包围体(包围盒)的紧凑程度依次增大,但相应地计算复杂度也越来越高。

(二)规则分割法规则分割法将空间按照某些规则分割成均匀的单元,然后将空间中每个实体对应到一个或多个单元中,这一方法很适于实体在空间中均匀分布的稀疏环境。

但对于更为一般的环境,则很难选择一个最优的剖分尺寸,若选择不当,会导致空间耗费大,计算效率低。

常用的空间剖分法有规则网格、KD树、KDB树、BSP树、八叉树和R树系列等(图1)。

规则格网空间索引的思路简单,容易理解和实现,其基本思想是将研究区域用横竖线划分为大小相等或不等的网格,记录每一个网格所包含的地理对象。

为了建立空间索引的线性表,可将空间格网按Morton码编码,建立Morton码与空间对象的关系。

当用户进行空间查询时,首先计算出用户查询对象所在的网格,然后通过该网格快速查询所选地理对象。

规则格网空间索引的查询速度快,但数据量大,数据维护较为困难。

KD树(K维搜索二叉树)是将二叉树推广到多维数据的一种主存数据结构,它是一个K 维空间中的二叉树。

在每个内部节点中,用一个K-1维的超平面(如二维空间中的线)将节点所表示的K维空间分成两部分,这些超平面在K个可能的方向上交替出现,而且在每一个超平面中至少包括一个点数据。

在二维坐标下,根据插入点的纵横坐标将空间进行交叉分裂,把空间数据递归地划分为一个二叉树。

为了将KD树存储组织到外存,将其与B树结合,形成KDB树。

八叉树是对二维GIS中四叉树索引进行扩展的一种三维空间数据结构,其基本思想是将三维区域划分成三维栅格,每一个小正方体(称为一个体元)有一个或多个属性数据。

属性相同的区域用大块表示,而复杂区域则用小块表示,以一大块分为八小块进行规则划分。

建立八叉树索引的难点一是空间分割时应遵循的原则,这可通过规定一个阈值k(表示空间对象的个数)来解决,即只有当区域中空间对象的个数多于k个时,该区域才需要进一步划分;二是分辨率问题(即空间分割时允许达到的最小子区是多大),这可以通过规定一个不再需要分割的体元大小来解决。

BSP(Binary Space Partition)树采用二叉空间分割,其基本思想是:任何平面都可以将空间分割成两个互不相交的半空间,所有位于这个平面一侧的点定义了一个半空间,位于另一侧的点定义了另一个半空间。

此外,如果在任何半空间中有一个平面,它会进一步将此半空间分割为更小的两个子空间。

可以使用多边形列表将这一过程进行下去,当子空间中仅存在单个平面时,即可构造出一个描述三维实体对象层次结构的二叉树(BSP树)。

在这个树中,一个进行分割的多边形被存储在树的节点,所有位于子空间中的多边形都在相应的子树上。

这一规则也适用于树中的每一个节点。

构造BSP树的关键是如何在三维空间中快速确定分割平面,以使生成的BSP树尽量趋于平衡。

R树是近年应用最广泛的空间索引方法之一,可扩展为支持更高维的数据集。

R树采用最小约束矩形来递归分解索引空间,其存储效率相对较高。

但R树的区域之间经常产生重叠(这种重叠通常会随数据量或空间维数的增加而剧增),因此区域搜索可能需要沿多条路径进行,从而降低了搜索效率。

在3DGIS中,通常需采用启发式算法来降低三维R树节点的空白区域、各分支的重叠区域以及外包范围的体积,从而减少各分支的重叠区域,提高节点利用率,改进R树的性能。

如可采用球形或规则多面体作为三维空间对象的外包围,从而避免使用正六面体作为外包围分解三维空间所造成的大量重叠区域和空白区域。

国内外学者对R树提出了许多不同的扩展,包括R+树、R*树等。

R+树虽然避免了区域的重叠,但它可能需要在不同的节点中存储同一个区域的标识,从而降低其存储效率。

R*树则尽量减小节点间的重叠面积,它对上溢节点进行删除,并强制重插入该节点中的所有对象。

(a)规则网格(b)四叉树/八叉树(c)KD树(d)BSP树(e)R树图1 常见的规则分割法(三)组合索引技术从空间索引结构的演化进程看,空间索引技术的发展实际上就是针对不断出现的新需求,不断将各种索引技术重组、改进索引方法的过程。

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