导读:本文包含了空间数据结构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,空间,数据结构,分布式,体系结构,缓存,结构。
空间数据结构论文文献综述
邹刘磊,徐安琦,张震,朱洪锦,范洪辉[1]（2019）在《一种空间数据结构加速的顶点与地形实时交互算法》一文中研究指出针对动态场景的实时交互式渲染中,离散碰撞检测算法导致的"穿模"现象,提出一种新的顶点与地形实时交互算法,并利用空间数据结构进行加速。算法利用顶点与模型表面多边形的空间位置关系,首先计算顶点在当前模型移动后的位置,然后计算本次移动与其他模型的相交情况,将移动沿路径依次分解到每个经过的面上,以此计算移动轨迹与终点位置。算法可通过层次包围盒、八叉树、KD树等各类现有的空间数据结构进行加速。使用八叉树,设计并实现了简易的场景漫游与寻路,以此为实验环境进行性能分析。实验数据证明,该方法能够满足实时性的要求,并且具有较高精度。(本文来源于《江苏理工学院学报》期刊2019年02期）
乐鹏,吴昭炎,上官博屹[2]（2018）在《基于Spark的分布式空间数据存储结构设计与实现》一文中研究指出Apache Spark分布式计算框架可用于空间大数据的管理与计算,为实现云GIS提供基础平台。针对Apache Spark的数据组织与计算模型,结合Apache HBase分布式数据库,从分布式GIS内核的理念出发,设计并实现了分布式空间数据存储结构与对象接口,并基于某国产GIS平台软件内核进行了实现。针对点、线、面数据的存储与查询,与传统空间数据库系统PostGIS进行了一系列对比实验,验证了提出的分布式空间数据存储架构的可行性与高效性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年12期）
宋奇,王栋,赵亚萌,臧文乾,杜佳恒[3]（2016）在《一种基于P2P网络结构的遥感空间数据共享方案》一文中研究指出随着中国卫星遥感技术的发展,遥感空间数据的数量与体积急剧增长,同时由于数据分发中心带宽有限,造成了遥感空间数据共享效率低的问题。为此设计了一种基于P2P网络结构的遥感空间数据共享方案。该方案结合集中式目录服务与文件分块传输思想,提出数据共享模型与任务队列分配模型,实现同时从多个资源节点获取数据的功能。实验结果表明,该方案提高了数据共享效率,有效缓解了服务器网络负载,在遥感数据共享领域具有借鉴意义。(本文来源于《计算机时代》期刊2016年07期）
周琪,谢博文[4]（2015）在《促科研教学方法在《空间数据结构》中的实践》一文中研究指出介绍了当前高校教师普遍存在的重科研、轻教学、教学热情不高、质量下滑等问题,提出了4种用于促进科研的教学方法,并以地信专业的《空间数据结构》课程为例进行实践。结果表明,这些方法深受学生和教师的好评。(本文来源于《地理空间信息》期刊2015年04期）
彭良睿[5]（2014）在《HD-Baton树》一文中研究指出随着科技的发展，数据量呈现出了爆炸式的增长方式，数据类型也由一维结构化数据发展为高维非结构化数据，这给传统的数据存储与检索方式带来了巨大的挑战。其中，空间数据在越来越多的领域得到了广泛的应用，比如城市规划与管理、气象监控、空间遥感信息图像处理等。但空间数据有其自身的复杂性，且空间数据的应用领域数据量通常都非常大，使用传统的C/S模式来存储和检索需要付出高昂的代价。而且空间数据这些应用领域通常需要执行大量的并发操作，但C/S模式对并发操作的支持有限。而P2P拓扑动态易于扩展，基于分布式支持高并发操作，面向应用，软件易于开发，非常适用于空间数据的应用领域。P2P作为一种成熟的基于分布式计算的点对点通信技术，已经证明了它能替代传统的C/S模式。在P2P模式下对复杂而庞大的空间数据进行存储和检索，是一种高效而代价低廉的方法。另外，将P2P模式应用于数据的存储与检索早就得到了证明。传统的P2P空间数据存储与检索方法——降维后存储和空间填充技术（或称空间分割技术），均有无法逾越的缺陷，降维破坏了原数据的空间特性，无法进行范围查询；空间填充技术虽然保持了数据的空间特性，但引入了空间分割算法，操作复杂且可扩展性差。理想的P2P空间数据存储与检索方法应该是能保留原数据的空间信息、支持范围查询、操作简单、具有自组织和容错性、可扩展性等特性，而树形结构有很多特征与上述要求吻合，比如自组织、可扩展性强、易于设计范围查询算法等。因此本文在充分参考了现有的各种P2P路由算法的基础上，提出了一种基于Baton树的空间数据存储与检索结构——HD-Baton树，将树形结构应用于空间数据的存储与查询。主要研究工作及成果如下：①基于Baton树做出结构改进，设计适用于空间数据存储与检索的HD-Baton树结构。②针对HD-Baton树的结构，参考Baton树原有的一维数据检索算法，设计适用于空间数据精确匹配检索和范围检索的算法。③对于树形结构可以增加孩子结点来加速逼近的特点，通过增加孩子结点的数量使查询时间复杂度由O(log N)降为O(logmN)。最后，在.Net平台和SQLServer2008等软件的辅助下完成实验，证明本文理论的可行性和准确性。(本文来源于《重庆大学》期刊2014-04-01）
刘小春[6]（2014）在《分布式海量空间数据存储结构研究》一文中研究指出目前在分布式海量存储中越来越多的使用键/值存储模型,为此比较了Google Earth键/值存储模型和对象关系数据库存储模型。对象关系数据库以其使用简单,容易共享等特性,在许多实际应用中还有其独特的优势,由于键/值存储模型在可伸缩性等方面的优势,在分布式海量数据存储中应用越来越广泛。(本文来源于《地矿测绘》期刊2014年01期）
苑刚,王喆[7]（2012）在《CCSDS空间数据系统安全体系结构研究》一文中研究指出为了解国外航天测控领域信息安全发展状态,借鉴CCSDS(空间数据系统咨询委员会)信息安全工作组成果,在介绍CCSDS空间数据系统安全体系结构的发展背景和基本概念的基础上,对空间数据系统安全体系结构进行深入的分析,总结了CCSDS信息安全体系结构在系统简洁可用、注重天地一体化和多视图设计等方面的特点,指出了该系统在安全技术不全面、安全管理体系不完善和地面系统安全体系缺失等方面的设计不足,并结合我国航天任务信息系统安全体系的建设现状,提出了合理的建议和建设构想。(本文来源于《飞行器测控学报》期刊2012年S1期）
孙卡,程小宁,秦雯[8]（2012）在《支持海量叁维空间数据存储的文件结构》一文中研究指出针对海量空间数据实时应用时数据加载滞后和效率低下的问题,对其高效存储方面的问题进行了分析,采用分类存储、增量追加、索引管理、实时调度等方法,结合文件系统及空间数据的具体特点,设计出了基于文件系统的海量叁维空间数据存储结构,可以支持海量空间数据的快速调度。试验证明,该存储结构可有效支持空间信息技术与叁维可视化项目的开发与应用。(本文来源于《南昌航空大学学报(自然科学版)》期刊2012年03期）
潘俊辉,相生昌[9]（2012）在《GIS空间数据与属性数据的文件组织结构研究》一文中研究指出针对传统GIS数据管理方法都是将空间数据与属性数据分隔开来分别进行管理的缺点,提出一种用于将空间数据和属性数据进行统一管理的文件组织方法。文中分别给出空间数据和属性数据的数据结构,然后采用层次性结构化文件系统结合文件索引和数据字典技术来对空间数据和属性数据进行统一管理。该方法能够对各实体信息表示尽量结构化,从而加快大数据量应用的存取速度。(本文来源于《重庆科技学院学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
蒋红燕,吕晓华,马名军,李滨,林大贵[10]（2012）在《叁层体系结构下空间数据缓存策略研究》一文中研究指出对数据缓存技术进行总结分析的基础上,首先提出了叁层体系结构空间数据缓存模型,并针对各软件层空间数据管理及访问的特点,详细论述了各层空间数据缓存的实现方式;然后论述了叁层体系结构中空间数据不一致的原因及各层空间数据一致性维护策略;最后对提出的叁层体系结构下空间数据缓存策略进行了评价分析。(本文来源于《海洋测绘》期刊2012年01期）
空间数据结构论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Apache Spark分布式计算框架可用于空间大数据的管理与计算,为实现云GIS提供基础平台。针对Apache Spark的数据组织与计算模型,结合Apache HBase分布式数据库,从分布式GIS内核的理念出发,设计并实现了分布式空间数据存储结构与对象接口,并基于某国产GIS平台软件内核进行了实现。针对点、线、面数据的存储与查询,与传统空间数据库系统PostGIS进行了一系列对比实验,验证了提出的分布式空间数据存储架构的可行性与高效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间数据结构论文参考文献
[1].邹刘磊,徐安琦,张震,朱洪锦,范洪辉.一种空间数据结构加速的顶点与地形实时交互算法[J].江苏理工学院学报.2019
[2].乐鹏,吴昭炎,上官博屹.基于Spark的分布式空间数据存储结构设计与实现[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[3].宋奇,王栋,赵亚萌,臧文乾,杜佳恒.一种基于P2P网络结构的遥感空间数据共享方案[J].计算机时代.2016
[4].周琪,谢博文.促科研教学方法在《空间数据结构》中的实践[J].地理空间信息.2015
[5].彭良睿.HD-Baton树[D].重庆大学.2014
[6].刘小春.分布式海量空间数据存储结构研究[J].地矿测绘.2014
[7].苑刚,王喆.CCSDS空间数据系统安全体系结构研究[J].飞行器测控学报.2012
[8].孙卡,程小宁,秦雯.支持海量叁维空间数据存储的文件结构[J].南昌航空大学学报(自然科学版).2012
[9].潘俊辉,相生昌.GIS空间数据与属性数据的文件组织结构研究[J].重庆科技学院学报(自然科学版).2012
[10].蒋红燕,吕晓华,马名军,李滨,林大贵.叁层体系结构下空间数据缓存策略研究[J].海洋测绘.2012
论文知识图
