【摘 要】
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随着数据信息化、数字化的进程加快,作为其重要的数据资源的街景影像数据应运而生。街景影像数据具有可量测可挖掘的诸多特性,它提供城市街道立面景观的图像,能够挖掘出自然
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随着数据信息化、数字化的进程加快,作为其重要的数据资源的街景影像数据应运而生。街景影像数据具有可量测可挖掘的诸多特性,它提供城市街道立面景观的图像,能够挖掘出自然以及人文社会信息。街景影像数据通常以日期为划分依据的文件夹模式进行数据存储,这种数据存储组织模式存在诸多不足之处,同时传统的空间索引方法也存在索引效率低、适应性低等问题,本文针对上述存在问题提出一种基于道路编码的紧凑结构存储模型并在R-TREE索引基础上得到改进后的一种基于道路编码的空间索引方法(RCIS-TREE)。文中详细描述构建道路编码紧凑结构存储数据模型的方法,将街景影像数据分为道路-道路段-相机号-窗口层级-影像数据5层结构进行数据存储,并根据数据结构创建索引文件(index)与数据文件形成紧凑结构;还阐述了依据道路编码结构存储模型与R-TREE索引建立RCIS-TREE空间索引的方法,其中包括具体的道路编码方法、可视化场景(FOV)的建立、最小外接倾斜矩形(MBTR)结构的构建及其索引方法的实现,最后将RCIS-TREE空间索引方法与R-TREE空间索引方法进行对比,R-TREE空间索引方法的响应时间随数据量增加呈“S”型变化,而RCIS-TREE索引的响应时间虽上下波动,但均在45ms以内,响应时间极短且趋于水平,响应时间不随数据量的增加而增加。
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