基于GeoHash与Google S2编码的遥感栅格数据和台风路径矢量数据快速检索研究

来源 :上海海洋大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guiminzhu18
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伴随各类观测获取手段的增加,数据正呈现出指数级增长,尤其是以记录地球表面电磁波信息的卫星遥感栅格数据和记录地球空间要素信息的矢量数据为代表的空间数据。空间数据作为人类观测与认识地球的重要数据源,对其进行适当的存储与管理将有助于使用空间数据更好地服务于环境监测、资源调查和土地规划等应用。近年来新的数据存储管理方法不断涌现,包括硬件性能的提升、数据库性能优化和数据存储方法的改进等。这些新的数据库和数据存储方法在不同领域的应用中极大地提升了数据存储、管理和应用的效率。因此如何在空间数据快速增长、新的存储与检索技术不断涌现的背景下更加快速地存储和检索空间数据将有助于各类空间数据更便捷的管理与使用。论文针对栅格和矢量两种不同类型的空间数据存储分别提出了针对其数据结构特性的存储方法,同时利用空间编码优化了分布式状态下空间数据检索性能。论文的主要工作有:(1)基于MongoDB数据库构建存储空间数据的分布式数据库,简要介绍Grid FS存储技术,并在此基础上比较了Hashed和Range分布式存储策略的差异,针对矢量数据和栅格数据在数据结构上的差异分别使用BSON与JSON两种格式存储。(2)比较分析了GeoHash和Google S2两种空间编码,为遥感栅格数据与台风路径矢量数据分别设计了对应其空间分辨率精度的等级编码,将两种不同的编码应用于遥感栅格数据和台风路径数据的存储与检索,其中针对遥感数据存储提出了数据分割存储模型,针对台风路径矢量数据提出JSON格式存储方法。同时将GeoHash和Google S2编码与Hashed和Range分布式存储策略结合,在数据分布式存储的基础上分别测试不同的分布式策略下空间数据检索耗时,结果显示相较于Grid FS存储模型将遥感数据存储速度提升近50%,遥感数据检索耗时降低92%,针对台风路径矢量数据的检索耗时降低27%~47%。(3)比较分析栅格数据和矢量数据在快速检索过程中的差异。在分布式状况下,这种差异的产生不仅与检索方法有关,还与数据是如何存储在数据库中的过程有关,空间数据的分布式存储不仅要考虑其存储的速度和负载,还要考虑其空间位置的关系。使用空间编码作为分布式片键不仅可以使空间数据在数据库中按照其空间位置存储在分布式节点中,也可以有效提升数据检索速度。论文从矢量和栅格数据的角度出发,结合MongoDB数据库为不同类型的空间数据设计不同的数据存储方法,优化了空间数据分布式存储速度;将空间位置编码与数据库分布式存储技术结合,针对不同精度的位置数据设计不同的空间位置编码,并将空间编码作为数据检索对象,提升了空间数据检索速度;同时将空间编码作为片键,使得空间上相邻数据在分布式数据库中也相邻,通过优化数据存储的方式进而使得数据检索也得到加速。
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