【摘 要】
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随着天地空海一体化对地观测网络的完善和物联网技术的发展,具有时空特性的数据来源不断丰富,体量不断增大.如何快速有效的实现海量时空数据的统一组织和检索进而形成数据共享服务能力尤为关键.本文针对时空大数据在底层数据组织管理和查询效率方面的问题,设计了一种基于时空数据的多尺度数据组织与索引方法.首先采用一种基于空间金字塔的模糊聚类算法,利用空间位置的连通性实现不同尺度下的数据分类,通过时空特征描述子建立
【机 构】
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中国科学院电子学研究所苏州研究院 江苏省 苏州市215123 中国科学院空天信息创新研究院 北京市
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随着天地空海一体化对地观测网络的完善和物联网技术的发展,具有时空特性的数据来源不断丰富,体量不断增大.如何快速有效的实现海量时空数据的统一组织和检索进而形成数据共享服务能力尤为关键.本文针对时空大数据在底层数据组织管理和查询效率方面的问题,设计了一种基于时空数据的多尺度数据组织与索引方法.首先采用一种基于空间金字塔的模糊聚类算法,利用空间位置的连通性实现不同尺度下的数据分类,通过时空特征描述子建立不同尺度下的数据时空关联;然后提取时空属性对已分类数据集构建一种面向时间、空间、目标的索引模型,解决了时空数据尤其是大规模影像数据的联合检索的效率问题.最后,引用两类常用的时空数据类型分别构建分类和索引模型,验证了方法的可行性和通用性.实验结果表明,本文提出的方法大幅提高了时空大数据的综合检索效率,扩展了数据共享服务模式,具有较高的应用价值.
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