CN101763422A - 一种矢量数据的存储及空间索引方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种矢量数据的存储及空间索引方法，空间矢量数据按照专题图层形式组织在数据集表中，每个专题图层根据数据类型分别由一个专题基本表和用于存储点类型、线类型、多边形类型及文本类型四种专题对象的数据表组成，数据表中记录每个专题对象的四叉树索引的深度和编码。使用时可根据用户给定的需要进行浏览的一个空间范围，计算出一个临界索引深度；然后，依次从数据库的每个专题对象中提取出树深度低于该临界深度的专题对象；使提取出的专题对象与用户的可视范围很好地适应，可以根据空间索引有效地减少数据浏览时的网络数据传输量，而且也易于提高数据可视化的效果，尤其对于如手机等移动设备的地图发布和浏览非常有效。

Description

一种矢量数据的存储及空间索引方法
技术领域
本发明涉及空间数据管理与空间信息处理领域，尤其涉及通过特定的方法对空间矢量数据建立空间索引并进行存储，使能够对基于空间索引的空间矢量数据进行快速访问。
背景技术
矢量数据作为重要的一种空间数据类型，已经在空间信息领域得到了广泛的应用。但是，由于它具有数据量大、拓扑关系复杂等特点，使得能快速高效地访问这些空间数据一直是人们所关心的一个课题。当前，随着网络化的高速发展，越来越多的需求要求通过局域网、Web、无线网络等来实时地访问甚至维护远程服务器中的空间矢量数据。例如，作为一个典型应用，城市管理人员通过具有数据采集功能的移动设备如PDA，采集城市新建道路、建筑物等易变数据之后，通过网络连接远程数据服务器并进行数据更新，这些最新的数据通过互联网络可以被广大市民所查看和使用。
为了满足类似的空间数据需求，要求设计有效的空间矢量数据管理方法，高效的空间索引机制和快速的矢量数据网络传输方法。到目前为止，拓扑数据模型、对象数据模型等存储方法被提出；网格索引、四叉树索引、R树和R+树索引等空间索引方法被设计；数据压缩、数据综合、渐近传输等减小网络传输中的空间数据的方法被采用。但是，这些方法对于空间数据自身的空间分布特征考虑较少，这使得它们往往在某种类型的空间矢量数据管理中效率较高，而对其它类型的矢量数据则性能较差。
构建高效的空间矢量数据管理需要考虑矢量数据集本身的数据空间分布特征，针对分布密度较高的区域要求以较高的分辨率进行索引，对分布密度较低的区域只需要以较低的分辨率进行索引。不合理的索引机制不仅带来更多的数据存储量，同时还使得网络的数据传输量也变大，而且客户端的可视化效果也会降低。
发明内容
本发明的目的是解决上述的问题，即通过对空间矢量数据空间分布特征的分析，提出优化的矢量数据管理方案，提供高效的空间数据索引机制，实现空间矢量数据的快速和高效的存储与管理，并有效减少数据可视化时的数据传输量。
本发明提供了一种矢量数据的存储及空间索引方法，空间矢量数据按照专题图层形式组织在数据集表中，每个专题图层根据数据类型分别由一个专题基本表和用于存储点类型、线类型、多边形类型及文本类型四种专题对象的数据表组成，将专题对象所在的空间区域按照经度和纬度方向分别等分为两部分，并形成四个相同大小的空间子区域，这四个子区域按照顺时针方向分别被编号为0、1、2、3，每个子区域的编码由上级空间区域的编码附加上它们的编号组成，最顶级的空间区域的编号为4，第一级四叉树结点的编码为0、1、2、3，记录每个专题对象的四叉树索引的深度和编码；
所述专题基本表记录专题的空间矢量数据类型和专题附加的属性字段的信息，以及其它一些说明和备注信息；
所述点类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表和空间索引表组成；
所述线类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表、空间索引表、组成线对象的点的基本表和点的属性表组成；
多边形类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表、空间索引表、组成多边形对象的点的基本表和点的属性表组成；
文本类型专题对象的数据表由数据基本表和空间索引表组成。
数据基本表存储专题图层中每个专题对象的基本数据和图形可视化所需的配置信息，并保持对专题对象的属性表、索引表等辅助表的关联关系；
数据属性表记录每个专题对象的属性信息；
空间索引表记录每个专题对象的四叉树索引的深度和编码。
在点类型专题图层中，索引深度根据四叉树中每级结点对应子区域所包含的专题对象的数目(点密度)与预先设置的阈值相比较来确定。
在线类型专题图层中，索引深度根据专题对象与四叉树中每级结点对应子区域的最大跨越比与预先设置的阈值相比来确定。
在多边形类型专题图层中，索引深度根据专题对象的面积与四叉树中每级结点对应子区域的面积的比值与预先设置的阈值相比来确定。
根据本发明提供的数据存储和空间索引方法建立的空间数据库，首先根据用户给定的需要进行浏览的一个空间范围，计算出一个临界索引深度；然后，依次从数据库的每个专题对象中提取出树深度低于该临界深度的专题对象；可以使提取出的专题对象与用户的可视范围很好地适应，而分布较为密集的对象只有当用户进行更细致地观察时(通常为用户进行了窗口的放大，其作用反映在用户给定的空间范围更小)，才会被提取出来。最后，将提取出的数据打包并进行发送，可以根据空间索引有效地减少数据浏览时的网络数据传输量，而且也易于提高数据可视化的效果，尤其对于如手机等移动设备的地图发布和浏览非常有效。
附图说明
图1是矢量数据数据库逻辑关系图；
图2是四叉树编码原理图；
图3是点类型专题对象建立索引示意图；
图4是线类型专题对象建立索引示意图；
图5是多边形类型专题对象建立索引示意图。
具体实施方式
下面根据实施例和附图对本发明作进一步详细说明。
为了能够适应多种应用对于空间矢量数据管理的需求，本发明采用关系型数据库系统(RDBMS)来存储矢量数据，空间矢量数据按照点、线-＞点、多边形-＞点、文本的形式进行组织，图1是本发明设计的空间矢量数据数据库逻辑模型。
在该逻辑模型中，空间矢量数据按照专题图层形式组织在数据集表中，每个专题图层根据数据类型分别由一个基本表(图中的专题基本表)和多个用于存储专题对象的数据表组成。
专题基本表记录专题的空间矢量数据类型和专题附加的属性字段的信息，以及其它一些说明和备注信息。
点类型专题的数据表由数据基本表(图中的点数据基本表)、数据属性表(图中的点数据属性表)和空间索引表(图中的点数据索引表)组成。
线类型专题的数据表由数据基本表(图中的线数据基本表)、数据属性表(图中的线数据属性表)、空间索引表(图中的线数据索引表)、组成线对象的点的基本表(图中的线_点基本表)和点的属性表(图中的线点属性表)组成。
多边形类型专题由数据基本表(图中的多边形数据基本表)、数据属性表(图中的多边形数据属性表)、空间索引表(图中的多边形数据索引表)、组成多边形对象的点的基本表(图中的多边形_点基本表)和点的属性表(图中的多边形_点属性表)组成。
文本类型专题的数据表由数据基本表(图中的文本数据基本表)和空间索引表(图中的文本数据索引表)组成。
数据基本表存储专题图层中每个专题对象的基本数据和图形可视化所需的配置信息，并保持对专题对象的属性表、索引表等辅助表的关联关系，如点数据基本表存储点的坐标、点绘制时使用的符号编号、大小、颜色值，以及每个点在点数据属性表和殿数据索引表中的编号；线类型专题的坐标数据存储在点基本表中(图中的线_点基本表)，每个专题对象必须由至少两个点组成，每个点的属性记录在点属性表中(图中的线_点属性表)。
数据属性表记录每个专题对象的属性信息，数据索引表记录根据本发明中设计的方法和法则计算出的每个专题对象的四叉树索引的深度和编码。
这个空间矢量数据数据库逻辑模型可以被广泛地应用到支持关系型数据模型的数据库管理系统中，如Oracle、MS SQL Server、Sybase、DB2、MySQL等等。基于该模型可以构建各种空间矢量数据的应用，如空间矢量数据管理与访问接口、空间矢量数据可视化应用、空间矢量数据的网络发布与更新等。
当空间矢量数据上述数据库模型进行存储时，每个专题对象的空间索引必须被计算并记录在相应的索引数据表中。为了提高空间索引的效率，本发明中设计的空间索引方法采用四叉树作为基本索引方法，通过对专题图层的矢量数据空间分布特征的实时分析，依据设计的针对不同矢量数据类型的索引构建法则确定专题对象的四叉树索引深度和对应的编码。
本发明中四叉树编码采用编码串的形式记录，其原理如图2所示，在一次树的分割中，一个空间区域按照经度和纬度方向分别等分为两部分，并形成四个相同大小的空间子区域，这四个子区域按照顺时针方向分别被编号为0、1、2、3，每个子区域的编码由上级空间区域的编码附加上它们的编号组成，最顶级的空间区域(即专题数据的空间范围)的编号为4，第一级四叉树结点的编码为0、1、2、3。
本发明中针对点类型、线类型和多边形类型分别采用不同的方法来确定构建专题对象索引时的四叉树深度，并确定相应的编码。
文本类型的专题通过提取每个文本对象的覆盖范围，并使用多边形面积法则来确定文本对象的树深度和编码。以下对定义的三种索引构建法则作进一步说明。
点类型对象处理方法：
在点类型专题图层中，索引深度根据四叉树中每级结点对应子区域所包含的专题对象的数目(点密度)与预先设置的阈值相比较来确定。当某一级上的点密度大于预先设定的阈值时，需要对该级别的树结点进行进一步划分，然后再进行判断。否则，该子区域内所有专题对象的树深度为该级别，并根据本发明设计的四叉树编码方法对每个专题对象进行编码。
图3是一个点类型对象处理方法的示例。图中设定的点密度阈值为10，即每个树结点对应子区域内最大能够包含10个专题对象，如果某节点对应的子区域的点密度大于10，则需要对其进行四叉树的划分。图中树根或顶级结点(编码为4)的区域包含27个专题对象，需要进行四叉树的划分。划分之后树结点编码分别为0、1和2所对应区域包含的专题对象分别为1个、3个和5个，因此，可以直接记录这些专题对象的树深度和树编码，而编码为3的子区域包含18个专题对象，仍然需要进行划分。按照如上阈值，最终确定的这些专题对象的树深度和索引编码在图3的右侧列表中给出。
线类型对象处理方法：
在线类型专题图层中，索引深度根据专题对象与四叉树中每级结点对应子区域的最大跨越比与预先设置的阈值相比来确定。当专题对象与某级四叉树结点计算出的最大跨越比小于预先设定的阈值时，需要对该树结点进行进一步划分，然后再进行判断。否则，该级别为专题对象的树深度，并记录对应的编码。线与区域的最大跨越比定义为线与区域在经、纬度两个方向上的长度比值中的较大值。
图4是一个线类型对象处理方法的示例。图中设定的线跨越阈值为0.5，即专题对象与树结点对应子区域的最大跨越比值不能低于0.5，如果低于0.5，则需要对该级树结点进行划分。图中专题对象a和b与树根或顶级结点(编码为4)的最大跨越比值高于0.5，因此不需要进行划分，且a和b的树深度为0级，索引编码为4。其它对象与树根的最大跨越比值低于0.5，需要进行四叉树的划分，划分之后再与划分后的四个子区域进行计算和比较。按照如上阈值，最终确定的这些专题对象的树深度和索引编码在图4的右侧列表中给出。
多边形类型对象处理方法：
在多边形类型专题图层中，索引深度根据专题对象的面积与四叉树中每级结点对应子区域的面积的比值与预先设置的阈值相比来确定。当专题对象与某级四叉树结点计算出的面积比值小于预先设定的阈值时，需要对该树结点进行进一步划分，然后再进行判断。否则，该级别为专题对象的树深度，并记录对应的编码。
图5是一个多边形类型对象处理方法的示例。图中设定的面积比阈值为0.4，即专题对象与树结点对应子区域的面积比值不能低于0.4，如果低于0.4，则需要对该级树结点进行划分。图中每个专题对象与树根节点的面积比值均小于0.4，因此，均需要对该节点进行划分。划分之后，专题对象a和b与编码为1和2的对应子区域的面积比值大于0.4，因此不需要进行划分，且a和b的树深度为1级，索引编码分别为1和2。其它对象与编号为0和3的子区域面积比仍然大于0.4，因此，仍然需要进一步划分和判断。按照如上阈值，最终确定的这些专题对象的树深度和索引编码在图5的右侧列表中给出。
根据本发明所述的数据存储和空间索引方法建立的空间数据库，可以根据空间索引有效地减少数据浏览时的网络数据传输量。这个方法的具体步骤是：首先根据用户给定的需要进行浏览的一个空间范围，计算出一个临界索引深度。然后，依次从数据库的每个专题对象中提取出树深度低于该临界深度的专题对象。最后，将提取出的数据打包并进行发送。以上步骤中，当某级树深度的结点对应子区域与给定的空间范围的面积比值大于1且最接近于1，则该树深度被定义为临界索引深度。
通过以上方法的处理，可以使提取出的专题对象与用户的可视范围很好地适应，而分布较为密集的对象只有当用户进行更细致地观察时(通常为用户进行了窗口的放大，其作用反映在用户给定的空间范围更小)，才会被提取出来。这种方法不仅可以有效减少浏览矢量数据时网络上的数据传输量，而且也易于提高数据可视化的效果，尤其对于如手机等移动设备的地图发布和浏览非常有效。

Claims (4)

1.一种矢量数据的存储及空间索引方法，其特征在于：
空间矢量数据按照专题图层形式组织在数据集表中，每个专题图层根据数据类型分别由一个专题基本表和用于存储点类型、线类型、多边形类型及文本类型四种专题对象的数据表组成；
将专题对象所在的空间区域按照经度和纬度方向分别等分为两部分，并形成四个相同大小的空间子区域，这四个子区域按照顺时针方向分别被编号为0、1、2、3，每个子区域的编码由上级空间区域的编码附加上它们的编号组成，最顶级的空间区域的编号为4，第一级四叉树结点的编码为0、1、2、3，记录每个专题对象的四叉树索引的深度和编码；
所述专题基本表记录专题的空间矢量数据类型和专题附加的属性字段的信息，以及其它一些说明和备注信息；
所述点类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表和空间索引表组成；
所述线类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表、空间索引表、组成线对象的点的基本表和点的属性表组成；
多边形类型专题对象的数据表由数据基本表、数据属性表、空间索引表、组成多边形对象的点的基本表和点的属性表组成；
文本类型专题对象的数据表由数据基本表和空间索引表组成。
数据基本表存储专题图层中每个专题对象的基本数据和图形可视化所需的配置信息，并保持对专题对象的属性表、索引表等辅助表的关联关系；
数据属性表记录每个专题对象的属性信息；
空间索引表记录每个专题对象的四叉树索引的深度和编码。
2.根据权利要求1所述的矢量数据的存储及空间索引方法，其特征在于：在点类型专题图层中，索引深度根据四叉树中每级结点对应子区域所包含的专题对象的数目(点密度)与预先设置的阈值相比较来确定。
3.根据权利要求1所述的矢量数据的存储及空间索引方法，其特征在于：在线类型专题图层中，索引深度根据专题对象与四叉树中每级结点对应子区域的最大跨越比与预先设置的阈值相比来确定。
4.根据权利要求1所述的矢量数据的存储及空间索引方法，其特征在于：在多边形类型专题图层中，索引深度根据专题对象的面积与四叉树中每级结点对应子区域的面积的比值与预先设置的阈值相比来确定。
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