CN104462258B - 一种多版本的非结构化模型的组织管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，包括：1)预处理非结构化模型；2)是否按分区数据剖分；3)是则按分区数据剖分，否则格网剖分；4)构建LOD数据结构；5)关键词地理编码，格网索引和四叉树的混合索引；6)生成特征图像；7)对非结构化模型分类；8)构建多时相、多尺度数据集；9)非结构化模型数据更新管理；10)非结构化模型多版本管理。与现有技术相比，本发明对非结构化模型快速预处理，构建了连续LOD数据结构模型，通过多时相数据集、多尺度数据集的组织管理实现非结构化模型的快速调用，通过多版本数据集构建发布方法构建多版本数据集控制数据发布，采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理，满足不同用户的实际需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于数据库的模型组织管理方法，特别涉及一种多版本的非结构化模型的组织管理方法。
背景技术
非结构化数据是指不能直接用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图像和视频信息等等。非结构化模型作为非结构化数据的一部分，它是通过倾斜摄影测量技术、激光测量技术等方法获取的并通过离散数据点表达地球表面各种地物的三维空间信息的模型，该模型具有精度高、获取速度快、数据量大、实时性强、易于加工、全数字特征等特点，对地理环境和场景的建立和表达具有重要的意义。
目前在地学领域空间数据组织管理的研究中，学者们大多关注GIS、数字城市和数字地球的研究，并对大数据量的DEM、DSM和三维城市模型等内容进行了深入地探讨，发展出了一系列适合地学领域数据三维目标的组织管理、空间索引等方法，然而，如果直接将这些方法应用到对非结构化模型的组织管理，便会产生效率不高，模型更新较复杂，无法对更新前的数据进行回溯，模型发布不灵活，无法达到非结构化模型的高效调用和可视化等问题，因此需要将大数据量模型内容进行分层分块，避免导致数据臃肿而不利于维护。
版本是发布的属于与用户可交互的单元，版本的设置可以满足不同用户的实际需求，并且便于数据的更新与维护。
为了解决上述问题，本发明提出一种能高效调用的多版本的非结构化模型的组织管理方法。
发明内容
本发明克服了上述现有技术中存在的不足，提出了一种能高效调用的多版本的非结构化模型的组织管理方法。
本发明的技术方案是这样实现的，一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，该方法包括以下步骤：
1)确定研究区域，提前预处理由离散点所组成的非结构化模型，即去除研究区域外的离散点和高程异常值的离散点；
该步骤用以去除不必要的离散点，优化了非结构化模型，便于组织管理。
2)判断非结构化模型是否具有已知的分区数据；
所述的分区数据包括村行政区数据、小区行政区数据等。
3)根据步骤2)的判断，若是则按已知的分区数据对非结构化模型进行剖分处理，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；否则仅对非结构化模型进行规则的格网剖分，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；
该步骤可以采用不规则形状的已知分区数据进行剖分，或按规则形状的格网进行剖分，以满足了模型组织的不同应用需求。
4)在步骤3)得到的每一个数据块中根据通过设置不同采样间距均匀抽稀提取密集程度不同的离散点形成不同的细节层次，构建连续LOD数据结构；
该步骤中的不同细节层次的处理可以提高显示调用速度。
5)根据各个数据块中离散点的特征建立关键词，进行基于关键词的地理编码，并建立格网索引和四叉树的混合索引方式；
该步骤建立关键词索引使检索数据时不用按编码方式逐块查找，而可以直接利用关键字快速定位到对应数据块，加快检索速度；格网索引和四叉树的混合索引方式将各个分区数据块和分层数据块联系起来，方便快速调用。
6)计算非结构化模型中离散点X、Y、Z坐标的最大值和最小值，将离散点区域投影到XOY平面，并划分规则格网，然后计算格网内部离散点的平面距离、高程差异、点密集程度三个分布特征，确定各个离散点的定权，从而生成全部非结构化模型离散点的特征图像；
该步骤综合各个离散点的多种特征属性，提高了分类精度。
7)通过步骤6)中生成的特征图像对非结构化模型进行分类，其中分类的具体方法：
①首先将离散点特征图像通过类间方差计算阈值，分离出地面和非地面，得到分割图像；
②对分割图像进行轮廓提取，跟踪得到每个非地面目标的轮廓边界，利用离散点特征图像与离散点间的映射关系实现离散点的分类；
③将分类后具有相同类别属性的离散点组成类别数据集；
8)将非结构化模型通过时间属性构建多时相数据集，并通过LOD数据结构的不同级别构建多尺度数据集；
其中多时相数据集中包括的不同要素表示随着时间变化中的不同时期的要素状态；多尺度数据集表现模型的精细程度，精细度的不同就造成了数据在使用上的级别不同；该步骤实现了多时相数据集和多尺度数据集的统一管理。
9)通过自定义更新机制对非结构化模型的几何数据、属性数据和关联数据的更新进行管理；
非结构化模型的更新包括其几何数据、属性数据和元数据等关联数据的更新；该步骤实现了高效的数据更新机制，而不是简单的替代，减少了数据更新量。
10)根据需求，通过多版本的数据集构建发布方法配置相应的数据集组成版本来控制非结构化模型数据的发布，且通过设置版本号记录不同版本的数据；并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理。
该步骤通过版本发布满足不同用户的实际需求，也便于多用户同时操作数据。
作为优选，步骤5)中所述的基于关键词的地理编码是针对非结构化模型通过用户自定义的特征，提取关键词建立倒排索引，各个关键词记录在自定义的倒排表中，通过倒排表查找该关键词的所有非结构化模型并进行快速定位；关键词在倒排表中的编码采用哈希函数编码，哈希函数编码通过数据内容和数据存放地址之间的映射关系将特征的字符串转化为一个整数；在建立倒排索引时首先判断该关键词是否为新词，若是则将该关键词转化为哈希函数编码插入倒排表，否则找到该关键词倒排表的位置添加其后。
作为优选，步骤5)中所述的格网索引和四叉树的混合索引方式是通过利用离散点的分区编码建立格网索引，每个格网作为四叉树的叶节点，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，每个区域范围通过LOD数据结构的简化重构四叉树的中间节点，中间节点存储的区域为LOD数据结构第一层次的非结构化模型，最终形成格网索引和四叉树的混合索引，在调度其中一个非结构化模型时首先通过格网索引在分区编码中快速查找非结构化模型所在的格网位置，通过四叉树索引可以准确定位不同精细程度的非结构化模型。
作为优选，步骤9)中自定义更新机制中的属性数据的更新通过建立一种扩展属性表来扩展，原属性记录在新增属性表中，同时属性管理表中记录新增的表名称和语义的名称，每个扩展属性表通过地物编码来识别和相互关联，所述的属性管理表用以记录各增删属性表；所述的几何数据的更新通过调用相应版本，在版本数据集中进行更新；所述的关联数据的更新采用增量式记录方式，只更新对应的信息。
该步骤采用高效的数据自定义更新机制，而不是简单的数据更新替代，减少数据的更新量和加快数据的更新速度。
作为优选，步骤10)中所述的多版本的数据集构建发布方法是将同一类别、时间、区域或尺度的非结构化模型组成一个数据集，然后将多个数据集统一存储在数据库中，同时按照实际用途将一个或多个影像集合并成一个集合构成一个版本，并且提供给用户发布使用，每个版本赋予唯一标识的版本号。
作为优选，步骤10)中所述的分布式版本管理方法中每个版本设置各自节点版本库，在分布式版本管理方法体系结构中用户通过其各自节点版本库进行同步工作，各个用户在网络环境内是对等的，且相互之间可以进行数据的版本处理。
该步骤便于多用户同时对数据的编辑与查看。
采用了上述技术方案的本发明的有益效果是：
本发明提出了一种能高效调用的多版本的非结构化模型的组织管理方法。本发明不仅可以对非结构化模型进行快速预处理，构建分层分块的连续LOD数据结构模型，并通过多时相数据集、多尺度数据集的组织管理实现非结构化模型的快速调用，通过多版本的数据集构建发布方法构建多版本数据集控制数据发布，并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理，满足不同用户的实际需求。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2为本发明实施例格网分区编码图；
图3为本发明连续LOD数据结构的示意图；
图4为本发明连续LOD数据结构调用的效果图；
图5为本发明实施例非结构化模型分类方法示意图；
图6为本发明实施例非结构化模型分类示意图；
图7为本发明实施例关键词倒排索引结构示意图；
图8为本发明实施例格网索引和四叉树的混合索引结构示意图；
图9为本发明实施例非结构化模型多版本管理结构示意图；
图10为本发明非结构化模型高效调用的效果图。
具体实施方式
本发明的具体实施方式如下：
实施例：一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，如图1、10所示，该方法包括以下步骤：
1)确定研究区域，提前预处理由离散点所组成的非结构化模型，即去除研究区域外的离散点和高程异常值的离散点；
2)判断非结构化模型是否具有已知的分区数据；
3)根据步骤2)的判断，若是则按已知的分区数据对非结构化模型进行剖分处理，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；否则仅对非结构化模型进行规则的格网剖分，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；(所述的格网分区编码具体如图2所示)
4)在步骤3)得到的每一个数据块中根据通过设置不同采样间距均匀抽稀提取密集程度不同的离散点形成不同的细节层次，构建连续LOD数据结构；(具体如图3～4所示)
5)根据各个数据块中离散点的特征建立关键词，进行基于关键词的地理编码，并建立格网索引和四叉树的混合索引方式；
6)计算非结构化模型中离散点X、Y、Z坐标的最大值和最小值，将离散点区域投影到XOY平面，并划分规则格网，然后计算格网内部离散点的平面距离、高程差异、点密集程度三个分布特征，确定各个离散点的定权，从而生成全部非结构化模型离散点的特征图像；
7)通过步骤6)中生成的特征图像对非结构化模型进行分类，其中分类的具体方法：(具体如图5所示)
①首先将离散点特征图像通过类间方差计算阈值，分离出地面和非地面，得到分割图像；
②对分割图像进行轮廓提取，跟踪得到每个非地面目标的轮廓边界，利用离散点特征图像与离散点间的映射关系实现离散点的分类；
③将分类后具有相同类别属性的离散点组成类别数据集；
8)将非结构化模型通过时间属性构建多时相数据集，并通过LOD数据结构的不同级别构建多尺度数据集；(具体如图6所示)
9)通过自定义更新机制对非结构化模型的几何数据、属性数据和关联数据的更新进行管理；
10)根据需求，通过多版本的数据集构建发布方法配置相应的数据集组成版本来控制非结构化模型数据的发布，且通过设置版本号记录不同版本的数据；并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理。
具体地说，步骤3)中所述的分区编码采用的是线性四叉树的Morton编码方式；上述中所述的格网间距采用0.25m。
具体地说，如图7所示，步骤5)中所述的基于关键词的地理编码是针对非结构化模型通过用户自定义的特征，提取关键词建立倒排索引，各个关键词记录在自定义的倒排表中，通过倒排表查找该关键词的所有非结构化模型并进行快速定位；关键词在倒排表中的编码采用哈希函数编码，哈希函数编码通过数据内容和数据存放地址之间的映射关系将特征的字符串转化为一个整数；在建立倒排索引时首先判断该关键词是否为新词，若是则将该关键词转化为哈希函数编码插入倒排表，否则找到该关键词倒排表的位置添加其后。
如图8所示，步骤5)中所述的格网索引和四叉树的混合索引方式是通过利用离散点的分区编码建立格网索引，每个格网作为四叉树的叶节点，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，每个区域范围通过LOD数据结构的简化重构四叉树的中间节点，中间节点存储的区域为LOD数据结构第一层次的非结构化模型，最终形成格网索引和四叉树的混合索引，在调度其中一个非结构化模型时首先通过格网索引在分区编码中快速查找非结构化模型所在的格网位置，通过四叉树索引可以准确定位不同精细程度的非结构化模型。
步骤9)中自定义更新机制中的属性数据的更新通过建立一种扩展属性表来扩展，原属性记录在新增属性表中，同时属性管理表中记录新增的表名称和语义的名称，每个扩展属性表通过地物编码来识别和相互关联，所述的属性管理表用以记录各增删属性表；所述的几何数据的更新通过调用相应版本，在版本数据集中进行更新；所述的关联数据的更新采用增量式记录方式，只更新对应的信息。
如图9所示，步骤10)中所述的多版本的数据集构建发布方法是将同一类别、时间、区域或尺度的非结构化模型组成一个数据集，然后将多个数据集统一存储在数据库中，同时按照实际用途将一个或多个影像集合并成一个集合构成一个版本，并且提供给用户发布使用，每个版本赋予唯一标识的版本号。具体地说，各版本中每一个数据集对应着一个范围，在这个范围内包含该范围内的所有时期的模型数据，每个区域内的模型数据存储，都有相同的存储逻辑，在对外发布的时候可以通过配置不同的数据集来，控制数据发布的区域，同时在每一个数据集里，通过选择不同的时间和连续LOD数据结构级别，来精确控制数据的发布。
所述的分布式版本管理方法中每个版本设置各自节点版本库，在分布式版本管理方法体系结构中用户通过其各自节点版本库进行同步工作，各个用户在网络环境内是对等的，且相互之间可以进行数据的版本处理。
本发明提出了一种能高效调用的多版本的非结构化模型的组织管理方法。本发明不仅可以对非结构化模型进行快速预处理，构建分层分块的连续LOD数据结构模型，并通过多时相数据集、多尺度数据集的组织管理实现非结构化模型的快速调用，通过多版本的数据集构建发布方法构建多版本数据集控制数据发布，并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理，满足不同用户的实际需求。
Claims (6)
1.一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
1)确定研究区域，提前预处理由离散点所组成的非结构化模型，即去除研究区域外的离散点和高程异常值的离散点；
2)判断非结构化模型是否具有已知的分区数据；
3)根据步骤2)的判断，若是则按已知的分区数据对非结构化模型进行剖分处理，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；否则仅对非结构化模型进行规则的格网剖分，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；
4)在步骤3)得到的每一个数据块中根据通过设置不同采样间距均匀抽稀提取密集程度不同的离散点形成不同的细节层次，构建连续LOD数据结构；
5)根据各个数据块中离散点的特征建立关键词，进行基于关键词的地理编码，并建立格网索引和四叉树的混合索引方式；
6)计算非结构化模型中离散点X、Y、Z坐标的最大值和最小值，将离散点区域投影到XOY平面，并划分规则格网，然后计算格网内部离散点的平面距离、高程差异、点密集程度三个分布特征，确定各个离散点的定权，从而生成全部非结构化模型离散点的特征图像；
7)通过步骤6)中生成的特征图像对非结构化模型进行分类，其中分类的具体方法：
①首先将离散点特征图像通过类间方差计算阈值，分离出地面和非地面，得到分割图像；
②对分割图像进行轮廓提取，跟踪得到每个非地面目标的轮廓边界，利用离散点特征图像与离散点间的映射关系实现离散点的分类；
③将分类后具有相同类别属性的离散点组成类别数据集；
8)将非结构化模型通过时间属性构建多时相数据集，并通过LOD数据结构的不同级别构建多尺度数据集；
9)通过自定义更新机制对非结构化模型的几何数据、属性数据和关联数据的更新进行管理；
10)根据需求，通过多版本的数据集构建发布方法配置相应的数据集组成版本来控制非结构化模型数据的发布，且通过设置版本号记录不同版本的数据；并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理。
2.根据权利要求1所述的一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于：步骤5)中所述的基于关键词的地理编码是针对非结构化模型通过用户自定义的特征，提取关键词建立倒排索引，各个关键词记录在自定义的倒排表中，通过倒排表查找该关键词的所有非结构化模型并进行快速定位；关键词在倒排表中的编码采用哈希函数编码，哈希函数编码通过数据内容和数据存放地址之间的映射关系将特征的字符串转化为一个整数；在建立倒排索引时首先判断该关键词是否为新词，若是则将该关键词转化为哈希函数编码插入倒排表，否则找到该关键词倒排表的位置添加其后。
3.根据权利要求1所述的一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于：步骤5)中所述的格网索引和四叉树的混合索引方式是通过利用离散点的分区编码建立格网索引，每个格网作为四叉树的叶节点，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，每个区域范围通过LOD数据结构的简化重构四叉树的中间节点，中间节点存储的区域为LOD数据结构第一层次的非结构化模型，最终形成格网索引和四叉树的混合索引，在调度其中一个非结构化模型时首先通过格网索引在分区编码中快速查找非结构化模型所在的格网位置，通过四叉树索引准确定位不同精细程度的非结构化模型。
4.根据权利要求1所述的一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于：步骤9)中自定义更新机制中的属性数据的更新通过建立一种扩展属性表来扩展，原属性记录在新增属性表中，同时属性管理表中记录新增的表名称和语义的名称，每个扩展属性表通过地物编码来识别和相互关联，所述的属性管理表用以记录各增删属性表；所述的几何数据的更新通过调用相应版本，在版本数据集中进行更新；所述的关联数据的更新采用增量式记录方式，只更新对应的信息。
5.根据权利要求1所述的一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于：步骤10)中所述的多版本的数据集构建发布方法是将同一类别、时间、区域或尺度的非结构化模型组成一个数据集，然后将多个数据集统一存储在数据库中，同时按照实际用途将一个或多个影像集合并成一个集合构成一个版本，并且提供给用户发布使用，每个版本赋予唯一标识的版本号。
6.根据权利要求1所述的一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于：步骤10)中所述的分布式版本管理方法中每个版本设置各自节点版本库，在分布式版本管理方法体系结构中用户通过其各自节点版本库进行同步工作，各个用户在网络环境内是对等的，且相互之间可以进行数据的版本处理。
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Inventor after: Li Yingcheng Inventor after: Wang Enquan Inventor after: Liao Ming Inventor after: Yu Kaijie Inventor after: Ao Nan Inventor after: Ye Dongmei Inventor after: Ni Xichun Inventor before: Li Yingcheng Inventor before: Wang Enquan Inventor before: Liao Ming Inventor before: Yu Kaijie Inventor before: Ao Nan Inventor before: Ye Dongmei |
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