CN107729494A - 一种基于z型空间曲线映射的poi检索方法 - Google Patents

一种基于z型空间曲线映射的poi检索方法 Download PDF

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刘冬林
孙庆甜
王刚
赵若琪
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Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS
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Beijing Geobeans Network Information Technology Co ltd
Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS
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Abstract

本发明公开了一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其整体步骤如下：输入POI空间文本数据，作为数据源文件；根据POI数据创建数据库文件，用于存储、检索与统计分析POI数据；利用四叉树原理组织和管理POI数据，对POI数据进行分层组织并编码；设定四叉树中各个节点的编码规则；建立Z型空间曲线映射算法；结合POI数据词典，实现高效快速的检索操作，获取有价值的POI数据及其属性信息。本发明采用四叉树组织原理及编码方式对POI数据进行管理，提高了POI属性信息的存储能力和更新的效率，解决了现有数据索引技术对于海量POI查询效率不高的问题，可以满足广大用户进行大规模访问的性能需求。

Description

一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法
技术领域
本发明涉及一种检索方法，尤其涉及一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法。
背景技术
POI(Point Of Interest，POI)是指一切可以抽象为点的地理现象，尤其是一些与人们日常生活密切相关的地理实体，如学校、银行、超市等。其在交通、应急指挥、物流管理、电子商务以及其他各类地理信息位置服务领域发挥着重要作用。空间数据中存储了许多具有坐标位置的POI，如商场、景点、宾馆、车站、餐馆等，同时还存储了一定描述性的文本信息。
近年来，在移动互联网爆发式增长的驱动下，互联网增加了空间的维度，研究显示，大约20％的网络搜索是和地理位置相关的。POI检索采用关键词结合地理坐标的方式，帮助用户从空间数据库中找到相关的结果，其是实现海量数据管理的关键技术之一，直接影响空间数据库的整体性能。目前国内外主要使用的POI检索技术R树系列的索引和四叉树系列的空间索引，其各自的缺陷主要表现在：
(1)R树索引技术满足空间索引访问尽量少的结点的要求，虽然具有很强的灵活性，但是空间数据的插入和删除算法复杂度高；
(2)传统四叉树是一种结构清晰、构造简单的层次数据结构，与R树相比更新计算量要小，但是可调节性比较差，当索引区域范围发生变化时需要重建索引；同时，在四叉树级别数较大、查询区域设计的结点量很大的时候，查询效率不高。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其整体步骤如下：
S1、输入POI空间文本数据，作为数据源文件；
S2、根据POI数据创建数据库文件，用于存储、检索与统计分析POI数据；
S3、利用四叉树原理组织和管理POI数据，对POI数据进行分层组织并编码；
S4、设定四叉树中各个节点的编码规则；
S5、建立Z型空间曲线映射算法；
S6、结合POI数据词典，实现高效快速的检索操作，获取有价值的POI数据及其属性信息。
S3中对POI数据进行分层组织并编码的具体方式为：将所有POI数据等分成4部分进行分块存储，然后逐块检查其网格值；若某个子区域的所有网格均含有相同的格网值，则这个子区域就不再往下分割；否则，把这个区域再分割成4个子区域；这样逐级递归分割，直到每个子块都只含有相同属性值为止。
S4中的编码规则为：从根节点开始，每层节点在其父节点的编码后增加两个二进制位，分别用00、01、10、11代表其四个子节点；依次增加直到四叉树的叶节点。
S5中建立Z型空间曲线映射算法的具体方法为：在二维空间中，将数据节点的x坐标和y坐标转换为Z型空间曲线映射下的一维序号；将二进制的行坐标与列坐标按位进行交错组合，得到新的二进制数，即映射后的二进制序号。
本发明采用四叉树组织原理及编码方式对POI数据进行管理，提高了POI属性信息的存储能力和更新的效率，解决了现有数据索引技术对于海量POI查询效率不高的问题，可以满足广大用户进行大规模访问的性能需求。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
图2为层数等于3时的四叉树节点编码规则示意图。
图3为Z型空间曲线填充映射后的一维序号关系图。
图4为层数等于4的四叉树Z型空间曲线访问顺序和编码图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1所示的一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其整体步骤如下：
步骤一、输入POI空间文本数据，作为数据源文件；
步骤二、根据POI数据创建数据库文件，用于存储、检索与统计分析POI数据；
步骤三、利用四叉树算法的原理组织和管理POI数据；将所有POI数据分块存储，空间数据等分成4部分，逐块检查其网格值。如果某个子区域的所有网格均含有相同的格网值，则这个子区域就不再往下分割；否则，把这个区域再分割成4个子区域。这样递归的分割直到每个子块都只含有相同属性值为止。
步骤四、设定四叉树中各个节点的编码顺序为根节点编码为0，根节点的四个子节点为00，01，10，11，编码为00节点的四个子节点编码为：0000，0001，0010，0011，以此类推。编码规则就是从根节点开始，每层节点在其父节点的编码后增加两个二进制位，分别00、01、10、11代表其四个子节点。依次增加直到四叉树的叶节点，设定层数为L，四叉树的初始层数为1，则从第2层开始，层数为L的四叉树节点二进制编码的位数可以达到2*(L-1)，则二维空间大小SIZE为pow(2,k)，以L＝3层为示例，编码如图2所示；
步骤五、建立Z型空间填充映射算法，依据步骤三中POI数据的组织过程，空间数据被划分成许多同样大小的网格单元，在二维空间中，[x，y]坐标与Z型空间曲线填充映射后的一维序号关系如图3所示。将二进制的行坐标与列坐标按位进行交错组合，得到新的二进制数，即为映射后的二进制序号。
空间填充曲线是闭合间隔单元I＝[0,1]到闭合矩形单元S＝[0,1]2的连续映射，也是所有能够填满二维或者更高维空间的连续分形曲线的总称，可以实现降低空间维度。Z型空间曲线是一种应用最广泛的空间填充曲线，它是按照字母Z的书写顺序进行索引的填充曲线，具有曲线变换单一、规律简单的特点。
步骤六、二维Z曲线映射算法描述如下：
功能：在大小为size的二维空间中，将数据节点的x坐标cord X和y坐标cord Y转换为Z曲线映射下的一维序号。
实现Z曲线算法的伪代码如下所述：
begin(算法开始)
Input(cord X，cord Y，size)‘定义节点x轴坐标cord X，y轴坐标cord Y，以及二维空间大小size’
Dim num As Integer
num＝0
Dim temp As Integer
temp＝log(size)/log(2)
for i＝0 to temp
num+＝(cordX>>i)<<(i*2)‘取出cordX中的一位插入num适当位置’
num+＝(cordY>>i)<<(i*2+1)‘取出cordY中的一位插入num适当位置’
endfor
Output(num)
end(算法结束)
步骤七、根据四叉树组织模型，按照Z曲线的算法描述，层数为4层的四叉树Z型填充曲线访问顺序和编码如图4所示，根节点编码为0，按照上北下南左西右东的地理定位方式，根节点四个子节点为SW(Southwest西南)为00，SE(Southeast东南)为01，NW(Northwest西北)为10，NE(Northeast东北)为11。编码为00节点其四个子节点编码为：SW为0000，SE为0001，NW为0010，NE为0011。以此类推，可对整棵四叉树进行编码。四叉树中每个数据块都有单独的编码。
步骤八、POI空间数据Z型空间曲线填充索引建立完毕，结合POI数据词典，可高效快速的进行检索操作，从而获取有意义的POI数据及其属性信息。
本发明采用四叉树分层组织与编码原理对海量POI数据进行管理，利用Z型空间曲线填充映射算法的聚类和降维特性，对POI数据进行降维处理，映射到一维空间进行编码，实现对POI数据的快速定位和查找，具有较强的应用价值。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其特征在于：所述方法的整体步骤如下：
S1、输入POI空间文本数据，作为数据源文件；
S2、根据POI数据创建数据库文件，用于存储、检索与统计分析POI数据；
S3、利用四叉树原理组织和管理POI数据，对POI数据进行分层组织并编码；
S4、设定四叉树中各个节点的编码规则；
S5、建立Z型空间曲线映射算法；
S6、结合POI数据词典，实现高效快速的检索操作，获取有价值的POI数据及其属性信息。
2.根据权利要求1所述的基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其特征在于：所述S3中对POI数据进行分层组织并编码的具体方式为：将所有POI数据等分成4部分进行分块存储，然后逐块检查其网格值；若某个子区域的所有网格均含有相同的格网值，则这个子区域就不再往下分割；否则，把这个区域再分割成4个子区域；这样逐级递归分割，直到每个子块都只含有相同属性值为止。
3.根据权利要求1所述的基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其特征在于：所述S4中的编码规则为：从根节点开始，每层节点在其父节点的编码后增加两个二进制位，分别用00、01、10、11代表其四个子节点；依次增加直到四叉树的叶节点。
4.根据权利要求1所述的基于Z型空间曲线映射的POI检索方法，其特征在于：所述S5中建立Z型空间曲线映射算法的具体方法为：在二维空间中，将数据节点的x坐标和y坐标转换为Z型空间曲线映射下的一维序号；将二进制的行坐标与列坐标按位进行交错组合，得到新的二进制数，即映射后的二进制序号。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109492068A (zh) * 2018-11-01 2019-03-19 北京永安信通科技股份有限公司 预定区域中的对象定位方法、装置和电子设备
CN109740376A (zh) * 2018-12-21 2019-05-10 哈尔滨工业大学（深圳） 基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质
CN115034027A (zh) * 2022-08-10 2022-09-09 上海叁零肆零科技有限公司 一种gis数据点线映射方法与系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6526176B1 (en) * 1999-10-21 2003-02-25 Lucent Technologies Inc. Efficient processing of quadtree data
CN101551823A (zh) * 2009-04-20 2009-10-07 浙江师范大学 一种综合多特征图像检索方法
CN101908068A (zh) * 2010-08-03 2010-12-08 武汉大学 一种基于四叉树索引的海量激光扫描点云实时绘制方法
CN105307111A (zh) * 2014-07-07 2016-02-03 南京理工大学常熟研究院有限公司 一种基于增量近邻查询的位置隐私保护方法
CN105405166A (zh) * 2015-10-30 2016-03-16 东北大学 一种基于线性四叉树的lod模型生成方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6526176B1 (en) * 1999-10-21 2003-02-25 Lucent Technologies Inc. Efficient processing of quadtree data
CN101551823A (zh) * 2009-04-20 2009-10-07 浙江师范大学 一种综合多特征图像检索方法
CN101908068A (zh) * 2010-08-03 2010-12-08 武汉大学 一种基于四叉树索引的海量激光扫描点云实时绘制方法
CN105307111A (zh) * 2014-07-07 2016-02-03 南京理工大学常熟研究院有限公司 一种基于增量近邻查询的位置隐私保护方法
CN105405166A (zh) * 2015-10-30 2016-03-16 东北大学 一种基于线性四叉树的lod模型生成方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨莹: ""瓦片四叉树和填充曲线实现海量地形数据管理"", 《计算机工程与应用》 *
聂云峰 等: ""基于Z 曲线的瓦片地图服务空间索引"", 《中国图象图形学报》 *
胡颖: ""基于四叉树的移动终端地图搜索算法研究与实现"", 《地理空间信息》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109492068A (zh) * 2018-11-01 2019-03-19 北京永安信通科技股份有限公司 预定区域中的对象定位方法、装置和电子设备
CN109492068B (zh) * 2018-11-01 2020-12-11 北京永安信通科技有限公司 预定区域中的对象定位方法、装置和电子设备
CN109740376A (zh) * 2018-12-21 2019-05-10 哈尔滨工业大学（深圳） 基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质
CN109740376B (zh) * 2018-12-21 2020-11-13 哈尔滨工业大学（深圳） 基于近邻查询的位置隐私保护方法、系统、设备及介质
CN115034027A (zh) * 2022-08-10 2022-09-09 上海叁零肆零科技有限公司 一种gis数据点线映射方法与系统
CN115034027B (zh) * 2022-08-10 2022-11-25 上海叁零肆零科技有限公司 一种gis数据点线映射方法与系统

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