遥感数据实时空间索引方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117421435A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311449307.5G06F16/54(2019.01)
(22)申请日2023.11.
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基于云原生的遥感大数据近实时计算方法研究
一、引言
随着遥感技术的不断发展和应用领域的拓展，遥感大数据的获取和处理变得日益重要。如何有效地处理和分析这些海量数据，以实现近实时的计算和决策支持，已成为当前研究的热点问题。云原生技术以其高可扩展性、高可用性和灵活性等特点，为遥感大数据的近实时计算提供了新的解决方案。本文旨在研究基于云原生的遥感大数据近实时计算方法，为遥感大数据的处理和分析提供新的思路和方法。
二、云原生技术概述
云原生技术是一种以云计算为基础，以微服务、容器、自动化运维等为核心的技术体系。其核心思想是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性，以更高效、灵活的方式构建和运行应用程序。云原
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基于GeoSOT的地理空间数据分布式存储与索引方法研究
一、引言
随着信息技术的快速发展，地理空间数据的获取、处理和应用能力日益增强。为了满足大数据时代的需求，分布式存储与索引技术显得尤为重要。GeoSOT（GeospatialStorageandObject-basedTransactions）作为一种新型的地理空间数据存储和索引方法，正逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨基于GeoSOT的地理空间数据分布式存储与索引方法的研究，旨在为地理空间数据的存储、管理和应用提供理论依据和实践指导。
二、GeoSOT概述
GeoSOT是一种基于对象-关系数据库的地理空间数据存储和索引方法。它通过将地理空
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数据空间索引关键技术研究.pdf
摘 要
当下信息管理面临的挑战在于很多组织或个人依赖大量异质且相互关联的
数据，却缺乏有效的一致的管理方式。在这种情况下，数据库界的研究者们提
出了数据空间这一概念，以及数据空间平台的一些基本原则。在数据空间所面
对的环境中，结构化数据和非结构化数据常常是共存着的，对用户和系统来说
都是同等重要的。目前一些对这两种数据进行共同管理的系统中，采取的策略
是对其进行分别索引。如此的缺陷是会对用户的查询提交产
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空间数据库索引技术.doc
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收稿日期：2008-04-10
基金项目：中国核工业地质局基金项目
空间数据库索引技术
文章已发表在我的个站: HYPERLINK
（核工业北京地质研究院， 北京 100029） （anzienjoylife@）
摘要 空间数据库在多个学科中得到了广泛的应用，空间数据库索引技术是空间数据库应用中的一个核心问题。空间数据库索引技术通过对存储在介质上的数据位置信息的描述，从而提高空间数据库的数据获取效率。空间数据库索引技术是提高空间数据库查询性能的关键技术，直接影响到空间数据库系统的成败。本文阐述了目前主流的空间索引技术，包括基于二叉树的索引结构、基于B-树的
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空间数据库索引技术 目录 空间数据库索引的理论基础 有代表性的空间数据索引结构 空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。 空间数据库索引的理论基础 空间数据 空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间坐标及空间范围相关的数据,例如地图上的经纬度、湖泊、城市等。典型的关系型数据库模式中,并没有存储空间数据的位置,它只能处理单维的属性数据。所谓单维属性数据是指传统类型(包括数字型、字符型等)的数据,它不包括描述空间位置和形状的坐标信息和描述空间关系的拓扑信息。与传统的数据库相比,空间数据的处理是一项时间和空间开销更大的操作。为了有效提高对
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空间数据库索引技术要点.ppt
空间数据库索引技术 目录 空间数据库索引的理论基础 有代表性的空间数据索引结构 空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。 空间数据库索引的理论基础 空间数据 空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间坐标及空间范围相关的数据,例如地图上的经纬度、湖泊、城市等。典型的关系型数据库模式中,并没有存储空间数据的位置,它只能处理单维的属性数据。所谓单维属性数据是指传统类型(包括数字型、字符型等)的数据,它不包括描述空间位置和形状的坐标信息和描述空间关系的拓扑信息。与传统的数据库相比,空间数据的处理是一项时间和空间开销更大的操作。为了有效提高对
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空间数据库索引技术 目录 空间数据库索引的理论基础 有代表性的空间数据索引结构 空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。 空间数据库索引的理论基础 空间数据 空间数据是指与二维、三维或更高维空间的空间坐标及空间范围相关的数据,例如地图上的经纬度、湖泊、城市等。典型的关系型数据库模式中,并没有存储空间数据的位置,它只能处理单维的属性数据。所谓单维属性数据是指传统类型(包括数字型、字符型等)的数据,它不包括描述空间位置和形状的坐标信息和描述空间关系的拓扑信息。与传统的数据库相比,空间数据的处理是一项时间和空间开销更大的操作。为了有效提高对
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使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具介绍.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具介绍
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具介绍
摘要：随着城市化进程的加快，城市绿地空间对于改善城市生态环境、提升居民生活质量具有重要意义。遥感技术作为一种非接触、大范围、快速获取地表信息的方法，在城市绿地空间分析中具有显著优势。本文介绍了基于遥感数据的城市绿地空间分析方法与工具，包括数据预处理、绿地信息提取、空间分析和可视化等环节。通过实例分析，验证了所提出方法的有效性和实用性，为城市绿地空间规划与管理提供了科学依据和技术
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多源遥感数据驱动下的城市绿地空间分布诊断：方法、应用与启示.docx
多源遥感数据驱动下的城市绿地空间分布诊断：方法、应用与启示
一、引言
1.1研究背景与意义
随着全球城市化进程的加速，城市人口急剧增长，城市规模不断扩张。根据联合国的统计数据，截至2023年，全球城市人口占总人口的比例已超过56%，预计到2050年，这一比例将达到68%。在我国，2023年末常住人口城镇化率为66.16%，城市发展取得了举世瞩目的成就。然而，城市化的快速发展也带来了一系列严峻的问题，其中城市绿地的变化和分布问题备受关注。
城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，具有不可替代的生态、社会和经济价值。在生态方面，城市绿地能够吸收二氧化碳、释放氧气，缓解城市热岛效应
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空间数据库导论(遥感).ppt
各类空间及其共性;各类空间及其共性;导论;空间数据库的任务;空间数据库的任务;地理空间的概念;地理空间的定位框架;地理空间的模型;空间数据的概念〔空间现象〕;空间数据的概念〔空间现象分类〕;空间数据的概念〔空间要素〕;空间数据的概念〔空间数据〕;空间数据的特点;空间数据模型的复杂性;空间数据库实现的复杂性;空间数据库与地理信息系统;空间数据库〔内容〕;空间数据库是在数据库的根底上开展起来的，是对标准数据库的扩充与创新。空间数据库的根本原理、研究的根本内容、实现的根本功能和到达的总体目标与数据库根本一致。空间数据库管理系统围绕着空间数据的表达、管理与控制问题，尽可能利用标准数据管理技术当前取得的
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空间聚类与遥感数据的融合-深度研究.pptx
空间聚类与遥感数据的融合
空间聚类概述
遥感数据类型
融合方法研究
聚类算法分析
融合效果评估
应用案例探讨
技术挑战与对策
未来发展趋势ContentsPage目录页
空间聚类概述空间聚类与遥感数据的融合
空间聚类概述空间聚类的基本概念1.空间聚类是一种将空间数据中的点或区域根据其空间位置和特征进行分组的方法，旨在揭示数据中的空间结构和模式。2.该方法的核心思想是将具有相似空间特征的点或区域归为一类，从而提高数据分析和决策的效率。3.空间聚类与传统的聚类方法相比，更加注重空间位置和空间关系，能够更好地反映地理数据的特性。空间聚类的方法与算法1.空间聚类方法主要包括基于距离的聚类、基于密度的聚
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空间插值与遥感数据融合-深度研究.pptx
空间插值与遥感数据融合
空间插值原理与类型
遥感数据融合方法
融合技术在遥感中的应用
插值算法在遥感数据中的应用
数据融合与插值效果对比
插值方法对遥感数据质量影响
融合技术在遥感监测中的应用
插值与融合技术在时空分析中的应用ContentsPage目录页
空间插值原理与类型空间插值与遥感数据融合
空间插值原理与类型空间插值原理1.空间插值是利用已知数据点在空间上的分布规律，估计未知区域数据的方法。其核心思想是根据空间位置邻近性原理，通过插值方法来填补数据空白区域。2.空间插值原理主要基于数学建模和空间分析，包括几何插值、物理插值和经验插值等。几何插值侧重于空间位置关系，物理插值侧重于物理规律
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夜间灯光遥感影像的GDP空间化方法.doc
Zha
摘 要
夜间灯光遥感影像的GDP空间化方法
摘 要
夜间灯光数据在城市化进程中的应用日益广泛，但该数据与统计数据的空间分析单元不一致，使得人与环境交互作用分析难以进行。针对这个问题，本文着重对夜间遥感数据与社会经济数据的空间关系进行定量探讨。根据江苏省的行政区划模式，运用回归分析的方法，分别研究江苏各城市的地区生产总值、各产业增加值与灯光指数的空间相关性。结果表明，江苏省夜间照明数据与GDP，第二产业，第三产业的相关性较好，与第二产业和第三产业总量关系最为明显。相关系数为0.801，R2为0.634。通过回归方程估算得到的GDP能较客观的反应江苏省的经济发展差异。经过线性纠正的第二
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数据质量实时评估方法.docx
数据质量实时评估方法
数据质量实时评估方法
一、数据质量实时评估方法的基本概念与重要性
数据质量实时评估方法是指在数据生成、传输、存储和使用的过程中，通过实时监测和分析数据的状态，评估其准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等质量指标的方法。随着大数据技术的快速发展和广泛应用，数据已成为企业、政府和社会组织决策的重要依据。然而，低质量的数据可能导致错误的决策，甚至带来严重的经济和社会损失。因此，实时评估数据质量，及时发现和解决数据质量问题，成为保障数据价值的关键环节。
在数据质量实时评估中，准确性是指数据是否真实反映了实际情况；完整性是指数据是否缺失或存在空白；一致性是指数据在不同系统或时间点
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分析实时扩增数据的方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112997255 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 201980052907.3 (74)专利代理机构 广州华进联合专利商标代理