CN116521805A - 一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法。该方法包括建立空间轨迹数据的编码模型;在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,进行空间轨迹数据的剖分存储;建立空间轨迹数据的查询模型。本发明使用空间轨迹数据基于统一的地理空间框架,空间组织索引,采用剖分网格技术,实现对空间轨迹数据的生成,存储与查询,解决海量空间轨迹数据互相独立、互不关联的问题,提高空间轨迹数据的利用率,实现海量数据的高效存储,加快工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法。
背景技术
轨迹数据是在时空中,通过对一个或者多个移动的对象运动过程的采样所获得的数据,是基于时间和空间的位置序列和采样点的语义标注。在大数据的背景下,采用不同的渠道获得轨迹数据,通过轨迹数据分析人类的移动规律和活动模式,挖掘更深层次的知识,成为解决城市问题的一种重要途径。空间轨迹数据的存储是实现海量数据管理的基础,在满足数据可以高效访问的基础上,同时满足数据的安全稳定性,扩展性,经济性等要求。
传统的空间轨迹查询可以利用空间距离,空间范围实现对于数据的查询,在二维空间地理数据中应用广泛。不同部门之间的空间轨迹数据管理***彼此独立,各层各级数据源之间自成体系,互不交联,数据共享检索的效率低。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明提供了一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,解决海量空间轨迹数据互相独立、互不关联的问题,提高空间轨迹数据的利用率,实现海量数据的高效存储,加快工作效率。
为实现上述目的,本发明实施例提供了如下的技术方案:
第一方面,在本发明提供的一个实施例中,提供了一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,该方法包括以下步骤:
(1)建立空间轨迹数据的编码模型
将获取的空间轨迹数据按照数据的来源以及按照空间几何类型进行划分;
通过地理空间网格剖分对照空间几何类型的点、线、面对象进行处理,获得线状、面状空间轨迹对象的中心或重心空间坐标;
基于地理空间网格剖分框架,将空间轨迹数据划分到不同尺度层次中的网格单元上,并赋予一维网格编码,通过地理空间网格编码将不同类型不同来源的空间轨迹数据组织为统一标准的离散层次数据模型;
(2)建立空间轨迹数据的存储模型
在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,进行空间轨迹数据的剖分存储
(3)建立空间轨迹数据的查询模型
采用空间查询与属性查询的方式,基于GeoSOT网格编码建立空间轨迹的查询模型。
作为本发明的进一步方案,建立空间轨迹数据的编码模型,包括:
利用空间轨迹对象的空间坐标信息,基于GeoSOT地理空间网格剖分框架,将不同类别的空间轨迹数据按照不同尺度层次赋予地理空间网格编码;
每一类空间轨迹数据简化映射至一个地理空间网格,并把网格编码降维压缩为唯一编码——作为数据索引,保留空间轨迹数据的几何信息和属性信息。
作为本发明的进一步方案,建立空间轨迹数据的编码模型,还包括:
引用其他维度的编码作为扩展域,获取到不同类型的空间轨迹数据集合。
作为本发明的进一步方案,将获取的空间轨迹数据按照数据的来源以及按照空间几何类型进行划分时,空间轨迹数据按照数据的来源划分为具有地理空间信息和属性信息的移动性质的地物;空间轨迹数据按照空间几何类型划分为点状、线状和面状类型;数据组成包括空间轨迹类型、一个或者多个空间坐标组成的空间坐标数据在内的数据项。
作为本发明的进一步方案,建立空间轨迹数据的编码模型时,利用空间剖分网格,将不同来源的数据集划分成一种类型,每一种类型分别表示一种类型的数据集;按照不同类型的数据集进行二级剖分,赋予不同的数据编码,获得统一标准的离散层次数据模型。
作为本发明的进一步方案,在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,进行空间轨迹数据的剖分存储,包括:
在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,按照网格剖分技术将空间轨迹数据剖分成多尺度的面片体系;
赋予每一个面片唯一的编码值,形成对于空间轨迹数据的降维压缩;
将存储***中的每个存储的单元与确定的空间数据关联,每一个存储单元分别赋予不同的编码值,实现剖分存储。
作为本发明的进一步方案,存储单元按照预设的剖分层级和剖分尺度划分,分段式的存储数据;
定义确定的几个剖分层级作为实际物理存储的层级,其中每一个存储单元负责存储其剖分尺度范围内的空间轨迹数据。
作为本发明的进一步方案,建立空间轨迹的查询模型后,获取不同类型的数据的方法,包括以下步骤:
每一个剖分网格生成一个固定的编码结构,每一个剖分网格编码结构下进行不同层级的多尺度存储空间轨迹数据,获取一个剖分网格的编码,获得在该编码下所有的数据,按照不同的数据需求,分层级的获取不同类型的数据。
作为本发明的进一步方案,建立空间轨迹的查询模型后,还包括在空间轨迹数据库中进行空间查询属性查询,其中,空间查询属性查询的方法包括:
按照检索的条件寻找需要查询的数据,对所需要查询的数据进行条件的判断;
采用剖分网格编码的方式,每一个类型的数据库对应的数据都有其独立的编码值,查询对应的编码值可以快速定位数据库的位置与内容。
第二方面,在本发明提供的又一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器加载并执行所述计算机程序时实现基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法的步骤。
第三方面,在本发明提供的再一个实施例中,提供了一种存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器加载并执行时实现所述基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法的步骤。
本发明提供的技术方案,具有如下有益效果:
本发明提供的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,实现空间轨迹数据基于统一的地理空间框架,空间组织索引,采用剖分网格技术,实现对空间轨迹数据的生成,存储与查询,解决海量空间轨迹数据互相独立、互不关联的问题,提高空间轨迹数据的利用率,实现海量数据的高效存储,加快工作效率。
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。在附图中:
图1为本发明实施例的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法中基于地理空间网格的空间轨迹数据编码模型示意图。
图2为本发明一个实施例的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法中GeoSOT网格单元编码示意图。
图3为本发明一个实施例的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法中剖分网格存储示意图。
图4为本发明一个实施例的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法中剖分单元划分示意图。
图5为本发明一个实施例的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法中数据库查询过程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
应当理解,为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案,在本发明的实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如,第一通道和第二通道仅仅是为了区分不同的通道,并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定,并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
还应当进理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
由于传统的空间轨迹查询可以利用空间距离,空间范围实现对于数据的查询,在二维空间地理数据中应用广泛。不同部门之间的空间轨迹数据管理***彼此独立,各层各级数据源之间自成体系,互不交联,数据共享检索的效率低。
针对现有技术存在的不足,本发明提供了一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,解决海量空间轨迹数据互相独立、互不关联的问题,提高空间轨迹数据的利用率,实现海量数据的高效存储,加快工作效率。
具体地,下面结合附图,对本发明实施例作进一步阐述。
请参阅图1至图5所示,本发明实施例提供的一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,该方法主要包括建立空间轨迹数据的编码模型、建立空间轨迹数据的存储模型、建立空间轨迹数据的查询模型。
一、建立空间轨迹数据的编码模型。
利用空间轨迹对象的空间坐标信息,基于GeoSOT地理空间网格剖分框架,可将不同类别的空间轨迹数据按照不同尺度层次赋予地理空间网格编码,每一类空间轨迹数据简化映射至一个地理空间网格,并把网格编码降维压缩为唯一编码——作为数据索引,保留空间轨迹数据的几何信息和属性信息,还可以引用其他维度的编码作为扩展域,增加数据组织的灵活性,最后获取到不同类型的空间轨迹数据集合。
参见图1所示,空间轨迹编码模型的构建方法如下:
(1)空间轨迹数据按照数据的来源可以划分包括不限于交通轨迹,船舶轨迹,气候气流,人员移动,动物迁徙等具有地理空间信息和属性信息的移动性质的地物;按照空间几何类型可划分为点状,线状和面状类型,其数据组成包括不限于空间轨迹类型,一个或者多个空间坐标[x,y,z]或者[x,y]组成的空间坐标数据、密集程度等数据项。
(2)获取线状、面状空间轨迹对象的中心或重心空间坐标[x,y,z],将点、线和面均看做点对象在一定尺度上的抽象化表达,通过地理空间网格剖分实现点、线、面对象的统一,实现点线面对象的坐标系属性,空间范围属性,实体编码等空间信息的一致性,从而实现不同尺度的空间轨迹对象的离散组织。
(3)采用地理空间网格剖分框架为基础,将空间轨迹数据划分到不同尺度层次中的网格单元上,并对其赋予一维网格编码,通过地理空间网格编码将不同类型不同来源的空间轨迹数据组织为统一标准的离散层次数据模型。利用空间剖分网格,将不同来源的数据集划分成一种类型,每一种类型分别表示一种类型的数据集,例如利用H来表示气候气流数据集,将气候气流的所有空间轨迹数据存放在编码为H的网格编码中,将网格继续进行一级剖分,例如在下一层级的时候剖分为0,1,2,3的网格,每一个网格编码都有统一的空间属性信息、空间坐标信息,将这一层级的编码分别赋予属于同一来源但是不同表达方式的数据,例如将空间点数据存储编码为0,空间面数据存储编码为1,空间线数据存储编码为2等,按照不同类型的数据将其进行分类,对网格继续进行二级剖分,赋予不同的数据编码,按照此方法获得统一标准的离散层次数据模型。
在本实施例中,参见图2所示,采用GeoSOT网格剖分框架为例,说明空间轨迹编码构建流程,具体如下:
Ⅰ、选择空间轨迹数据的集合,获取几何中心点(也可以选择重心、质心等表征几何对象代表点)将经纬度坐标转换为GBT16831-1997规定的形式,即A°B′C.D″,按照度、分、秒及秒以下转换为二进制,即将度|A|由十进制树转换为8bit定长二进制(A)2,将分B由十进制转换成6bit定长二进制数(B)2,将秒及秒以下C.D由十进制转换成17bit定长二进制(其中秒为6bit定长,秒以下为11bit定长),分别获取经纬度二进制编码。
Ⅱ、根据经纬度二进制编码和设置空间尺度层级level计算取得该点的GeoSOT网格编码,将经纬度二进制数值进行莫顿交叉(纬度前置、经度后置),获取二进制混合编码;将二进制混合编码转成四进制编码,根据所求网格级别将编码中31-level位码元去掉获得编码,根据经纬度所处半球判断其所处半球,加上1级网格编码GX,获取最终的网格编码。空间轨迹数据集合包括不限于行政区划、中心/重心经度、中心/重心纬度、网格编码、图层名称等。
Ⅲ、图2表示GeoSOT网格单元编码的过程,(a)表示当剖分为一级的时候的编码结构,(b)表示剖分为二级的编码结构,分别赋予的编码类型。基于剖分网格的空间轨迹数据的编码模型的建立和存储分别是按照这样的方式进行的。
二、建立空间轨迹数据的存储模型
参见图3和图4所示,在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,按照网格剖分技术将空间轨迹数据剖分成多尺度的面片体系,并赋予每一个面片唯一的编码(唯一编码值通过空间轨迹数据降维压缩之后的值)实现对于空间轨迹数据的降维压缩,将存储***中的每个存储的单元与确定的空间数据关联,每一个存储单元分别赋予不同的编码值,实现剖分存储。
参见图3所示,在图3中展示了剖分网格的方式与存储的方式。例如在将空间轨迹数据1,进行了一个编码,编码表示为G,在这个编码下G数据表示的是空间轨迹数据1,在对空间轨迹数据1网格进行1级剖分,剖分为0,1,2,3四种编码,分别保存的是点线面不同类型的空间轨迹数据集,可将编码G2表示为空间轨迹数据1的点数据。对空间轨迹数据1可以进行下一层级的网格剖分即表示为2级剖分,分别赋予不同的网格编码进行存储。采用此方法进行空间轨迹数据的剖分存储。
在本实施例中,存储单元按照特定的剖分层级和剖分尺度划分,分段式的存储数据。定义确定的几个剖分层级作为实际物理存储的层级,其中每一个存储单元负责存储其剖分尺度范围内的空间轨迹数据。在图4中,将不同来源的空间轨迹数据首先划分成几个不同类型的数据存储,将不同类型的数据再分别按照不同的层级尺度对这些数据进行划分,剖分存储***按照不同的级别分别划分各个存储单元,图3中划分2级和3级,2级即将存储二级剖分层级的空间轨迹数据存储,3级即将存储三级剖分层级的空间轨迹数据存储,设置不同剖分尺度,可以控制空间轨迹数据的存储方式。
三、建立空间轨迹数据的查询模型
参见图5所示,空间数据的查询可以采用空间查询与属性查询的方式,基于GeoSOT网格编码建立空间轨迹的查询模型。每一个剖分网格生成一个固定的编码结构,每一个剖分网格编码结构下进行不同层级的多尺度存储空间轨迹数据,获取一个剖分网格的编码,可以获得在这个编码下所有的数据。按照不同的数据需求,分层级的获取不同类型的数据。在空间查询与属性查询的基础上增加网格查询,提高查询的速率,加快工作的效率,提高数据使用率。
利用网格编码获取代表某一种空间轨迹数据的编码G,按照所需要求请求数据库返回查询数据库G,数据库中设置不同的条件层级存储数据源,不同层级存储单元设置不同的编码模式,分别赋予不同的数据源唯一编码值,假设在G数据库下设置2级3级层级的存储单元分别赋予2,3的编码,若存储2级的数据源目前得到的数据编码结构是G2,获取3级数据源存储的编码结构是G3,不同层级的存储单元中存储不同类型的数据,若在3级存储单元中存在空间坐标数据,地址地名数据,人员名称数据等,赋予空间坐标数据0的编码,赋予地址地名数据1的编码,赋予人员名称数据2的编码,存储的数据源的编码为G30,G31,G32。数据源的存储单元可以分为不同的级别,分别赋予不同的级别的编码值。
如图5中所示,在空间轨迹数据库中进行空间查询属性查询需要首先按照检索的条件寻找需要查询的数据,对所需要查询的数据进行条件的判断实现对于数据的查询与应用,采用剖分网格编码的方式,每一个类型的数据库对应的数据都有其独立的编码值,查询对应的编码值可以快速定位数据库的位置与内容,提高空间轨迹数据的查询速度与效率,增加数据的使用率。
本发明提出一种基于剖分网格的空间轨迹数据的存储、查询与生成方法,实现空间轨迹数据基于统一的地理空间框架,空间组织索引,采用剖分网格技术,实现对空间轨迹数据的生成,存储与查询,解决海量空间轨迹数据互相独立、互不关联的问题,提高空间轨迹数据的利用率,实现海量数据的高效存储,加快工作效率。
应该理解的是,上述虽然是按照某一顺序描述的,但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,在本发明的实施例中还提供了一种计算机设备,包括至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,所述存储器存储被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,该处理器执行指令时实现上述各方法实施例中的步骤:
A、建立空间轨迹数据的编码模型,利用空间轨迹数据的空间坐标信息,基于地理空间网格剖分框架,将不同类型的空间轨迹数据按照不同的尺度赋予地理空间网格的编码,存储在含有一定条件的存储单元中,每一种空间轨迹数据采用一定的条件映射到一个地理空间网格中,将空间网格编码降维压缩成为一维的编码——作为数据的索引值(例如G01211223),保留空间轨迹数据的几何信息和属性信息,还可以使用其他维度编码作为扩展域,增加数据的灵活性,最后获取不同类型的空间轨迹数据的集合。
B、建立空间轨迹数据的存储模型,在空间轨迹数据的编码模型的基础上,基于剖分网格技术建立存储模型,得到空间轨迹数据编码索引数据集合。利用剖分网格技术赋予不同空间轨迹数据类型的唯一编码值,设置不同条件值的存储单元,每一个编码值对应一种空间轨迹数据类型,在不同的编码值下面存储不同条件设置的空间存储单元,将符合设置条件的数据源放入存储单元中,得到不同条件值的空间轨迹数据库。利用这种方式存储空间轨迹数据,赋予空间轨迹数据类型的唯一编码,提高空间轨迹数据之间的连接
C、利用空间轨迹数据的编码和存储模型,建立基于剖分网格的空间轨迹数据查询模型,获取空间轨迹模型存储编码,利用查询编码向数据库发送请求,传输到数据库,数据库接受请求按照编码查询所需空间轨迹数据。
在上下文中所称“计算机设备”,也称为“电脑”,是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备,其可以包括处理器与存储器,由处理器执行在存储器中预存的存续指令来执行预定处理过程,或是由ASIC、FPGA、DSP等硬件执行预定处理过程,或是由上述二者组合来实现。计算机设备包括但不限于服务器、个人电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。
所述计算机设备包括用户设备与网络设备。其中,所述用户设备包括但不限于电脑、智能手机、PDA等;所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云,其中,云计算是分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中,所述计算机设备可单独运行来实现本发明,也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。其中,所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。
在本发明的一个实施例中还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤:
A、建立空间轨迹数据的编码模型,利用空间轨迹数据的空间坐标信息,基于地理空间网格剖分框架,将不同类型的空间轨迹数据按照不同的尺度赋予地理空间网格的编码,存储在含有一定条件的存储单元中,每一种空间轨迹数据采用一定的条件映射到一个地理空间网格中,将空间网格编码降维压缩成为一维的编码——作为数据的索引值(例如G01211223),保留空间轨迹数据的几何信息和属性信息,还可以使用其他维度编码作为扩展域,增加数据的灵活性,最后获取不同类型的空间轨迹数据的集合。
B、建立空间轨迹数据的存储模型,在空间轨迹数据的编码模型的基础上,基于剖分网格技术建立存储模型,得到空间轨迹数据编码索引数据集合。利用剖分网格技术赋予不同空间轨迹数据类型的唯一编码值,设置不同条件值的存储单元,每一个编码值对应一种空间轨迹数据类型,在不同的编码值下面存储不同条件设置的空间存储单元,将符合设置条件的数据源放入存储单元中,得到不同条件值的空间轨迹数据库。利用这种方式存储空间轨迹数据,赋予空间轨迹数据类型的唯一编码,提高空间轨迹数据之间的连接
C、利用空间轨迹数据的编码和存储模型,建立基于剖分网格的空间轨迹数据查询模型,获取空间轨迹模型存储编码,利用查询编码向数据库发送请求,传输到数据库,数据库接受请求按照编码查询所需空间轨迹数据。
在本实施例中,所述步骤A还包括:
A1、空间轨迹数据的来源划分包括但是不限于人员移动,交通轨迹,船舶轨迹,气候气流,动物迁徙等具有空间地理信息和属性信息的具有移动性质的地物,按照空间几何的类型可以划分为,点状(人员集中移动的地点)、线状(交通运输的路线)、面状(气候气流的影像范围),数据的组成包括但不限于多个空间坐标[x,y,z]或[x,y]组成的空间坐标数据、密集程度等数据项。
A2、将点、线和面均看做点对象在一定程度上的抽象化表达,通过地理空间网格剖分实现对点、线、面对象的统一,实现不同尺度的空间轨迹数据的离线组织。
A3、利用地理空间网格剖分框架为基础,将空间轨迹数据划分到不同层次的具有一定条件信息的网格单元上存储,赋予网格单元唯一的编码体系,通过地理空间编码将不同来源的空间轨迹数据按照一定的条件,生成为统一标准的数据模型。
在本实施例中,所述步骤A3还包括:
(1)选择空间轨迹数据集合,获取其几何中心点(也可选择重心、质心等表征几何对象代表点)将经纬度坐标转换为GBT16831-1997规定的形式,即A°B′C.D″,按照度、分、秒及秒以下转换为二进制,即将度|A|由十进制树转换为8bit定长二进制(A)2,将分B由十进制转换成6bit定长二进制数(B)2,将秒及秒以下C.D由十进制转换成17bit定长二进制(其中秒为6bit定长,秒以下为11bit定长),分别获取经纬度二进制编码。
(2)根据经纬度二进制编码和设置空间尺度层级level计算取得该点的GeoSOT网格编码,将经纬度二进制数值进行莫顿交叉(纬度前置、经度后置),获取二进制混合编码;将二进制混合编码转成四进制编码,根据所求网格级别将编码中31-level位码元去掉获得编码,根据经纬度所处半球判断其所处半球,加上1级网格编码GX,获取最终的网格编码。空间轨迹数据集合包括不限于地名地址名称、行政区划、中心/重心经度、中心/重心纬度、网格编码、图层名称等。
在本实施例中,所述步骤B还包括:
B1、利用网格编码获取代表某一种空间轨迹数据的编码G,按照所需要求请求数据库返回查询数据库G,数据库中设置不同的条件层级存储数据源,不同层级存储单元设置不同的编码模式,分别赋予不同的数据源唯一编码值,假设在G数据库下设置2级3级层级的存储单元分别赋予2,3的编码,若存储2级的数据源目前得到的数据编码结构是G2,获取3级数据源存储的编码结构是G3,不同层级的存储单元中存储不同类型的数据,若在3级存储单元中存在空间坐标数据,地址地名数据,人员名称数据等,赋予空间坐标数据0的编码,赋予地址地名数据1的编码,赋予人员名称数据2的编码,存储的数据源的编码为G30,G31,G32。数据源的存储单元可以分为不同的级别,分别赋予不同的级别的编码值。
在本实施例中,所述步骤C还包括:
C1、在建立空间轨迹的生成与存储***的基础上,建立空间轨迹数据的查询***,空间轨迹存储按照唯一的编码值进行存储、查询***可以根据存储的唯一编码值快速定位所需数据。根据查询条件的大小快速选择数据资源,若想获取所有某一类的所有数据只需要获取编码G,即可快速定位到这类数据的所有值,获取更深层次更详细的数据源,输入对应数据编码,能够快速定位所需数据源的详细信息。若输入G320可以获取人员流动数据中点状数据某人在某地的活动数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一种非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)建立空间轨迹数据的编码模型
将获取的空间轨迹数据按照数据的来源以及按照空间几何类型进行划分;
通过地理空间网格剖分对照空间几何类型的点、线、面对象进行处理,获得线状、面状空间轨迹对象的中心或重心空间坐标;
基于地理空间网格剖分框架,将空间轨迹数据划分到不同尺度层次中的网格单元上,并赋予一维网格编码,通过地理空间网格编码将不同类型不同来源的空间轨迹数据组织为统一标准的离散层次数据模型;
2)建立空间轨迹数据的存储模型
在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,进行空间轨迹数据的剖分存储
3)建立空间轨迹数据的查询模型
采用空间查询与属性查询的方式,基于GeoSOT网格编码建立空间轨迹的查询模型。
2.如权利要求1所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,建立空间轨迹数据的编码模型,包括:
利用空间轨迹对象的空间坐标信息,基于GeoSOT地理空间网格剖分框架,将不同类别的空间轨迹数据按照不同尺度层次赋予地理空间网格编码;
每一类空间轨迹数据简化映射至一个地理空间网格,并把网格编码降维压缩为唯一编码——作为数据索引,保留空间轨迹数据的几何信息和属性信息。
3.如权利要求2所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,建立空间轨迹数据的编码模型,还包括:
引用其他维度的编码作为扩展域,获取到不同类型的空间轨迹数据集合。
4.如权利要求3所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,将获取的空间轨迹数据按照数据的来源以及按照空间几何类型进行划分时,空间轨迹数据按照数据的来源划分为具有地理空间信息和属性信息的移动性质的地物;空间轨迹数据按照空间几何类型划分为点状、线状和面状类型;数据组成包括空间轨迹类型、一个或者多个空间坐标组成的空间坐标数据在内的数据项。
5.如权利要求4所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,建立空间轨迹数据的编码模型时,利用空间剖分网格,将不同来源的数据集划分成一种类型,每一种类型分别表示一种类型的数据集;按照不同类型的数据集进行二级剖分,赋予不同的数据编码,获得统一标准的离散层次数据模型。
6.如权利要求1-5任一项所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,进行空间轨迹数据的剖分存储,包括:
在建立空间轨迹数据编码模型的基础上建立空间轨迹数据的存储模型,按照网格剖分技术将空间轨迹数据剖分成多尺度的面片体系;
赋予每一个面片唯一的编码值,形成对于空间轨迹数据的降维压缩;
将存储***中的每个存储的单元与确定的空间数据关联,每一个存储单元分别赋予不同的编码值,实现剖分存储。
7.如权利要求6所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,存储单元按照预设的剖分层级和剖分尺度划分,分段式的存储数据;
定义确定的几个剖分层级作为实际物理存储的层级,其中每一个存储单元负责存储其剖分尺度范围内的空间轨迹数据。
8.如权利要求6所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法,其特征在于,建立空间轨迹的查询模型后,获取不同类型的数据的方法,包括以下步骤:
每一个剖分网格生成一个固定的编码结构,每一个剖分网格编码结构下进行不同层级的多尺度存储空间轨迹数据,获取一个剖分网格的编码,获得在该编码下所有的数据,按照不同的数据需求,分层级的获取不同类型的数据。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成程序,其中所述基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至8中任一项所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成程序,其中所述基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成程序被处理器执行时,实现如权利要求1至8中任一项所述的基于剖分网格的空间轨迹存储、查询与生成方法的步骤。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111522892A (zh) * | 2019-02-02 | 2020-08-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地理要素的检索方法及装置 |
CN112685407A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-20 | 北京旋极伏羲科技有限公司 | 一种基于GeoSOT全球剖分网格编码的空间数据索引方法 |
CN112800144A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-14 | 北京博阳世通信息技术有限公司 | 多粒度时空对象的生成方法及装置 |
CN113946575A (zh) * | 2021-09-13 | 2022-01-18 | 中国电子科技集团公司第十五研究所 | 时空轨迹数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114676368A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 基于标识码的地理实体信息展示方法、装置、设备及介质 |
-
2023
- 2023-03-27 CN CN202310323466.4A patent/CN116521805A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111522892A (zh) * | 2019-02-02 | 2020-08-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地理要素的检索方法及装置 |
CN112685407A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-20 | 北京旋极伏羲科技有限公司 | 一种基于GeoSOT全球剖分网格编码的空间数据索引方法 |
CN112800144A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-14 | 北京博阳世通信息技术有限公司 | 多粒度时空对象的生成方法及装置 |
CN113946575A (zh) * | 2021-09-13 | 2022-01-18 | 中国电子科技集团公司第十五研究所 | 时空轨迹数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114676368A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 基于标识码的地理实体信息展示方法、装置、设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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孟丽 等: ""地球剖分网格的地形量化模型"", 《测绘学报》, vol. 45, no. 1, pages 152 - 158 * |
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