基于Spark的矢量数据叠加赋值方法研究与实现

随着GIS数据获取与处理技术的迅速发展,以土地利用为代表的矢量空间数据规模不断膨胀,大量生产应用对图层间矢量数据叠加赋值操作性能提出了更高要求.本文提出了基于Apache Spark技术的矢量数据叠加赋值方法,通过扩展Spark技术的弹性分布式数据集,使其提高对于GIS空间数据的表达能力,通过空间索引的构建使得叠加计算可以在Spark集群各节点上分布式高效运行.通过十万、百万、千万3种量级的数据进行实验,结果表明,相比传统算法,基于Spark技术的矢量数据叠加赋值方法有30%—90%的性能提升.

SuperMap GIS地理加权回归模型研究与实现

地理加权回归分析是对普通线性回归模型的扩展,将空间数据的地理位置嵌入线性回归参数之中,以此来研究空间关系的空间异质性或空间非平稳性,属于局部空间分析模型.通过地理加权回归分析可以确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系,局部区域的参数估计可以得到地理空间存在的不同空间关系,核函数的选取规则和带宽参数的验证方法也是本文研究的内容.