空间数据立方体分析操作原理

提出了空间数据立方体的分析操作 ,即主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成 。

空间数据立方体的建模方法研究

研究了基于空间数据仓库的一种决策分析工具——空间在线分析处理(OLAP)的支撑技术。将普通数据立方体与空间数据立方体进行比较,提出空间数据立方体的维和度量的建模方法,解决了空间维与非空间维、空间度量与数值度量的集成建模问题。

空间数据立方体的技术框架

系统地论述了研究空间数据立方体的目的和意义,介绍了空间数据立方体的非空间维、空间维、数字度量、空间度量的基本概念和结构,描述了空间数据立方体的完整意思,设计出了空间数据立方体的概念模型即空间数据立方体的星型/雪片模型。最后,基于数学工具———代数系统,给出了空间数据立方体严格的数学定义。

面向“数字城市”多源数据整合和分析的空间数据立方体研究

本论文面向"数字城市"的多源数据整合和分析,定义了空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容,设计了它们的维和维层次数据结构;表述了维构成空间数据立方体的方法;确定了维的多维数组组织及存储策略;描述了空间度量的聚集概念,结合具体的图例讲述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程。

多维空间分析的关键技术——空间数据立方体

介绍空间数据立方体在“数字城市”建设中的作用以及国内外研究现状;讨论非空间维、空间维、数字度量、空间度量的基本概念和结构,给出空间数据立方体的完整描述。空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成,介绍这些分析操作的功能和结构;结合具体实例数据介绍多维缓冲区空间分析。

空间数据立方体多维信息空间分析实例

多维信息空间分析是构筑数字城市最为关键的技术之一,而空间数据立方体是解决这个关键技术问题的有效途径;提出了空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成,简单介绍了这些分析操作功能和结构;在分析操作过程中,采用具体分析功能和例子数据相结合的直观方式列举了多维信息的缓冲区分析、连接分析、网络分析实例。

空间数据立方体的多维数据组织及存储

定义空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容;设计它们的维和维层次数据结构;表述地理空间维、专题维和时间维在概念层次和物理层次上构成空间数据立方体的方法;确定地理空间维、专题维和时间维数据的多维数组组织方法,以及多维数据的数据文件和虚拟内存存储策略;表达多维数组中记录间的关联运算和多维数组的压缩方法。

面向数字城市多源数据的空间数据立方体分析研究

系统地介绍了面向数字城市多源数据的空间数据立方体分析操作的基本原理,提出了空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成。在此基础上,全面叙述了空间数据立方体概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析的功能和结构以及分析操作的详细过程。

面向数字城市多源数据的空间数据立方体数据组织研究

定义了面向数字城市多源数据的空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容;设计了它们的维和维层次数据结构;表述了地理空间维、专题维和时间维在概念层次上和物理层次上构成空间数据立方体的方法;确定了地理空间维、专题维和时间维数据的多维数组组织方法,以及多维数据的数据文件和虚拟内存存储策略;表达了多维数组中记录间的关联运算和多维数组的压缩方法。

面向“数字城市”多源数据的空间数据立方体空间度量研究

叙述了面向“数字城市”多源数据的空间数据立方体空间度量的基本定义;描述了空间度量的聚集概念,并结合具体的图例阐述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程;解释了空间数据立方体维上钻、维下翻、维层次上钻、维层次下翻的空间度量聚集操作基本原理。

空间数据立方体的空间度量聚集

叙述了空间数据立方体空间度量的基本定义;描述了空间度量的聚集概念,并结合具体图例讲述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程;解释了空间数据立方体维上钻、维下翻、维层次上钻、维层次下翻的空间度量聚集操作基本原理。

空间数据立方体的研究

据不完全统计，全世界75％到80％的信息与地理空间信息相关。地理空间信息是全球信息领域中的一个重要组成部分，更是其它信息的基础和载体。若能将地理空间信息作为组合与搭载其它信息的载体，构造出地理空间信息的多维信息结构，并最终通过多维信息的空间分析功能来解决实际问题，将会使GIS空间分析功能更为强大、

空间数据仓库综述

叙述了空间数据仓库的概念及其功能特征,根据其与GIS、空间数据库的关系概括出其结构框架,分析了空间数据仓库的发展现状,并根据现状提出存在的问题及解决方法.

水上交通事故空间数据仓库及多维分析研究

文中针对水上交通事故数据的空间特征,提出了水上交通事故空间数据仓库总体架构设计,构建了空间数据仓库多维数据模型,研究并实现了基于SOLAP的多维空间分析,揭示水上交通事故数据空间规律特征,为水上交通事故安全监管决策提供有效的技术支持。

基于模拟退火算法的空间度量物化选择

为了解决空间OLAP的响应速度存在着存储空间和时间代价的矛盾,通过空间立方体的选择物化方法来实现空间要素有效而实用的选择合并,提高联机分析的响应速度.采用模拟退火算法,以空间对象面状区域的合并为例,进行空间度量物化选择,将模拟退火算法融入PIA算法中,同时把空间对象（面状）与其它类型的空间对象（点状、线状）的关联关系（交、含、邻）作为空间对象合并的共享性与实用性的考查指标,加入目标函数当中.实验结果表明：随着空间对象数据的增加,模拟退火算法与PIA算法,两种算法的时间代价仅有较少的增长,均具较好的伸缩性,在空间对象数目100-400时,PIA算法优于模拟退火算法,当空间对象数目大于400后模拟退火算法时间代价缓慢增长,而PIA算法时间代价急剧增大;在模拟退火算法中空间对象集合的空间关联度越高,选中几率越高.融入PIA的模拟退火算法具有良好的伸缩性,并提高了空间度量合并解的优化,增加了空间度量选择物化的实用性.

空间OLAP技术研究

针对决策支持系统中空间数据可视化应用趋势,研究基于空间数据仓库的一种决策分析工具———在线分析处理,通过改进空间数据立方体的物化视图选择方法,并进行了实例分析,验证该方法的有效性和优越性,更好地解决空间OLAP响应时间延迟问题.进而扩展空间OLAP应用模型和模式,实现更加完备、灵活的空间OLAP操作功能.

基于Web的空间OLAP体系研究及其实现

空间联机分析处理是空间数据仓库的前端可视化工具,为空间数据分析提供了强有力的分析手段。文章建立了基于Web的空间联机分析处理的总体架构,并设计了一个原型系统,实现了空间联机分析处理的基本操纵。

空间OLAP的计算方法

研究基于空间数据仓库的一种决策分析工具——空间在线分析处理(SOLAP)的计算方法.在不同的系统存储容量和空间数据仓库容量的对比下,提出了有针对性的空间OLAP计算策略——双向空间Greedy算法和修正式遗传算法相结合的方法.同时给出了仿真模拟实验.