基于多层Voronoi图索引的非点型空间对象区域查询方法研究

区域查询技术是面向城市地理空间大数据GIS系统的一个重要组成部分。在面对多中心、非均匀分布的城市地理空间数据时,相较于传统树形结构的R-tree索引,MVD索引通过多层网络结构有效避免了节点重叠带来的空间查询算法效率低下问题,然而原生MVD索引无法直接支持非点型空间对象的区域查询。针对该问题,首先根据点—质心—对象整体的映射关系设计一种基于MVD索引的非点型空间数据管理方案,并基于该方案利用空间对象最小外包圆的边界扩展技术实现了一种可靠的空间区域查询算法MVD-Polygon;然后根据空间对象尺度分布特征提出一种用于提高区域查询算法效率的的分级索引构建策略;最后在MVD索引的基础上形成了一套面向城市地理空间非点型数据的高性能区域查询技术框架MVD-Polygon-Grade。实验结果表明,与基于R-tree索引的主流区域查询算法Multi-step相比,MVD-Polygon-Grade在城市地理空间查询场景中具有更高的运行效率,充分证明了所提技术框架的可行性与实用性。