面向移動(dòng)GIS的快速檢索方法研究

武　菊，潘　浪

（1.內(nèi)江師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，四川 內(nèi)江　641100；2.成都理工大學(xué) 管理科學(xué)學(xué)院，四川 成都　610051）

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面向移動(dòng)GIS的快速檢索方法研究

武菊1，潘浪2

（1.內(nèi)江師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，四川 內(nèi)江641100；2.成都理工大學(xué) 管理科學(xué)學(xué)院，四川 成都610051）

摘要：向移動(dòng)客戶端提供用戶當(dāng)前位置附近的地理空間信息是移動(dòng)GIS應(yīng)用程序的核心目標(biāo)之一。移動(dòng)GIS應(yīng)用程序的有效性很大程度上取決于所使用空間數(shù)據(jù)傳輸方法的效率以及從地理空間數(shù)據(jù)庫中獲取基礎(chǔ)地圖影像的速度。提出了一種簡單有效的索引方案實(shí)現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)RDBMS環(huán)境下柵格地理空間數(shù)據(jù)的快速檢索，以傳統(tǒng)的R?Tree索引方法做參照，分析了R?Tree索引與提出的檢索方法的運(yùn)算代價(jià)，并通過記錄不同測試地點(diǎn)、不同數(shù)據(jù)大小情況下兩種方案的檢索時(shí)間，對(duì)兩種檢索方法進(jìn)行了性能對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出檢索方法的有效性。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)GIS；空間索引；快速檢索；柵格數(shù)據(jù)；DRI

0　引言

隨著移動(dòng)通信技術(shù)與地理信息技術(shù)的融合，移動(dòng)地理信息系統(tǒng)的理論與技術(shù)研究成為新的熱點(diǎn)[1]?，F(xiàn)階段，移動(dòng)GIS因?yàn)槠浞奖阈?、有效性，逐漸被越來越多的人所接受。在移動(dòng)GIS中，空間數(shù)據(jù)的索引與檢索是數(shù)據(jù)組織當(dāng)中非常重要的一部分?？臻g索引性能的優(yōu)劣對(duì)空間數(shù)據(jù)庫和移動(dòng)GIS的整體性能有著直接的影響[2]。由于移動(dòng)設(shè)備資源的有限性，為方便用戶的使用，如何設(shè)計(jì)出較好的空間檢索方法，縮短數(shù)據(jù)檢索時(shí)間，成為當(dāng)前移動(dòng)GIS領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)問題[3]。本文針對(duì)柵格數(shù)據(jù)的快速檢索提出一種新的空間索引編碼方法——降維索引編碼方法（Dimension Reduction Index Encoding， DRI），以期提供一種更快、更簡單的方法來獲取常規(guī)的具有地理位置參考的地圖基本影像。

1　移動(dòng)GIS

移動(dòng)GIS是建立在移動(dòng)計(jì)算環(huán)境、處理能力有限的終端條件下，向用戶提供分布式的、隨偶性的移動(dòng)地理信息服務(wù)的地理信息系統(tǒng)。它是集GIS，GPS和移動(dòng)通信技術(shù)于一體的系統(tǒng)，具有移動(dòng)性、動(dòng)態(tài)（實(shí)時(shí)）性、對(duì)位置信息的依賴性、移動(dòng)終端的多樣性等特點(diǎn)[4?5]。

一般來講，移動(dòng)GIS不像桌面GIS那樣涉及到大規(guī)模GIS數(shù)據(jù)的分析處理，但卻希望能在有限的帶寬和計(jì)算能力下實(shí)現(xiàn)對(duì)空間數(shù)據(jù)的快速檢索和顯示[6]。通常傳輸?shù)揭苿?dòng)客戶端的地圖內(nèi)容主要包含兩種信息：地理數(shù)據(jù)和屬性。但無論是什么類型的應(yīng)用程序，都需要向移動(dòng)客戶端提供一組包括道路、建筑物、水系特征等要素的基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)集，這組地圖數(shù)據(jù)通常被稱為“基礎(chǔ)地圖”。地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為背景顯示基本的地理相關(guān)數(shù)據(jù)，與地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的第二類數(shù)據(jù)集合，也就是所謂的“應(yīng)用數(shù)據(jù)”，需要同時(shí)發(fā)送給客戶端。

2　空間索引編碼設(shè)計(jì)

以香港地區(qū)為例介紹降維索引編碼方法，首先根據(jù)一系列的1∶5 000的地圖創(chuàng)建覆蓋整個(gè)香港地區(qū)的無縫底圖圖像。每個(gè)基礎(chǔ)圖像設(shè)定的覆蓋范圍大小為x方向3 750 m，在y方向上3 000 m，相應(yīng)的圖像尺寸是4 800×3 840像素。把每一個(gè)基礎(chǔ)圖像平均切分成15行15列，一共有225個(gè)瓦片。按照這個(gè)分區(qū)的概念，整個(gè)香港是由240行240列的網(wǎng)，共57 600個(gè)（16×16×225）瓦片覆蓋。

無縫底圖瓦片的DRI編號(hào)需要基于瓦片左下角坐標(biāo)來計(jì)算。本文把每一個(gè)瓦片的DRI編號(hào)設(shè)計(jì)為9位數(shù)字，定義了瓦片在240行×240列的格網(wǎng)中位置的行號(hào)和列號(hào)以及比例尺大小。第一位數(shù)字表示瓦片的比例尺大小，不同的系統(tǒng)可以按照不同的顯示需求進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)記，本文將其記為1。中間4位數(shù)字表示行號(hào)，后4位數(shù)字為列號(hào)。瓦片的編號(hào)從左下角在行列上的0值開始，行號(hào)往北依次增加，列數(shù)往東依次增加，如圖1所示，也就是說左下角瓦片的空間索引編號(hào)定義為100000000，與之相對(duì)應(yīng)的，右上角瓦片的編號(hào)為102390239。示例如圖2所示。

圖1　基于左下角坐標(biāo)系的DRI編碼

圖2　DRI編碼示例

因此，左下角瓦片空間索引編號(hào)為100000000，而右上角瓦片的空間索引編號(hào)為102390239。圖2為示例說明。

2.1根據(jù)坐標(biāo)確定DRI編號(hào)

根據(jù)單個(gè)瓦片左下角坐標(biāo)計(jì)算瓦片所處的行列編號(hào)來確定DRI編號(hào)，計(jì)算公式如下所示：

例如坐標(biāo)為（4 550，2 500）的點(diǎn)，計(jì)算其所在瓦片的DRI編碼為100120018。

2.2DRI編碼計(jì)算方法

基于式（1），式（2），計(jì)算DRI編碼的算法如下：

2.3根據(jù)DRI編碼確定瓦片最小外接矩形范圍

有兩種表達(dá)最小邊界矩形（MBR）的方法：

（1）左下角點(diǎn)坐標(biāo)加上右上角點(diǎn)坐標(biāo)；

（2）左下角的坐標(biāo)加上邊界矩形的高度及寬度。

通常用第二種方法來表示瓦片的最小邊界矩形信息。

確定MBR的左下角點(diǎn)坐標(biāo)公式如下：

例如，GPI編號(hào)為100120018的MBR左下角坐標(biāo)為（4 500，2 400）。

3　R?Tree和DRI的代價(jià)模型對(duì)比

R?Tree是格特曼于1984年提出來的[7]，主要目的是為了處理高維空間的幾何數(shù)據(jù)。

3.1R?Tree代價(jià)模型

Faloutsos等人首先嘗試對(duì)R?樹的查詢性能進(jìn)行估計(jì)。隨后，Kamel和Faloutsos[8]給出了下面的公式來評(píng)估范圍為qx×qy時(shí)使用通用R?Tree查詢P(qx,qy)的磁盤訪問的期望值：

式中：N代表樹節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；ni表示R?Tree上第i個(gè)節(jié)點(diǎn)；qx表示x方向上的查詢長度；qy表示y方向上的查詢長度。

以“點(diǎn)查詢平均分布在地址空間，地址空間為規(guī)則矩形”為前提，上述公式能夠估計(jì)一個(gè)查詢窗口q的磁盤訪問的數(shù)量。很顯然，使用R樹記錄的檢索會(huì)產(chǎn)生一定的磁盤訪問次數(shù)。

3.2GPI代價(jià)模型

從地理空間數(shù)據(jù)庫中檢索一個(gè)以DRI為編碼的影像BLOB，從技術(shù)角度上講非常簡單，它的原理類似于從以DRI為記錄編號(hào)的數(shù)據(jù)庫中選擇記錄。用T[0..M]表示動(dòng)態(tài)記錄集，其中的每一個(gè)位置或記錄都對(duì)應(yīng)總體U={0,1,2,…,m}中的一個(gè)Key值。假定兩條記錄不會(huì)有相同的DRI值。影像記錄g指向表中Key值為g的元素。在SQL環(huán)境中執(zhí)行這種查詢操作非常簡單。

顯然，對(duì)于單個(gè)記錄來說，此搜索操作只需要花費(fèi)O（1）的時(shí)間。這與從傳統(tǒng)的索引表中進(jìn)行簡單的記錄檢索一樣。

3.3對(duì)比

由于簡單索引機(jī)制DRI（檢索的對(duì)象實(shí)際上是一維對(duì)象）并不受維數(shù)的制約，這種通過常規(guī)關(guān)鍵字索引的形式進(jìn)行檢索明顯優(yōu)于R?Tree方法。因此，認(rèn)為使用基于DRI的空間訪問方法可以有效地組織和查詢地理空間數(shù)據(jù)庫。

4　實(shí)驗(yàn)測試

根據(jù)不同位置和檢索策略測試了相應(yīng)的檢索時(shí)間。為了評(píng)估使用DRI方法從本體數(shù)據(jù)庫中檢索地理空間信息的真實(shí)性能，選定了包含三種不同數(shù)據(jù)密度的11個(gè)測試位置來進(jìn)行測試。為了便于以后分析，在移動(dòng)設(shè)備上的本地地理空間數(shù)據(jù)庫中記錄了使用R?樹的空間訪問方法和DRI方法的檢索時(shí)間。

記錄使用R?樹和DRI方法檢索次數(shù)的檢測算法偽代碼如下：

開發(fā)了移動(dòng)應(yīng)用程序來測試兩種空間數(shù)據(jù)檢索方法的性能[9]。將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在移動(dòng)設(shè)備的“HKEN_s2_en?cripted.spatialite”數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)大小為503 411 712 B。移動(dòng)設(shè)備選用的是兩個(gè)基于微軟Windows Mobile的設(shè)備：戴爾Axim X51V?Intel PXA270，CPU@624 MHz，64 MB RAM，Windows Mobile 5.0專業(yè)版；宏碁的 neoTouch?Qualcomm 8250，CPU@1 GHz，256 MB SDRAM，Windows Mobile 6.5專業(yè)版。為了獲得每個(gè)地理空間數(shù)據(jù)訪問方法更為可靠的檢索時(shí)間，對(duì)每個(gè)位置測量10次取平均值。

根據(jù)不同檢索策略下對(duì)兩個(gè)移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行測試得到的測試結(jié)果繪制了兩種方法，對(duì)不同數(shù)據(jù)密度下地理空間數(shù)據(jù)檢索的檢索性能對(duì)比圖如圖3，圖4所示。

圖3　Dell Axim X51v的測試結(jié)果

圖4　Acer NeoTouch上的測試結(jié)果

基于圖3和圖4得到的趨勢線，不同地理空間數(shù)據(jù)密度（1 MB，2.5 MB和4 MB分別被用來代表低、中、高數(shù)據(jù)密度）的性能比（使用R?Tree方法的檢索時(shí)間與DRI方法的檢索時(shí)間的比值）的計(jì)算結(jié)果如表1，表2所示。

從兩個(gè)性能比集合中可以得出：處理不同的地理空間數(shù)據(jù)密度時(shí)，不論在何種設(shè)備平臺(tái)上，DRI方法優(yōu)于R?樹訪問方法。在兩個(gè)設(shè)備測量的R?Tree方法趨勢線的傾斜度都為0.3，并且有較高的y軸截距值。y軸截距值為執(zhí)行R?Tree算法的總開銷。這意味著大多數(shù)時(shí)間都花費(fèi)在R?Tree算法處理上，檢索時(shí)間與被檢索數(shù)據(jù)容量大小的關(guān)系不大。與此相反，用DRI方法檢索地理空間數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間更依賴于所需要的數(shù)據(jù)大小，這與需要檢索的瓦片總數(shù)有關(guān)。

表1　Dell Axim X51v性能比

表2　Acer NeoTouch性能比

5　結(jié)論

本文針對(duì)移動(dòng)索引的設(shè)計(jì)問題，提出了一種可以在標(biāo)準(zhǔn)的RDBMS環(huán)境下進(jìn)行柵格地理空間數(shù)據(jù)快速檢索的有效索引方法——降維索引編碼方法（DRI），并將其與R?Tree索引方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)踐結(jié)果證明了該方法的可行性。但本文的這種降維編碼的思想提供了一種新的思路，僅適用于柵格數(shù)據(jù)的快速檢索顯示，如何能將其與矢量數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用結(jié)合到一起，綜合應(yīng)對(duì)移動(dòng)GIS的各項(xiàng)功能需求，還需要進(jìn)一步的研究。

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中圖分類號(hào)：TN911?34；TH873.7

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004?373X（2016）03?0072?04

doi：10.16652/j.issn.1004?373x.2016.03.018

收稿日期：2015?10?22

作者簡介：武菊（1981—），女，四川瀘縣人，碩士，講師。從事應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究。潘浪（1986—），男，安徽廬江人，碩士，講師。從事統(tǒng)計(jì)學(xué)研究。

Research on fast retrieval method for mobile GIS

WU Ju1，PAN Lang2
（1.College of Mathematics and Information Science，Neijiang Normal University，Neijiang 641100，China；2.College of Management Science，Chengdu University of Technology，Chengdu 610051，China）

Abstract：One of the core objectives of mobile GIS application program is to provide the nearby geographical spatial infor?mation of current user location to the mobile client，and its effectiveness largely depends on the efficient of the used spatial data transmission method and speed of acquiring the basic map image from geographic space database.A simple and effective index scheme is proposed to implement the fast retrieval of the raster geographical spatial data under standard RDBMS environment. The computing cost of the R?Tree index and the proposed retrieval method is analyzed by taking the traditional R?Tree index method as the reference，and the performance of the two methods are compared by recording the index time of the two schemes in the condition of different test location and different data size.The effectiveness of the proposed retrieval method was verified by experimental results.

Keywords：mobile GIS；spatial index；fast retrieval；raster data；DRI