摘要：轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段,针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题,提出了一种融合自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构,在可接受的建树代价下,形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构,并在轨迹片段编码树的基础上,设计了相似子段匹配算法,将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作,极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据的实验表明,在不影响匹配准确率的前提下,提出的子段匹配方法的效率与基于经典距离的相似性度量方法相比,有超过一个数量级的性能提升。

摘要：针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明:该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。