一、在分布式GIS系统中实现非矢量地图经纬度定位（论文文献综述）
张帅[1]（2020）在《分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究》文中提出增强现实技术被广泛誉为下一代人机交互通用平台技术,近年来受到了国内外学界与产业界的重点关注,迎来了爆发式增长。智能手机i OS与Android平台纷纷推出各自底层增强现实API,ARKit与ARCore,使得全球万亿智能手机都成了增强现实设备。2016年AR游戏Pokemon Go刚上线就火爆全球,一个月内获得了13000万次下载,迅速得到全球70多个国家民众的热捧。增强现实技术能够呈现炫酷引人入胜的3D模型动画,但当前领域内对简单社交多媒体数据,如文字、图片、音频、视频等,的增强现实可视化体验关注不够,而社交媒体数据却是普通用户最容易生产的数字内容,必然伴随着增强现实技术应用的普及而大规模产生。因此,研究社交媒体数据在增强现实环境中可视化问题,对增强现实技术的进一步平民化普及具有重要意义。在如今的大数据时代,当社交媒体数据规模日渐庞大时,在分布式移动网络环境下,研究大规模社交媒体数据快速增强现实可视化问题有着极其重要的应用价值,可视化效率问题严重影响着增强现实前端的用户体验,而优良的数据组织机制、高性能的数据处理架构是增强现实前端快速可视化的首要问题,因此本文的研究重点在于利用大数据技术去支撑增强现实前端快速可视化。另一方面,与传统社交媒体应用不同,社交媒体数据增强现实可视化问题是在现实生活中真三维环境中呈现的,具有鲜明的地理空间属性,属于空间社交媒体数据,因此,大规模空间社交媒体数据增强现实可视化能否快速响应一个关键因素是能否有效利用地理空间信息。本文在前人的研究基础上,对大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化问题的研究,主要从以下几个方面展开:（1）针对大规模空间社交媒体数据的增强现实可视化数据特征,研究适合网络大规模数据传输的空间社交媒体数据规范,提出了Geo ARMedia数据模型规范。Geo ARMedia数据规范参考了现行gl TF与Geo JSON数据标准,定义了常见空间社交媒体的数据模型规范,明确了常见多媒体数据类型（文本、图片、音频、视频等）的存储表达规范。（2）面向分布式集群环境下的大规模空间社交媒体数据存取技术需求,构建了利于数据库跨尺度平滑读写稳态Z曲线算法,研究了大规模空间社交媒体数据基于稳态Z曲线的常见空间查询算法,提出了基于稳态Z曲线的大规模空间社交媒体数据的分布式数据划分策略,优化数据分布式存储结构,提高了空间社交媒体数据的分布式存取效率。（3）研究基于智能手机设备的移动增强现实前端可视化空间的构建,定义了空间社交媒体数据在移动增强现实前端的可视域以及三层空间交互架构,提出了空间社交媒体数据增强现实可视化的球面模型,同时研发了借助地理信息能够大幅提高增强现实识别图命中效率的大规模社交图片检索的时空耦合算法,有效提升了空间社交媒体数据在移动前端增强现实可视化效率。（4）为了在分布式移动网络环境下快速响应大规模空间社交媒体数据加载请求,保障前端增强现实可视化的效率与稳定性,本文提出了空间社交媒体数据增强可视化多级缓存机制,利用空间社交媒体数据的空间邻近性,提出了增强现实可视化前端缓存预调度机制,以及基于地理位置的热点数据云端探测与分布式缓存调度机制,有效保障了增强现实快速可视化的速度与高并发响应要求。（5）大规模空间社交媒体数据增强现实可视化伴随着海量的计算任务,本文研究了大数据技术以及高性能计算技术,研发了面向大规模空间社交媒体数据的并行处理计算框架,提出了一种大规模空间社交媒体数据并行处理的代数方法,能够简洁有效的描述并行处理任务,组织调度多个并行计算算子协同工作共同完成相关任务,支撑了大规模空间社交媒体数据快速处理。（6）结合当前流行分布式数据库、大数据技术、可拓展网络服务架构、移动前端3D引擎技术,依托前文的研究成果,本文设计并开发了大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化原型系统——视网么,详细讨论了常见空间社交媒体数据的增强现实交互与视觉设计,实现了前后端增强现实服务,同时研发了移动端社交媒体数据增强现实编辑器,大范围降低了社交媒体数据增强现实内容生产门槛,最后本文以南京大学仙林校区周边为例展开应用实验,测试表明视网么在应对TB级数据规模千万级并发访问的空间社交媒体数据前端增强现实可视化任务可以在1秒内完成前端响应,达到了理想的研究实验效果。
李青[2]（2020）在《面向协同制图的分布式同步和分布式事务控制技术研究》文中进行了进一步梳理随着社会的快速发展,人类的大规模建设活动越来越频繁,地理环境也因此发生了巨大变化,与此同时,各行各业对地理信息服务的需求快速增长,对地图的时效性要求也越来越高。为了满足各种场景下对地图的需求,常常需要制图人员对地图进行临时编辑,即应急制图。目前的应急制图任务中,主要依赖划分区域、分工合作、合并结果的方式,这种方式需要制图人员紧密配合,制定合理的工作流程,需要集中大量的资源,耗费大量的人力、物力,才能确保制图任务的及时完成。这种工作方式无法满足应急制图等场景中快速、准确的制图要求。本文结合协同制图对地图文档事务模型的研究成果,以及分布式同步和分布式事务控制技术,基于矢量瓦片金字塔构建了分布式瓦片系统,并在此基础上设计了事务控制方案。该系统实现了瓦片与空间对象的分布式存储、访问,分布式事务的提交、管理,可以有效利用多台机器的计算、存储资源,提升系统性能,可以对事务进行回退、重做,保障事务正确执行。该系统具有同时处理大量数据、同步显示、协作编辑的特点,能够使制图工作更快、更高效。论文的主要工作内容如下:1)面向协同制图系统的需求,设计了分布式矢量瓦片金字塔,实现内存共享系统,使在一个系统中的多个节点之间可以方便地访问存储在其他节点上的内容。2)设计了基于分布式瓦片金字塔的事务处理方案。该方案采用了柔性事务与事务补偿的方案,实现了协同制图的事务管理,能够对事务进行回退、重做。3)针对协同制图系统的方案进行了实验与测试。通过实验与测试,证实了系统关键设计的可行性,为系统优化提供了可靠的数据支持。4)实现了协同制图系统的原型系统。论文针对分布式协同制图系统,进行了数据构建、建模效率、并发模型的测试,并完成了原型系统的设计、实现。实验结果表明,系统能够对大数据量的地图进行存储、编辑,完成多用户的协同编辑,实现了“你见即我见”的协同显示功能。
黄芬芬[3]（2017）在《基于Hadoop的电子地图快速生成技术研究》文中认为随着计算机技术的飞速发展,卫星遥感和地理测绘技术也在不断进步,由此产生了大量的地理空间数据。在移动设备使用率不断提高的今天,电子地图得到了广泛的应用。其中,对地理空间数据的处理成为电子地图显示过程中的关键过程。如何快速并高效地分析和处理大量的空间数据成为了一个巨大的挑战。预渲染,作为地图显示的重要途径之一,使得用户能够通过轻量级客户端进行浏览;Hadoop,作为云计算平台,通过其MapReduce框架强大的计算能力和HBase数据库快速随机访问的能力,提供了对大数据高性能、易部署的处理方案。因此本文基于Hadoop,在充分研究地理信息数据的渲染技术和地图瓦片切片算法的基础上,设计实现了基于MapReduce的电子地图快速生成技术方案。该技术在对地图预渲染的基础上,充分利用MapReduce的计算能力实现了电子地图的快速生成,并对生成的地图图片进行切片生成瓦片金字塔。本方案实现过程中主要的三个模块包括样式生成模块、地图生成模块和地图切片模块。其中样式生成模块对地图不同层级定制不同的样式,实现地图风格的多样化;地图生成模块研究了地理信息数据的相关空间算法,实现地图要素和图层的构建,并基于MapReduce实现地图图片的快速生成;地图切片模块研究了切片相关算法,实现地图切片并将瓦片金字塔写入Hadoop。本文具体工作如下:（1）对该技术实现过程中涉及的预渲染技术、地图样式SLD的实现细节等进行了研究分析,实现了对不同层级的地图生成不同的样式文件。（2）研究了地图生成过程涉及到的地理信息数据的相关空间算法,对点、线、面及文本标签的要素构建方法和图层绘制技术进行了分析,并基于Hadoop实现了电子地图的快速生成。通过实验分析,相比于单机的地图生成过程表现出了更高的性能。（3）深入分析了地图切片过程涉及到的四叉树切片算法和地图条带切片算法,并基于Hadoop实现了分别对每一层级的地图图片切片生成瓦片金字塔的过程。通过实验分析,相比于单机的地图切片过程表现出了更高的性能。综上所述,电子地图快速生成技术能够很好地支持从地图数据文件到地图瓦片金字塔的完整流程,经过初步实验分析,相比于单机在性能上更具优势,在数据量很大的场景下,将进一步体现其优势。
吴琰[4]（2016）在《我国林地“一张图”数据存储模型与查询分析并行计算技术研究》文中研究表明林地资源数据反映了全国林地的现状和变化情况,是林业部门和相关企业进行管理和综合决策的重要依据。全国林地“一张图”系统从开始建设至今,已经拥有包括遥感影像、落界数据、林地变化数据、DEM（Digital Elevation Model）数据等,这些数据经过预处理后约33TB,成为我国林业有史以来最大的空间数据库。随着调查的进一步展开和应用类型的丰富,全国林地“一张图”所容纳的数据量越来越大,数据类型也越来越多。面对如此大量的数据,现有的管理方式在效率、可用性和可扩展性上存在的问题越来越突出,目前的研究中也没有合适的整体方案来解决现存问题。在此背景下,本文对大规模的空间数据在分布式系统中的组织方式和查询、分析手段进行深入探讨和研究。本文深入分析了传统GIS架构和已有分布式GIS研究中在部署和运行中存在的问题,结合全国林地“一张图”的数据特点,设计了适用于分布式空间数据存储、空间查询和空间分析的系统架构,对其中使用的主要技术进行详细阐述,并实现了原型系统对相关技术进行验证。验证结果表明原型系统的空间查询、空间分析和并发空间访问都有较高的效率,能够满足对全国林地“一张图”系统对查询时间的需求。本文所做研究工作如下:（1）分析了全国林地“一张图”系统的数据内涵和应用需求,在理论上建立了全国林地“一张图”系统的分布式架构,并提出了架构中的三个核心问题:分布式空间数据存储模型、分布式空间查询与空间分析算法、分布式空间运算任务调度;（2）分布式空间存储模型研究:通过设计键值数据在HDFS（Hadoop Distributed File System）中的组织结构、基于内存的分布式数据库架构、基于分布式数据库的空间数据组织结构、基于散列码的分布式空间索引,实现了空间数据在分布式架构的存储模型,避免了已有研究中存储分布式空间数据时对空间关系的破坏。测试结果表明这种存储模型能将空间查询速度提升到传统方式的17-70倍;（3）分布式空间查询与空间分析算法:使用Hadoop的MapReduce分布式运算框架实现了基于MapReduce的分布式空间分析的基础逻辑,并实现了一些典型空间分析的具体算法。测试结果表明这种方法能够减少复杂空间分析对系统性能的需求,并在运算量较大时能够极大提升空间分析的效率;（4）分布式空间运算任务调度算法:基于用户运算量最低配额的思想设计分布式空间运算任务的调度算法,保证空间运算任务的基本运算量,并尽可能将运算任务分配到数据所在的运算节点。测试证明该算法比MapReduce的默认算法平均响应时间提升了35-40%,任务平均耗时提高了15%-20%,运算过程中本地数据的运算任务百分比提高了5%-10%。本文的创新点如下:（1）设计了能够满足空间数据分布式存储和分布式空间查询与空间分析需求的系统架构;（2）设计了空间数据在分布式文件系统中的物理存储模型、逻辑存储模型和分布式空间索引;（3）设计了空间查询与空间分析在分布式运算框架中的基本逻辑和一些典型分布式空间分析算法;（4）设计了空间运算任务在分布式系统架构中的调度流程。
范建永[5]（2013）在《基于Hadoop的云GIS若干关键技术研究》文中进行了进一步梳理云计算是互联网计算发展到一定阶段的产物,是并行计算、网格计算等多种新型计算方式演进的最新结果。云计算无限扩展的存储技术可以满足快速增长的空间数据对存储空间的需求,强大的计算能力可为空间信息的检索、处理、分析等提供高速的服务保证。本文针对GIS当前所面临的海量数据存储、处理、分析与持续服务等问题,结合GIS和云计算的特点,将开源Hadoop云计算平台应用到空间信息服务领域,研究利用Hadoop云计算平台提供的分布式存储能力和并行计算能力,构建基于Hadoop的GIS应用,并对其中的一些关键技术进行研究。本文主要工作如下:（1）在分析商业云GIS体系结构的基础上,设计了基于Hadoop的云GIS体系结构。体系结构包括物理设备层、平台层、软件层、应用层等4层,以及横跨多个层次的用户管理、服务管理、资源管理、监控系统、容灾备份、运营管理等服务。设计了基于Hadoop的云GIS部署模式。整个基于Hadoop的云GIS系统由平台管理门户、GIS Web服务器集群及多个Hadoop集群组成。分析了体系结构特点,为后面的研究内容奠定了基础。（2）本文在空间信息格网单元和OGC简单要素规范基础上,结合矢量数据的特点,利用格网单元ID的唯一性、多尺度性及索引性,提出了一种以格网单元为存储单位的矢量数据存储方案;结合矢量要素的定性属性数据,设计了矢量数据的存储格式“GWKT（Grid Well-know Text）”;为了达到矢量要素标识全球唯一,本文基于格网单元和Hilbert曲线的Base16编码,结合HBase数据库的特点,设计了矢量要素标识的编码,并实现了编码的生成算法;研究实现了基于单调链的矢量要素分割与合并算法,可有效的分割和合并线状和面状要素;在HBase基础上,扩展了HBase的数据类型及其过滤器,实现了属性数据的快速查询。（3）针对海量空间数据处理能力不足问题,设计了基于HDFS的矢量数据存储格式,实现了基于MapReduce的矢量数据分割入库并行处理模型;在MapReduce数据过滤器的基础上,设计了适合基于格网单元的空间数据并行计算模型,并以矢量数据缓冲区分析作为实例进行了验证;设计实现了基于MapReduce的kNN空间数据查询算法;分析了基于MapReduce的空间数据并行计算效率。（4）在空间信息服务方面,本文在OGC标准服务基础上,对服务参数进行了扩展,设计了云GIS空间信息服务分层体系结构,实现了基于空间信息多级格网的WMS、WMTS、WFS和WPS等服务;设计实现了空间信息服务接口,以实现客户端与服务器端的完全解耦。（5）在前文研究基础上,设计并实现了基于Hadoop的云GIS原型系统,完成了海量栅格与矢量数据的高效存储与管理、空间数据并行计算以及基于Hadoop的空间信息服务等关键模块;并对相关模块做了性能测试,验证了本文提出的相关存储模型和计算模型的可行性、有效性以及高效性。
刘灿由[6]（2013）在《电子海图云服务关键技术研究与实践》文中研究指明电子海图云服务是一种新兴的技术应用，旨在实现全球电子海图大数据的高效管理，提供个性化、弹性化的高可用性服务，是一个较为复杂的系统工程。本文在已有云平台基础上，立足大规模电子海图网络服务的特点，对电子海图云服务的框架结构、技术方法、数据模型、存储策略、索引机制以及可视化方案等关键技术做了比较详细的研究，主要工作及成果如下：1．提出了电子海图云服务的概念，确定了本文的研究核心。通过对当前计算机技术发展特点的分析，指出地理信息软件产品不再享受硬件提升所带来的免费性能提升，GIS的设计需要一个新的思维模式；通过对电子海图服务发展的背景分析，尤其是对国际电子海图标准的变化分析，指出一个新的海洋地理大数据时代即将来临，电子海图服务需要一个新的技术平台；在对云服务相关概念深入研究的基础上，对国内外研究现状进行了详细分析，指出了GIS在高性能计算领域的研究特点及存在的不足，明确了本文的研究目标、内容与方法。2．创建了基于SC2012+L2H的MGCS模型架构。在详细比较当前云服务平台的基础上，指出了SC2012+L2H技术平台的优势，提炼出了电子海图云服务技术支撑的两个关键问题：框架构建问题与应用实现问题。创建了MGCS模型的云平台架构，分析了架构中的硬件虚拟化与应用虚拟化的核心技术以及服务模板管理与资源动态扩缩的关键机制；研究了云计算环境下的面向服务技术，着重分析了云服务中L2H的编程模式以及DSC存储结构的数据查询、集合创建及相关算法接口。3．设计了云环境下的海图集合论数据模型。根据云计算环境的特征要求，通过对海图要素概念与结构的定义，实现各种复杂海洋地理现象的拆分与组合，设计了一种具有共性的要素结构，用这种要素结构的组合构成海图集合，以表达所有海图内容；通过对海图集合元素属性关系与空间关系的逻辑分析，提出了海图集合论，指出海图集合数据模型是基于笛卡尔积映射的属性模型与点集拓扑映射的空间模型的有机结合。在此理论基础上，对IHO S-57标准中的组合要素与聚合要素进行重定义，确定了海图属性集合具有187种关系模式；分析了海图空间集合的模式结构，给出了点线面及几何聚集的集合定义、约束以及操作算子的形式化表示方法，以适应云计算环境中的数据处理。4．提出了海图集合的云存储策略。实现全球电子海图源数据文件集合到海图要素集合的映射，形成云服务环境中海图数据的基础集合；面向不同的海图服务应用，实现了属性集合、空间集合、图幅信息集合以及地理要素集合的存储映射。重点研究了地理要素集合的数据划分算法，提出了基于外切八面体投影的全球格网划分方案与基于Hilbert变阶编码的集合划分算法。在4.3.1实验环境下，对7886幅全球电子海图共17.8G数据进行了载入划分实验，载入耗时17.28分钟，划分耗时9.81分钟，并通过对比试验，验证了算法的有效性。5．建立了云环境下的空间索引模型，包括索引空间的分解与索引规则的制定，利用层次Hilbert编码关键字构建了Cloud-B树索引，结合云计算环境的特点建立了主索引与二级索引机制，研究了基于Cloud-B树索引的多种空间查询算法以及索引节点的插入删除等基本算法，并通过实验测试了不同索引规则参数对海图地理要素集合查询性能的影响，结果表明在4.5节的测试环境下，取最大单元数参数为16，首级网格单元数为32*32其余各级为64*64所建立的索引性能最高，不加比例尺控制的查询平均耗时在5秒以内。6．提出了全球电子海图的云可视化服务方案，将可视化服务分解为数据服务与渲染服务的聚合，研究了多尺度海图要素的自适应选取算法，满足了全球电子海图多尺度显示的要求；提出了海图要素可视化集合的映射机制，实现了海图数据与海图符号的分离、可视化参数与具体用户的绑定，使得云计算环境下能够根据不同用户参数可视化同一海图集合；设计了基于可视化目录与图片叠加机制的符号并行渲染方案，保证了实时可视化对性能的要求；设计了客户端的并行访问实验，结果表明服务响应时间基本保持在1秒以内，验证了海图云可视化服务方案的可行性，形成了一个完整的云+端服务平台。7．研究了云计算环境下电子海图网络服务的部署方法，包括电子海图私有云的创建、相关服务算法的模板化封装、电子海图云服务的硬件监控与服务监控，以及资源节点动态扩缩对数据集合存储影响的实验分析，并对海图集合数据服务的个性化与云可视化服务在B/S、C/S等系统中的应用做了简要介绍。
岳利群[7]（2011）在《基于分布式存储的虚拟地理环境关键技术研究》文中指出本文在学习,借鉴国内外相关研究成果的基础上,对分布式存储虚拟地理环境中的一些重要理论和关键技术以及相关算法做了较为深入的研究,通过大量的实验数据论证了论文提出的自适应空间数据模型和基于元数据的空间数据引擎,并在此基础上模拟构建了多级别多地区分布式存储虚拟地理环境,完成了原型平台的设计与开发,实现了地理空间数据的存储、管理、共享及可视化。主要研究内容和创新点如下:1.研究分析了现有分布式存储VGE的体系结构、数据资源、支撑技术和应用平台的特征及存在问题,建立了四层体系结构的分布式存储虚拟地理环境的架构,并从技术和应用两个层面,给出了基础层、资源层、服务层和应用层的内容构成和支撑技术,为分布式存储VGE的研究设计和应用服务提供了理论和方法指导。同时,探索并设计了基于网格、云模式和物联网模式下的虚拟地理环境的体系结构,为分布式存储VGE的发展提供了思路,也验证了本文提出的体系结构的扩展性和兼容性。2.建立了VGE元数据模型。结合分布式存储VGE的应用需求,建立了面向三维仿真模型、矢栅一体表达的元数据模型,实现了VGE元数据的动态管理、快速解析、缓存维护等8项技术,为分布式存储VGE元数据的规范化和标准化提供参考。3.建立了自适应的空间数据模型。提出了自适应空间数据模型建立的五大制约因素:数据、软件、用户、计算机和网络,通过改进基于球面Clipmap的数据模型和分布式存储VGE的数据模型,构建了自适应空间数据模型,解决了分布式存储VGE中空间数据自适应组织和管理的难题。其中改进后的球面Clipmap空间数据模型,空间数据利用率提高了2倍。4.构建了基于元数据的分布式空间数据引擎,解决了分布式存储空间数据的快速索引和提取问题。构建并分析了空间数据存储体系,提出了基于Linux构建多缓存服务器的数据服务模式,该服务模式不但提高了数据访问速度,还消除了Lustre文件系统不支持Windows客户端的瓶颈问题。在服务器快速定位、数据缓存设计、数据并行提取、Socket连接池等方面改进和实现了空间数据引擎的若干关键技术,最终构建了分布式存储VGE的空间数据引擎。5.实现了自适应空间数据可视化的多模式应用,建立了全球矢栅一体可视化框架和分布式空间数据可视化框架,探讨并实践了分布式空间数据可视化应用的加速技术,基于自适应空间数据模型生成了空间数据可视化多模式应用,验证了自适应空间数据模型的有效性。6.设计并实现了基于分布式存储的高效高可用性虚拟地理环境平台。对分布式存储虚拟地理环境平台（DSVGEP）中重点模块存储数据入库、元数据管理、自适应空间数据模型、空间数据服务引擎、可视化表达进行了说明,在此基础上对平台进行模拟部署与应用。经实验测试,单台Linux客户端能够同时支持100台可视化客户端的并行访问。
肖航宇[8]（2010）在《移动地理信息系统应用研究》文中研究表明21世纪是信息技术高速发展的时代,地理信息科学经历了从传统到信息化的发展历程。现代地理信息科学作为传统地理科学和现代信息科学相结合的产物,目前已经发展为集遥感、GPS定位、互联网技术于一身的综合学科。随着地理信息科学的发展,各式各样的地理信息系统也越来越多的应用于我们的日常生活和科研学习当中,如电子地图、汽车导航、野外数据采集、地质勘探、天气预报、灾害预防等领域。地理信息系统给我们的生活带来极大的便利,而结合了嵌入式系统和地理信息系统的移动地理信息系统的出现,给我们带来了新的发展机遇。移动地理信息系统部署在移动终端上,使用更加方便灵活,可以让使用者在更加恶劣的环境中使用,这对需要野外作业的领域的意义尤为重大。当前移动地理信息系统的起步时间还不长,特别是面向专题的应用研究还有很大的发展前景。本研究选取移动地理信息系统作为研究对象,以实际应用为背景进行研究,以期在基于专题地图的移动地理信息系统上有所进展。本文旨在研究在移动处理平台下的GIS开发技术,内容涉及地理信息技术、移动处理平台、数据通讯、GPS定位等多个方面。论文首先分析了国内外GIS发展的历史过程和现状,对地理信息技术进行了系统的介绍,特别对关系系统运行效率的地理信息数据结构进行了重点分析比较,以便在系统中针对不同的应用选择不同的数据结构。深入研究了地理信息科学的系统构架,对其中的关键技术进行了深入分析。针对移动地理信息系统开发中存在的问题,提出了自己的解决方案或者思路。在此基础上设计了一个基于PDA的地理信息系统,在VS2008和MapX Mobile平台下实现了一个具有基本功能的GIS原型系统。功能包括：电子地图的加载显示,数据传输,图元查询和GPS定位等。解决的了各种不同数据源到系统可用数据格式的转换,不同平台间的数据传输,以及GIS与GPS的集成等关键问题。经过测试,系统运行正常,基本实现预期目标,为进一步深入研究打下了基础。
罗显刚[9]（2010）在《数字地球三维空间信息服务关键技术研究》文中认为信息时代,随着信息资源的爆炸式扩张,人类对信息资源采集、存储、管理、分析等提出了更高的要求。在解决人口、资源、土地、环境、灾害、规划、建设等重大问题时,多类型、多尺度、多时态、多维度、海量的空间信息的研究与应用越来越多。传统的二维空间信息表达已经不能同时满足这些方面多层次的需求,三维空间信息服务的研究与应用迫在眉睫,以满足信息产业空前发展的需要。系统论、信息论、控制论的形成,计算机技术、通信技术、卫星遥感等空间信息技术、互联网技术的应用,为信息资源的科学管理展示出更加广阔的前景。数字地球是一个整合GIS、RS、GPS、互联网、虚拟现实等高新技术的研究方向,能够整合海量的地理空间数据,是对地球的三维多分辨率表达。世界上许多国家正积极发展、运用先进的空间信息技术,如遥感技术、地理信息系统技术和全球定位系统技术,以数字化的方式获取、处理、分析我们人类赖以生存的地球上的自然和人文方面的空间信息,并以此为基础,解决人类可持续生存与发展的诸多复杂问题。随着计算机及互联网技术快速发展和广泛应用,我国三维空间信息技术的应用需求也越来越广；经过多年积累和建设,我国三维空间信息技术研究已初具成效,研制出了一批具有自主产权的三维系统软件和应用软件,使三维空间信息资源在很多行业得到了广泛应用。在取得这些成绩和研究成果的同时,三维空间信息管理与应用技术也遇到了一些新的问题亟待解决,具体表现为：（1）三维空间信息格式种类繁多,信息存储空间大,如何高效使用这些三维空间信息成为一大难题,且在进行决策管理时难以通过数据获得分析处理的结果和信息。随着各行应用的铺开,三维空间数据不断增多,长此以往,慢慢积累起来的各种三维空间信息形成无法共享的“信息孤岛”。（2）三维空间信息在互联网上发布时,传输又成为另一个大的难题。互联网的带宽有限,要想发布大数据量的三维空间信息,现有三维模型无法保证快速高效的操作。如何建立高效的三维数据模型,以便客户端快速访问和下载,也是一个技术难题。（3）由于数据资源的保密性,不可能将所有的三维空间信息进行集中管理；而且忽视三维空间操作与分布式技术也使得业界在处理海量GIS三维空间信息的分布式存储与处理方面的研究投入严重不足,所取得的研究成果也缺乏有效的产业化渠道,直接影响了国产三维网络GIS软件的竞争能力。（4）现有互联网上三维空间信息服务无法满足各行业空间信息共享的需求,同时智慧地球、智慧城市等概念的提出,急需整合各类空间信息资源,完善三维空间信息服务。对于以上存在的问题,三维空间信息网络技术亟需引入新的技术、思想和体系来构造一个分布式环境下的三维空间信息网络服务系统。要实现基于数字地球的三维空间信息服务,主要包括两个方面的内容：数字地球技术与三维空间信息服务技术。本论文“数字地球三维空间信息服务关键技术研究”可以为这些需要解决的问题能提供较好的研究思路。本论文在国家十一五“863”专题课题“面向网络的三维空间信息服务技术研究与软件开发”（2009AA122211）项目系统的推动下,研究数字地球技术和三维空间信息服务,并实现基于数字地球的三维空间信息共享与服务体系。本文针对数字地球发展的现状和存在的问题,从数字地球的基础上,对三维空间信息服务层面进行研究,特别是在网络环境下,使用各种现有的数字地球技术,实现三维空间信息共享,为用户提供更完善的三维GIS服务；基于数字地球在各个行业应用的展开,针对空间信息服务在行业应用的迫切需求,特别是三维空间信息服务的提出,本论文展开基于数字地球关键技术以及在此技术的基础上提供三维空间信息服务,并对海量数据共享、三维空间信息服务、服务调度等多项关键技术进行研究与探索,最终应用于气象行业并完成预警与服务系统。本文研究与探讨数字地球相关体系与关键技术,围绕并基于数字地球展开三维空间信息服务的研究,在现有国产大型GIS平台MapGIS Virtual Earth （MVE）的研究开发基础上,扩展MVE的功能与应用模式,立足技术创新与产品跨越,解决关键技术问题,研究并实现具有海量三维空间信息存储能力的、支持分布式网络环境下的三维空间数据高效传输以及分析处理能力的三维空间数据信息服务平台,具体而言,将在以下几个方面开展研究：（1）网络三维地球模型网络三维地球是构建整个系统的基础。该平台系统目标在于面向社会公众提供地图信息搜索服务,满足人们日常出行需求,面向行业结合专题信息提供行业信息管理和应用服务。简单的说主要分为服务器端与客户端,服务器端是三维地球模型的整个数据存储与管理；客户端是地球模型显示包括：客户端数据通讯、客户端数据调度、数据集管理模块与客户端显示模块。（2）海量地理信息的存储与管理三维地形景观模型是数字虚拟空间系统的主要研究内容,并且逐步发展成为三维GIS。目前已有些三维GIS原型系统,但是这些原型系统只是对数据进行了相对简单的管理,而在现实应用中,海量的地理空间数据需要进行存储与管理,需要解决大容量空间数据的快速实时传输、动态显示以及多源海量数据的管理和高效索引。（3）三维空间信息建模及可视化随着“数字地球”、“数字城市”、“数字社区”等概念的提出,以及空间信息和遥感数据处理技术的迅速发展,将必然促使传统二维GIS的服务走向网络化与三维化。在三维网络地球模型的研究基础上,Server端根据客户端的请求,将三维空间数据实时动态的传输到客户端,客户端接收到服务器端传来的数据后对其进行三维可视化映射,然后以三维图形的方式显示在计算机屏幕上通过人机交互的方式控制三维场景的绘制,使得用户能在三维场景中实现漫游。（4）三维空间信息高效传输与分析机制三维空间信息数据量大,必须有高效的传输机制来保证其快速传输,同时传输时需要有容错机制来保证其有效运行,该部分研究压缩传输与安全传输、异步调用机制、负载均衡和容错机制等。（5）网络三维空间信息服务技术网络三维空间信息最重要的目的是提供一系列的三维空间信息服务,在此基础上,能够向互联网上提供服务,真正实现信息共享、跨平台、分布式。基于标准协议、具有开放、跨平台、可伸缩、节点自治的Web服务是分布式系统的核心与基础。为促进地理信息的共享和互操作,实现跨平台的集成,研究OGC的Web服务和XML规范,提出空间地理信息Web服务、GML （Geographic Markup Language）.空间地理信息Web服务利用分布在不同节点的空间数据结合与数据绑定的空间信息功能服务,实现基于互联网的空间信息共享技术。这些任务包括：地图可视化、空间信息检索、空间分析、地图报表等等。空间地理信息Web服务使得应用程序开发者将GIS功能集成到他们的Web应用程序而不需要构建本地的功能。（6）软件实现与气象行业应用三维空间信息网络服务的实现有两种模式：B／S模式和C／S模式,这两种模式在数据存储,发布都是使用同一套服务,具有通用性。我们可以将这两种模式合并起来进行分层,包括四个层次：数据管理层、GIS服务层、WEB服务层和表现层。在该体系结构下,根据气象预警的应用要求,实现在气象行业上的实例验证。研究数字地球并基于数字地球研究三维空间信息共享的标准规范,实现三维空间信息一体化的组织与存储机制,从而建立一套具有服务能力的三维空间信息服务集成模块。通过高速网络连接并集成地理上分布的、异构的各种高性能计算机系统、处理工具和软件系统等各种资源为一体,实现跨地域的、分布的高性能联合、多源、异构数据的集成和三维空间信息服务,为用户提供一体化高性能空间信息计算服务、空间信息处理服务和决策支持服务,发挥网络上资源的综合效能。能够集成和协同各种三维空间信息资源,提供多层次三维空间信息服务。本文的创新点在于：（1）基于MVE模型,改进其海量数据存储机制,改进已有的三维空间信息模型与三维空间数据可视化效率,并提供基于海量三维数据的动态分析服务；（2）在高效三维空间数据表达的面向服务的三维空间数据模型上,研究三维空间数据空间存储与传输算法,提高存储效率、数据传输速度,改善三维空间数据分析的处理模型；（3）针对海量三维空间数据,研究三维空间信息计算模式,提供三维空间信息的功能服务,完成基于互联网模式下用户指定的三维空间分析服务；（4）依托MVE三维地球模型,结合海量影像、矢量以及三维模型数据,实现分布式数据部署、分布式服务部署,以压缩传输、负载均衡等机制为保证,构建分布式网络三维数据服务系统,并在气象行业进行研究验证；
唐宇翔[10]（2010）在《CDMA网位置服务技术研究》文中研究表明近年来,随着CDMA（Code Division Multiple Access）移动通信网络的不断发展与CDMA移动用户数量的不断增长,基于CDMA网络的移动位置服务LBS（Location Based Service）作为CDMA移动通信网络所提供的一种增值业务,日益受到用户的欢迎。CDMA移动位置服务系统也受到运营商的广泛关注。本论文正是以CDMA网络上的移动位置服务技术为主要的研究对象,在深入分析四川联通CDMA网移动位置服务系统功能的基础上,对CDMA网位置服务系统技术实现作了创新性和探索性研究。本文首先对CDMA网位置服务系统进行了概述。其中包括：回顾了LBS和CDMA网的产生背景,CDMA网主要的定位技术,CDMA位置服务系统的发展状况。随后,本文结合移动通讯行业现状,对CDMA位置服务的需求进行了分析,包括GIS （Geographic Information System,地理信息系统）系统功能需求分析,本地接入子系统功能分析。GIS系统功能要求主要有：数据源加工处理、GIS服务、应用发布、GIS服务的使用、GIS管理功能等。本地接入子系统功能主要有：位置服务CP/SP接入管理、CP接入鉴权、路由选择、解析请求、本地GIS的提供、计费功能等。在此基础上,提出了CDMA网位置服务系统的总体设计架构。设计架构表明了四川位置服务系统在全国网络中的位置及基本作用。最后,在总体设计架构下,本文进一步提出了CDMA网位置服务系统的具体技术方案。该方案包括2部分,第一部分是CDMA网位置服务系统GIS平台技术方案；第二部分是CDMA网位置服务系统本地接入子系统技术方案。在GIS平台技术方案中,重点阐述了GIS平台的系统逻辑结构、GIS系统功能结构、GIS系统软件体系结构、GIS系统功能模块设计的技术实现。在本地接入子系统技术方案中,对系统逻辑结构、功能结构、功能模块设计、软件体系结构等都做了阐述。尤其是对本地接入子系统的功能模块设计,进行了详细的阐述。同时,本文对CDMA网位置服务系统技术实现,提出了自己的观点,并对位置服务系统的下一步研究方向进行了展望。
二、在分布式GIS系统中实现非矢量地图经纬度定位（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、在分布式GIS系统中实现非矢量地图经纬度定位（论文提纲范文）
（1）分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 增强现实技术 |
| 1.1.2 大数据特征 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 户外增强现实技术 |
| 1.2.2 增强现实地图研究 |
| 1.2.3 相关研究进展分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与关键问题 |
| 1.3.2 研究思路与技术路线 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 空间社交媒体数据存储规范 |
| 2.1 大规模空间社交媒体数据存储方案 |
| 2.1.1 关系型空间数据存储方案 |
| 2.1.2 分布式NoSQL数据存储 |
| 2.2 空间社交媒体数据NoSQL表达 |
| 2.2.1 空间数据的JSON表达 |
| 2.2.2 社交媒体数据的空间描述 |
| 2.3 典型空间社交媒体数据存储规范 |
| 2.3.1 文本数据类型存储规范 |
| 2.3.2 图像数据类型存储规范 |
| 2.3.3 音频数据类型存储规范 |
| 2.3.4 视频数据类型存储规范 |
| 2.3.5 三维模型数据类型存储规范 |
| 第3章 基于稳态Z曲线的空间社交媒体数据分布式存储 |
| 3.1 稳态Z曲线的编码构建 |
| 3.1.1 分布式数据库分片键值选择 |
| 3.1.2 空间数据划分的稳态Z曲线构建 |
| 3.2 基于稳态Z曲线的常见空间查询 |
| 3.2.1 K最近邻查询 |
| 3.2.2 点线面空间查询 |
| 3.3 基于稳态Z曲线的负载均衡划分方法 |
| 3.3.1 负载均衡数据划分方法 |
| 3.3.2 实验结果对比分析 |
| 第4章 移动增强现实前端可视化空间构建 |
| 4.1 空间社交媒体可视化空间 |
| 4.1.1 移动增强现实坐标系统 |
| 4.1.2 移动增强现实前端可视化空间构建 |
| 4.1.3 移动增强现实三层可视化空间 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波的球面三维注册 |
| 4.2.1 空间社交媒体数据的球面投影 |
| 4.2.2 基于卡尔曼滤波算法相机姿态修正 |
| 4.3 大规模社交图片检索时空耦合算法 |
| 4.3.1 基于图像自然特征的增强现实可视化空间 |
| 4.3.2 社交图片搜索的时空耦合算法原理描述 |
| 4.3.3 图像检索算法测试案例 |
| 第5章 空间社交媒体数据增强现实多级缓存机制 |
| 5.1 增强现实多级缓存架构 |
| 5.1.1 分布式高速读写与高并发访问问题 |
| 5.1.2 增强现实多级缓存架构体系 |
| 5.2 基于空间邻近性的增强现实缓存管理 |
| 5.2.1 常见缓存管理策略问题分析 |
| 5.2.2 基于空间邻近性的缓存预调度策略 |
| 5.2.3 增强现实缓存策略试验与分析 |
| 5.3 增强现实云端热点探测与缓存调度 |
| 5.3.1 局部热点数据探测与缓存调度 |
| 5.3.2 云端缓存命中率测试与分析 |
| 第6章 大规模空间社交媒体数据并行处理框架 |
| 6.1 大数据时代的计算特征 |
| 6.1.1 大数据技术 |
| 6.1.2 云计算技术 |
| 6.1.3 高性能计算 |
| 6.2 大规模空间社交媒体数据并行计算方法 |
| 6.2.1 并行计算算法代数假设 |
| 6.2.2 并行计算算法代数定义 |
| 6.2.3 并行计算算法代数运算谓词 |
| 6.3 大规模空间社交媒体数据并行计算架构 |
| 6.3.1 空间社交媒体数据并行计算框架 |
| 6.3.2 计算任务主从并行调度模式 |
| 6.3.3 空间社交媒体数据并行处理实例 |
| 第7章 原型系统设计与实现 |
| 7.1 移动增强现实原型系统 |
| 7.1.1 原型系统概述 |
| 7.1.2 前后端架构设计 |
| 7.2 原型系统空间界面交互设计 |
| 7.2.1 增强现实人机交互设计 |
| 7.2.2 空间社交媒体数据界面设计 |
| 7.3 原型系统增强现实可视化测试 |
| 7.3.1 增强现实可视化效果演示 |
| 7.3.2 原型系统性能测试 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 前景展望 |
| 参考文献 |
| 已发表的研究成果 |
| 致谢 |
（2）面向协同制图的分布式同步和分布式事务控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 协同制图系统的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 协同制图的相关理论与技术 |
| 2.1 GIS相关技术 |
| 2.1.1 空间数据格式 |
| 2.1.2 坐标系统 |
| 2.1.3 空间索引 |
| 2.2 机助协同工作CSCW |
| 2.3 分布式系统 |
| 2.3.1 分布式存储 |
| 2.3.2 分布式计算 |
| 2.3.3 分布式事务 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统架构与设计 |
| 3.1 系统适用场景与设计目标 |
| 3.2 协同制图系统的架构 |
| 3.2.1 系统架构 |
| 3.2.2 驱动层与代理层设计 |
| 3.2.3 服务层与应用层 |
| 3.2.4 协同制图系统的线程模型 |
| 3.2.5 异步处理机制 |
| 3.3 数据模块设计 |
| 3.3.1 数据模块架构 |
| 3.3.2 矢量瓦片金字塔 |
| 3.3.3 图元索引 |
| 3.3.4 数据模块中的并行处理 |
| 3.3.5 瓦片版本号 |
| 3.3.6 预渲染与矢量缓存机制 |
| 3.4 事务模块设计 |
| 3.4.1 事务模块架构 |
| 3.4.2 事务设计 |
| 3.4.3 事务的执行过程 |
| 3.4.4 事务的撤销与重做 |
| 3.5 多端同步显示的设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 协同制图系统的实现 |
| 4.1 数据模块 |
| 4.1.1 空间数据模型SPM |
| 4.1.2 矢量瓦片金字塔的构建 |
| 4.1.3 瓦片的内存模型 |
| 4.1.4 主节点实现 |
| 4.1.5 从节点实现 |
| 4.1.6 代理客户端 |
| 4.2 事务模块 |
| 4.2.1 中心节点 |
| 4.2.2 事务代理客户端 |
| 4.2.3 事务对象 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验环境与数据 |
| 5.2 瓦片金字塔构建效率 |
| 5.3 瓦片转移效率 |
| 5.4 线程模型对瓦片处理的影响 |
| 5.5 原型系统 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于Hadoop的电子地图快速生成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景及意义 |
| 1.1.1 论文背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容及结构 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 地理数据特征结构 |
| 2.2 分布式计算平台Hadoop |
| 2.2.1 Hadoop概述 |
| 2.2.2 MapReduce框架 |
| 2.2.3 HDFS |
| 2.2.4 HBase |
| 2.3 第三方工具和相关库 |
| 2.3.1 JTS数据模型库 |
| 2.3.2 GeoTools工具包 |
| 2.3.3 uDig样式定义工具 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式电子地图总体设计 |
| 3.1 整体方案设计 |
| 3.1.1 系统目标 |
| 3.1.2 系统架构 |
| 3.2 地图样式模块设计 |
| 3.3 数据处理模块设计 |
| 3.3.1 地图源文件读取 |
| 3.3.2 地图块格式构造 |
| 3.4 地图生成模块设计 |
| 3.4.1 文件块大小设计 |
| 3.4.2 MapReduce执行流程 |
| 3.5 地图切片模块设计 |
| 3.5.1 地图切片流程 |
| 3.5.2 地图文件切片 |
| 3.6 瓦片存储模块设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 分布式地图生成技术研究 |
| 4.1 地图样式处理 |
| 4.1.1 点要素样式 |
| 4.1.2 线要素样式 |
| 4.1.3 面要素样式 |
| 4.1.4 地图绘制流程 |
| 4.2 原始数据处理 |
| 4.2.1 源文件处理 |
| 4.2.2 地图块格式 |
| 4.3 分布式地图生成 |
| 4.3.1 InputFormat相关类定制 |
| 4.3.2 图片生成类 |
| 4.3.3 Map任务相关类定制 |
| 4.3.4 图片拼接类 |
| 4.3.5 Reduce任务相关类定制 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 分布式地图切片技术研究 |
| 5.1 切片算法分析 |
| 5.1.1 四叉树切片算法 |
| 5.1.2 地图层级切片算法 |
| 5.1.3 切片算法实现 |
| 5.2 分布式切片实现 |
| 5.2.1 Map切片实现 |
| 5.2.2 Reduce合并实现 |
| 5.3 瓦片金字塔存储 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 电子地图快速生成性能测试 |
| 6.1 性能测试方案概述 |
| 6.2 测试结果分析 |
| 6.2.1 不同地图生成方式的测试结果 |
| 6.2.2 不同瓦片切片方式的测试结果 |
| 6.2.3 集群节点个数对地图生成影响 |
| 6.3 地图风格效果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）我国林地“一张图”数据存储模型与查询分析并行计算技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的意义 |
| 1.3 项目来源与经费支持 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 林业GIS研究 |
| 1.4.2 并行计算与分布式计算的发展 |
| 1.4.3 并行GIS与分布式GIS的研究和应用 |
| 1.4.4 存在问题与分析 |
| 1.5 研究目标和主要研究内容 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 1.6 研究技术路线 |
| 1.7 论文结构 |
| 第二章 分布式空间查询与空间分析系统架构研究 |
| 2.1 林地一张图数据内涵 |
| 2.1.1 内容 |
| 2.1.2 特征 |
| 2.1.3 需求分析 |
| 2.1.4 应用特点 |
| 2.2 全国林地“一张图”现有架构分析 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 拓扑结构 |
| 2.2.3 负载均衡策略 |
| 2.2.4 空间查询流程 |
| 2.2.5 存在问题及分析 |
| 2.3 现有分布式GIS架构分析 |
| 2.3.1 分布式空间存储 |
| 2.3.2 分布式空间运算 |
| 2.4 全国林地“一张图”系统分布式系统架构设计 |
| 2.4.1 整体架构 |
| 2.4.2 关键技术 |
| 2.4.3 系统拓扑结构 |
| 2.4.4 系统总体运行逻辑 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分布式空间数据存储模型研究 |
| 3.1 空间数据存储方式 |
| 3.1.1 空间数据库的概念和发展 |
| 3.1.2 空间索引 |
| 3.2 空间数据访问执行流程 |
| 3.2.1 关系数据库数据组织结构 |
| 3.2.2 属性条件查询的执行流程 |
| 3.2.3 空间条件查询的执行流程 |
| 3.2.4 影响空间查询效率的因素与分析 |
| 3.3 物理存储模型 |
| 3.3.1 分布式文件系统HDFS |
| 3.3.2 数据在HDFS中的存储方式 |
| 3.3.3 键值存储文件结构设计 |
| 3.3.4 数据库服务器集群设计 |
| 3.4 空间数据逻辑存储模型 |
| 3.4.1 存储结构设计 |
| 3.4.2 空间索引设计 |
| 3.4.3 属性索引设计 |
| 3.4.4 空间数据访问流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 分布式空间查询与空间分析算法研究 |
| 4.1 传统空间分析算法 |
| 4.1.1 单机式系统空间分析流程 |
| 4.1.2 基于并行计算和分布式运算的空间分析流程 |
| 4.1.3 存在问题及分析 |
| 4.2 基于Hadoop的分布式算法 |
| 4.2.1 Map Reduce原理 |
| 4.2.2 分布式运算逻辑 |
| 4.2.3 存在问题及分析 |
| 4.3 分布式空间分析查询与空间分析算法设计 |
| 4.3.1 输入/输出格式设计 |
| 4.3.2 数据输入类设计 |
| 4.3.3 数据输出类设计 |
| 4.3.4 Mapper类设计 |
| 4.3.5 Combiner类设计 |
| 4.3.6 Reducer类设计 |
| 4.3.7 分布式空间分析算法总体流程 |
| 4.4 典型空间分析的分布式算法设计 |
| 4.4.1 空间统计 |
| 4.4.2 空间要素合并与缓冲区分析 |
| 4.4.3 空间要素分类 |
| 4.4.4 空间要素可视化 |
| 4.4.5 空间要素叠加分析 |
| 4.4.6 复合空间分析类型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 空间查询与分析的任务分配与调度研究 |
| 5.1 传统GIS系统的并发任务处理机制 |
| 5.1.1 CPU调度 |
| 5.1.2 内存调度 |
| 5.1.3 磁盘调度 |
| 5.1.4 存在问题及分析 |
| 5.2 Hadoop的任务调度机制 |
| 5.2.1 调度算法 |
| 5.2.2 掉队者判定和推测执行机制 |
| 5.3 空间查询与空间分析任务的动态调度算法设计 |
| 5.3.1 节点的计算能力 |
| 5.3.2 节点负载能力的动态调整 |
| 5.3.3 用户作业资源配额 |
| 5.3.4 用户作业队列 |
| 5.3.5 最优任务选择 |
| 5.3.6 慢节点处理 |
| 5.3.7 总体流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 技术实现与验证 |
| 6.1 测试环境介绍 |
| 6.1.1 实验数据 |
| 6.1.2 硬件配置与部署 |
| 6.1.3 软件配置 |
| 6.2 技术实现 |
| 6.2.1 分布式空间数据库服务实现 |
| 6.2.2 任务调度服务设计与实现 |
| 6.2.3 Web应用程序设计与实现 |
| 6.2.4 测试程序设计与实现 |
| 6.3 验证与分析 |
| 6.3.1 空间要素写入效率 |
| 6.3.2 空间条件查询效率 |
| 6.3.3 非空间条件查询效率 |
| 6.3.4 空间分析效率 |
| 6.3.5 并发空间运算任务调度 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（5）基于Hadoop的云GIS若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 技术背景 |
| 1.2.2 GIS面临的问题 |
| 1.2.3 云GIS及其优势 |
| 1.3 云计算研究现状 |
| 1.3.1 国外的研究现状 |
| 1.3.2 国内的研究现状 |
| 1.3.3 云计算分类 |
| 1.3.4 云计算与物联网、智慧地球 |
| 1.3.5 云计算研究小结 |
| 1.4 云GIS研究现状 |
| 1.4.1 云GIS国内外研究现状 |
| 1.4.2 存在的主要问题 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.6 论文组织结构与章节安排 |
| 第二章 基于Hadoop的云GIS体系结构 |
| 2.1 云GIS体系结构设计目标与原则 |
| 2.1.1 设计目标 |
| 2.1.2 设计原则 |
| 2.2 开源云平台Hadoop体系结构 |
| 2.2.1 Hadoop的总体结构和模块 |
| 2.2.2 分布式文件系统HDFS |
| 2.2.3 分布式数据处理MapReduce |
| 2.2.4 Hama分布式计算框架 |
| 2.2.5 分布式数据库HBase |
| 2.3 基于Hadoop的云GIS体系结构设计 |
| 2.3.1 采用Hadoop搭建云GIS平台的原因 |
| 2.3.2 基于Hadoop的云GIS体系结构 |
| 2.3.3 基于Hadoop的云GIS服务开发流程 |
| 2.3.4 基于Hadoop的云GIS部署模式 |
| 2.3.5 基于Hadoop的云GIS体系结构特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Hadoop的云GIS数据存储相关技术 |
| 3.1 问题提出及解决思路 |
| 3.1.1 基于Hadoop的分布式存储问题 |
| 3.1.2 问题解决的基本思路 |
| 3.2 基于Mercator投影的层次剖分及空间索引 |
| 3.2.1 空间数据坐标系 |
| 3.2.2 Mercator投影金字塔四叉树层次剖分 |
| 3.2.3 基于MPPQT层次格网的空间索引 |
| 3.3 基于MPPQT层次剖分的矢量数据分布式存储 |
| 3.3.1 可行性分析 |
| 3.3.2 格网粒度确定 |
| 3.3.3 矢量要素唯一标识设计 |
| 3.3.4 基于格网单元的矢量数据分块组织 |
| 3.3.5 基于HBase的矢量数据表设计 |
| 3.4 基于HBase的数据过滤器属性数据查询 |
| 3.4.1 基于HBase的索引属性数据查询缺陷 |
| 3.4.2 基于HBase的数据过滤器及数据类型扩展 |
| 3.4.3 矢量数据查询接口设计 |
| 3.5 基于HBase的栅格数据分布式存储 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于MapReduce的空间数据并行计算 |
| 4.1 MapReduce并行计算模型 |
| 4.1.1 MapReduce输入/输出格式 |
| 4.1.2 MapReduce输入分片 |
| 4.1.3 MapReduce数据过滤 |
| 4.2 基于MapReduce的空间数据并行计算可行性分析 |
| 4.2.1 MapReduce计算模型的使用场景及其局限性 |
| 4.2.2 基于MapReduce的空间数据并行处理可行性分析 |
| 4.2.3 基于MapReduce的空间数据并行处理层次结构 |
| 4.3 基于MapReduce的空间数据并行处理 |
| 4.3.1 基于MapReduce的HDFS矢量数据并行处理 |
| 4.3.2 基于MapReduce的HBase矢量数据并行处理 |
| 4.3.3 基于MapReduce的栅格数据并行处理 |
| 4.3.4 基于MapReduce的空间邻近查询设计 |
| 4.3.5 基于MapReduce的空间数据并行处理效率分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 云GIS原型系统设计实现及实验结果分析 |
| 5.1 原型系统体系结构设计 |
| 5.2 测试环境与测试数据 |
| 5.2.1 软硬件试验环境 |
| 5.2.2 原型系统部署 |
| 5.2.3 测试数据 |
| 5.2.4 对比方案设计及软硬件配置 |
| 5.3 相关技术实现与验证 |
| 5.3.1 空间数据导入工具 |
| 5.3.2 数据查询试验 |
| 5.3.3 基于MapReduce矢量数据空间计算 |
| 5.4 基于Hadoop的空间信息服务实现与验证 |
| 5.4.1 OGC空间信息服务标准对云GIS适用性 |
| 5.4.2 空间信息服务实现的相关技术 |
| 5.4.3 基于Hadoop的空间信息服务设计 |
| 5.4.4 基于Hadoop的空间信息服务实现 |
| 5.4.5 空间信息服务接口应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 本文不足与研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）电子海图云服务关键技术研究与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图录 |
| 表录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 信息化技术的发展背景 |
| 1.1.2 电子海图服务的发展背景 |
| 1.1.3 选题意义 |
| 1.2 云服务相关概念及发展现状 |
| 1.2.1 概念区别与联系 |
| 1.2.2 电子海图云服务的概念 |
| 1.2.3 云服务的技术平台 |
| 1.3 地理信息服务技术发展现状 |
| 1.3.1 分布式并行GIS发展现状 |
| 1.3.2 网格GIS发展现状 |
| 1.3.3 云GIS发展现状 |
| 1.4 本文研究目标、内容与方法 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 电子海图云服务的技术基础 |
| 2.1 电子海图云服务的框架构建 |
| 2.1.1 云服务框架 |
| 2.1.2 核心技术 |
| 2.1.3 关键机制 |
| 2.2 电子海图云服务的实现技术 |
| 2.2.1 云计算的面向服务技术 |
| 2.2.2 云服务的编程模式 |
| 2.2.3 云服务的存储结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 云环境下的海图数据模型 |
| 3.1 数据模型的演化 |
| 3.2 云计算环境的特征要求 |
| 3.2.1 标准化 |
| 3.2.2 并行化 |
| 3.2.3 集合化 |
| 3.3 海图集合论的理论框架 |
| 3.3.1 相关定义 |
| 3.3.2 海图集合论域 |
| 3.3.3 海图集合结构 |
| 3.4 海图集合论下的数据模型 |
| 3.4.1 海图属性集合的关系模型 |
| 3.4.2 海图空间集合的模式结构 |
| 3.4.3 数据模型特点比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电子海图的云存储与索引模型 |
| 4.1 海图集合的云存储模型 |
| 4.1.1 海图集合的存储结构 |
| 4.1.2 海图集合的存储映射 |
| 4.1.3 电子海图云存储模型特点 |
| 4.2 海图集合的数据划分方案 |
| 4.2.1 要素属性集合的划分 |
| 4.2.2 地理要素集合划分问题 |
| 4.2.3 基于外切八面体投影与Hilbert变阶编码的云存储策略 |
| 4.3 海图集合云存储与划分实验 |
| 4.3.1 数据载入实验 |
| 4.3.2 数据划分实验 |
| 4.4 云环境下的空间索引规则与Cloud-B树索引机制 |
| 4.4.1 网格层次结构 |
| 4.4.2 空间索引规则 |
| 4.4.3 Cloud-B树索引机制 |
| 4.4.4 Cloud-B树索引算法 |
| 4.5 索引性能测试 |
| 4.5.1 网格单元大小的影响 |
| 4.5.2 最大单元数限制的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全球电子海图的云可视化服务 |
| 5.1 云可视化服务方案 |
| 5.1.1 瓦片式地图服务技术的缺陷 |
| 5.1.2 基于Cloud SOA架构的云可视化服务方案 |
| 5.2 海图要素可视化集合的选取 |
| 5.2.1 可视化集合的选取准则 |
| 5.2.2 可视化集合的选取阈值 |
| 5.2.3 可视化集合的选取算法 |
| 5.3 海图要素可视化集合的映射 |
| 5.3.1 映射机制 |
| 5.3.2 映射函数 |
| 5.3.3 海图符号集合的结构 |
| 5.4 云环境下海图符号集合的渲染 |
| 5.4.1 基于可视化目录的符号化模式 |
| 5.4.2 海图符号集合的并行渲染机制 |
| 5.5 海图云可视化服务的客户端设计 |
| 5.5.1 Silverlight客户端优势 |
| 5.5.2 WMS海图云服务调用 |
| 5.5.3 可视化性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电子海图云服务的部署实践 |
| 6.1 电子海图云服务的部署 |
| 6.1.1 私有云的创建 |
| 6.1.2 云服务的部署 |
| 6.2 电子海图云服务的监控 |
| 6.2.1 硬件环境的监控 |
| 6.2.2 服务状态的监控 |
| 6.2.3 节点增删的影响 |
| 6.3 电子海图云服务的应用 |
| 6.3.1 海图集合数据服务的应用 |
| 6.3.2 海图云可视化服务的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 研究特色与创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
（7）基于分布式存储的虚拟地理环境关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 关于分布式存储的研究 |
| 1.3.2 关于虚拟地理环境的研究 |
| 1.3.3 关于分布式地理信息服务的研究 |
| 1.3.4 关于自适应空间信息可视化的研究 |
| 1.4 论文的组织 |
| 第二章 分布式存储虚拟地理环境体系结构 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 分布式存储概念与内涵 |
| 2.1.2 虚拟地理环境概念与内涵 |
| 2.1.3 分布式存储VGE 概念与内涵 |
| 2.2 分布式存储VGE 研究现状分析 |
| 2.2.1 应用需求分析 |
| 2.2.2 体系结构分析 |
| 2.3 分布式存储VGE 体系结构 |
| 2.3.1 分布式存储VGE 的总体架构 |
| 2.3.2 分布式存储VGE 的内容体系 |
| 2.3.3 分布式存储VGE 体系结构的拓展 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式存储虚拟地理环境元数据模型建立 |
| 3.1 元数据 |
| 3.1.1 元数据发展现状 |
| 3.1.2 元数据理论内涵 |
| 3.1.3 元数据的表达形态及功能 |
| 3.2 地理空间信息元数据 |
| 3.2.1 地理空间信息元数据基础结构设计 |
| 3.2.2 面向三维仿真模型的元数据 |
| 3.2.3 面向矢栅一体表达的元数据 |
| 3.3 分布式存储VGE 元数据 |
| 3.3.1 元数据的存储与动态管理 |
| 3.3.2 元数据的快速解析机制 |
| 3.3.3 元数据的交互设计 |
| 3.3.4 元数据的缓存维护策略 |
| 3.3.5 元数据的负载均衡设计 |
| 3.3.6 元数据的互斥锁机制 |
| 3.3.7 元数据的文件操作模式 |
| 3.3.8 元数据的容灾和快速恢复机制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应地理空间数据模型构建 |
| 4.1 自适应地理空间数据模型 |
| 4.1.1 自适应概念与内涵 |
| 4.1.2 地理空间数据模型 |
| 4.1.3 自适应地理数据模型 |
| 4.2 自适应空间数据模型建立的制约因素 |
| 4.2.1 数据因素 |
| 4.2.2 软件因素 |
| 4.2.3 用户因素 |
| 4.2.4 计算机因素 |
| 4.2.5 网络因素 |
| 4.3 自适应空间数据模型构建 |
| 4.3.1 基于球面Clipmap 的空间数据模型 |
| 4.3.2 基于分布式存储的空间数据模型 |
| 4.3.3 自适应空间数据模型建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于元数据的分布式空间数据引擎构建 |
| 5.1 海量空间数据分布存储 |
| 5.1.1 基于单机的空间数据存储 |
| 5.1.2 基于文件系统的空间数据分布存储 |
| 5.1.3 两种存储体系比较 |
| 5.2 空间数据分布式存储环境构建 |
| 5.2.1 单模式元数据服务器构建 |
| 5.2.2 基于集群的数据存储服务器构建 |
| 5.2.3 基于Linux 的客户端多缓存服务器构建 |
| 5.3 分布式存储空间数据快速索引与提取 |
| 5.3.1 空间数据索引算法分析 |
| 5.3.2 基于名字空间的服务器快速定位 |
| 5.3.3 基于改进Morton 码的四叉树元数据索引 |
| 5.3.4 基于Hash 表的数据块缓存搜寻算法 |
| 5.3.5 基于多缓存服务器的数据并行提取方案 |
| 5.3.6 基于多Linux 客户端的Socket 连接池的建立 |
| 5.4 基于分布式存储的空间数据引擎设计 |
| 5.4.1 面向单机单目录的数据引擎 |
| 5.4.2 面向单机多目录的数据引擎 |
| 5.4.3 面向单文件系统的数据引擎 |
| 5.4.4 面向多文件系统的数据引擎 |
| 5.4.5 面向网络传输的数据引擎 |
| 5.4.6 面向异构配备硬件的数据引擎 |
| 5.4.7 面向分布式存储的数据引擎 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 自适应空间数据可视化多模式应用 |
| 6.1 空间数据可视化总体架构 |
| 6.1.1 空间数据三维可视化基础结构 |
| 6.1.2 全球矢栅一体可视化框架建立 |
| 6.1.3 分布式空间数据可视化框架建立 |
| 6.2 分布式空间数据可视化应用技术 |
| 6.2.1 分布式空间数据可视化应用加速技术 |
| 6.2.2 分布式空间数据可视化实践 |
| 6.3 基于自适应空间数据模型的多模式可视化应用策略 |
| 6.3.1 基础可视化引擎构建 |
| 6.3.2 地形漫游的可视化应用策略 |
| 6.3.3 空间分析的可视化应用策略 |
| 6.3.4 态势表达的可视化应用策略 |
| 6.3.5 多机多屏并行计算的可视化应用策略 |
| 6.3.6 移动客户端的可视化应用策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 分布式存储虚拟地理环境平台实践 |
| 7.1 分布式存储虚拟地理环境平台支撑 |
| 7.1.1 平台环境支持 |
| 7.1.2 平台功能体系 |
| 7.1.3 平台开发路线 |
| 7.2 分布式存储虚拟地理环境平台实现 |
| 7.2.1 存储数据入库模块 |
| 7.2.2 元数据管理模块 |
| 7.2.3 自适应空间数据模型模块 |
| 7.2.4 空间数据服务引擎模块 |
| 7.2.5 空间数据可视化表达模块 |
| 7.3 分布式存储虚拟地理环境平台部署与应用 |
| 7.3.1 DSVGEP 运行部署 |
| 7.3.2 DSVGEP 实践应用 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.1.1 主要研究工作 |
| 8.1.2 主要创新点 |
| 8.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（8）移动地理信息系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究意义与内容 |
| 1.3.1 课题意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 地理空间数据研究 |
| 2.1 地理空间数据结构 |
| 2.1.1 矢量数据结构 |
| 2.1.2 栅格数据结构 |
| 2.1.3 面向对象的数据结构 |
| 2.2 地理数据采集 |
| 2.2.1 地图数据 |
| 2.2.2 遥感数据 |
| 2.2.3 地表实测和GPS数据 |
| 2.2.4 其他数据源 |
| 2.3 地理数据处理 |
| 2.3.1 数据的分类编码 |
| 2.3.2 数据转换 |
| 2.3.3 数据质量和精度控制 |
| 第3章 移动地理信息系统关键技术研究 |
| 3.1 嵌入式系统 |
| 3.1.1 嵌入式系统的定义 |
| 3.1.2 嵌入式操作系统 |
| 3.2 分布式地理信息系统 |
| 3.2.1 分布式GIS的特点 |
| 3.2.2 分布式GIS的体系结构 |
| 3.3 GPS定位 |
| 3.3.1 GPS系统组成 |
| 3.3.2 坐标系统 |
| 3.3.3 定位原理 |
| 3.4 MapX Mobile |
| 3.4.1 MapX Mobile的主要功能 |
| 3.4.2 数据组织形式 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 平台选择 |
| 4.1.1 硬件平台选择 |
| 4.1.2 操作系统的选择 |
| 4.1.3 开发工具的选择 |
| 4.2 系统拓扑结构 |
| 4.3 电子地图生成方案 |
| 4.3.1 数据采集 |
| 4.3.2 地图分层 |
| 4.3.3 采集点信息置于地图之上 |
| 4.3.4 电子地图经纬度的校准 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.4.1 数据传输 |
| 4.4.2 地图浏览 |
| 4.4.3 地图查询 |
| 4.4.4 GPS定位模块 |
| 第5章 系统实现 |
| 5.1 运行开发环境 |
| 5.2 空间数据组织结构 |
| 5.2.1 地图图层 |
| 5.2.2 图层集合的常用属性 |
| 5.2.3 图层管理 |
| 5.3 移动终端程序实现 |
| 5.3.1 系统框架实现 |
| 5.3.2 地图管理模块 |
| 5.3.3 通讯模块 |
| 5.3.4 GPS模块 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 |
（9）数字地球三维空间信息服务关键技术研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题依据和研究意义 |
| 1.1.1 选题依据 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.2.1 数字地球的国内外发展与研究现状 |
| 1.2.2 基于数字地球的三维空间信息服务国内外发展现状 |
| 1.3 研究目标与主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文研究意义和研究目的 |
| 1.5 主要研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第二章 数字地球发展及研究现状 |
| 2.1 数字地球关键技术 |
| 2.1.1 三维空间数据模型 |
| 2.1.2 海量数据组织与调度 |
| 2.2 现有数字地球平台比较 |
| 2.2.1 Google Earth功能与特色 |
| 2.2.2 NASA World Wind功能与特色 |
| 2.2.3 Virtual Earth功能与特色 |
| 2.2.4 MapGIS Virtual Earth功能与特色 |
| 2.2.5 各种数字地球平台的比较研究 |
| 2.3 MapGIS Virtual Earth数据存储与管理 |
| 2.3.1 本地数据存储与管理 |
| 2.3.2 放数据的调度与管理 |
| 2.4 MapGIS Virtaul Earth服务扩展 |
| 2.4.1 功能的扩展 |
| 2.4.2 应用模式的扩展 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 三维空间信息服务模型 |
| 3.1 面向服务的数字地球三维空间信息服务构架 |
| 3.2 面向服务的系统架构 |
| 3.3 空间信息服务共享机制 |
| 3.3.1 Web服务体系 |
| 3.3.2 XML与GML |
| 3.3.3 SOAP与XML消息传递 |
| 3.3.4 UDDI服务的发布与发现 |
| 3.4 OpenGIS空间信息服务 |
| 3.4.1 OpenGIS规范 |
| 3.4.2 网络地图服务(WMS) |
| 3.4.3 网络要素服务(WFS) |
| 3.4.4 网络覆盖服务(WCS) |
| 3.4.5 网络过程服务(WPS) |
| 3.5 REST构架 |
| 3.5.1 REST架构风格 |
| 3.5.2 REST设计原则与特点 |
| 3.5.3 REST与SOAP Web服务 |
| 3.6 三维空间信息服务构架 |
| 3.6.1 三维空间信息可视化 |
| 3.6.2 三维空间信息存储与管理 |
| 3.6.3 三维空间信息传输与调度机制 |
| 3.6.4 三维空间信息网络服务 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 面向空间信息服务的数字地球模型 |
| 4.1 网络三维地球模型 |
| 4.1.1 数据块与消息缓冲池 |
| 4.1.2 球体管理模块 |
| 4.2 海量地理信息的存储与管理 |
| 4.2.1 全球瓦片金字塔模型 |
| 4.2.2 行业数据POI信息点 |
| 4.3 三维空间信息高效传输与分析机制 |
| 4.3.1 压缩与安全传输 |
| 4.3.2 异步调用机制 |
| 4.3.3 负载均衡机制 |
| 4.3.4 容错机制 |
| 4.4 三维空间信息建模及可视化 |
| 4.4.1 三维地表粗精度模型 |
| 4.4.2 三维地表高精度模型 |
| 4.5 三维空间信息网络服务技术 |
| 4.5.1 注册服务 |
| 4.5.2 描述服务 |
| 4.5.3 数据服务 |
| 4.5.4 查询服务 |
| 4.5.5 空间分析服务 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于数字地球的三维空间信息服务构建与集成 |
| 5.1 MVE框架 |
| 5.2 MVE功能结构 |
| 5.3 分布式部署方式 |
| 5.3.1 数据的分布式部署 |
| 5.3.2 服务的分布式部署 |
| 5.4 三维空间信息服务开发体系 |
| 5.4.1 数据的组织管理 |
| 5.4.2 服务的调度 |
| 5.4.3 三维空间信息可视化 |
| 5.4.4 基于AJAX和Flex三维空间信息服务功能体系 |
| 5.5 基于MVE的三维空间信息服务集成示范 |
| 5.5.1 环境配置 |
| 5.5.2 实现过程 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 三维气象预警服务原型实现与验证 |
| 6.1 设计目标与原则 |
| 6.1.1 设计目标 |
| 6.1.2 设计原则 |
| 6.2 原型构架 |
| 6.2.1 功能设计 |
| 6.2.2 运行环境 |
| 6.2.3 结构设计 |
| 6.3 原型系统实现 |
| 6.3.1 应用实现 |
| 6.3.2 系统整合三维空间信息服务 |
| 6.3.3 系统整合OpenGIS服务 |
| 6.4 原型系统功能介绍 |
| 6.4.1 基本功能界面 |
| 6.4.2 气象信息分析 |
| 6.4.3 场景模拟分析 |
| 6.4.4 三维模型展示 |
| 6.5 性能与稳定性测试报告 |
| 6.6 预期社会效益 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 进一步工作 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）CDMA网位置服务技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 CDMA网位置服务系统研究概述 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 位置服务简介 |
| 1.2.1 起源 |
| 1.2.2 定义 |
| 1.2.3 价值链结构 |
| 1.3 CDMA技术简介 |
| 1.4 CDMA网络主要的定位技术 |
| 1.5 本文研究工作 |
| 第2章 CDMA网位置服务系统需求和总体设计 |
| 2.1 GIS系统功能要求 |
| 2.1.1 数据源加工处理 |
| 2.1.2 GIS服务 |
| 2.1.3 应用发布 |
| 2.1.4 GIS服务的使用 |
| 2.1.5 数据更新和维护 |
| 2.1.6 GIS管理 |
| 2.2 本地接入子系统功能分析 |
| 2.2.1 本地接入子系统概况 |
| 2.2.2 系统功能分析 |
| 2.3 CDMA网位置服务系统总体设计 |
| 2.3.1 系统总体设计概况 |
| 2.3.2 GIS平台设计性能需求 |
| 第3章 CDMA网位置服务系统GIS平台技术方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GIS系统逻辑结构 |
| 3.3 GIS系统功能结构 |
| 3.3.1 接口模块、服务门户 |
| 3.3.2 GIS应用服务子系统 |
| 3.3.3 数据管理子系统 |
| 3.3.4 GIS管理子系统 |
| 3.4 GIS系统软件体系结构 |
| 3.4.1 B/S应用体系结构 |
| 3.4.2 C/S应用体系结构 |
| 3.5 GIS系统功能模块设计 |
| 3.5.1 接口模块 |
| 3.5.2 GIS应用服务子系统 |
| 3.5.3 GIS数据管理子系统 |
| 3.5.4 GIS管理子系统 |
| 3.5.5 服务门户 |
| 3.5.6 二次开发工具 |
| 3.5.7 终端矢量图浏览器 |
| 第4章 CDMA网位置服务系统本地接入子系统技术方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统建设方案 |
| 4.3 位置服务本地接入子系统逻辑结构 |
| 4.3.1 表现层/接入层 |
| 4.3.2 业务逻辑层 |
| 4.3.3 数据层 |
| 4.4 位置服务本地接入子系统功能结构 |
| 4.5 位置服务本地接入子系统功能模块设计 |
| 4.5.1 接口模块 |
| 4.5.2 CP及业务管理 |
| 4.5.3 业务发布管理 |
| 4.5.4 操作员管理 |
| 4.5.5 业务处理 |
| 4.5.6 计费与结算 |
| 4.5.7 统计分析 |
| 4.5.8 门户模块 |
| 4.5.9 系统管理 |
| 4.5.10 网络管理 |
| 4.6 位置服务本地接入子系统业务流程 |
| 4.6.1 基于WAP的定位业务流程 |
| 4.6.2 基于BREW/JAVA的定位业务流程 |
| 4.6.3 第三方查询的定位业务流程 |
| 结论和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、在分布式GIS系统中实现非矢量地图经纬度定位（论文参考文献）
- [1]分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究[D]. 张帅. 南京大学, 2020(10)
- [2]面向协同制图的分布式同步和分布式事务控制技术研究[D]. 李青. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [3]基于Hadoop的电子地图快速生成技术研究[D]. 黄芬芬. 西安电子科技大学, 2017(04)
- [4]我国林地“一张图”数据存储模型与查询分析并行计算技术研究[D]. 吴琰. 中国林业科学研究院, 2016(01)
- [5]基于Hadoop的云GIS若干关键技术研究[D]. 范建永. 解放军信息工程大学, 2013(07)
- [6]电子海图云服务关键技术研究与实践[D]. 刘灿由. 解放军信息工程大学, 2013(01)
- [7]基于分布式存储的虚拟地理环境关键技术研究[D]. 岳利群. 解放军信息工程大学, 2011(07)
- [8]移动地理信息系统应用研究[D]. 肖航宇. 武汉理工大学, 2010(12)
- [9]数字地球三维空间信息服务关键技术研究[D]. 罗显刚. 中国地质大学, 2010(12)
- [10]CDMA网位置服务技术研究[D]. 唐宇翔. 西南交通大学, 2010(12)