检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073
出 处:《计算机工程与科学》2012年第3期165-169,共5页Computer Engineering & Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(40801160);国家863计划重点项目(2007AA120400)
摘 要:时空聚集运算兼顾了栅格数据的空间维度和时间维度,在空间现象的分析与预测方面发挥着重要作用。考虑到现有面向地理栅格影像的时空聚集算法缺乏准确性,本文提出了用于时空聚集运算的两种精确算法—"贴片"算法和"窗口分割"算法,并给出了两种算法的基本原理和具体实现,分析了它们各自的特点和适用环境,最后在空间数据库BeyonDB中检验了算法的效果与效率。实验结果表明,两种新算法均解决了传统算法的误差问题,但在效率上稍有损失。Taking into account both the spatial and temporal dimensions of raster data, spatio-temporal aggregation plays an important role in analyzing and predicting the space phenomena. Because the current spatio-temporal aggregation algorithms oriented to the geographical raster images are short of accuracy, two precise algorithms called"Tile Pasting" and "Window Segmentation" are proposed. We present basic principles and detailed implementations for them, analyze their properties and applicable conditions respectively, and test their effects and efficiencies in our spatial database named "BeyonDB". The test result indicates that, both of the two algorithms can solve the problem of inaccuracy in the traditional methods with a slight loss of efficiency.
关 键 词:时空聚集 地理栅格影像 “贴片”算法 “窗口分割”算法
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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