[发明专利]三维地理信息数据组织方法在审
申请号: | 201310280459.7 | 申请日: | 2013-07-05 |
公开(公告)号: | CN104281597A | 公开(公告)日: | 2015-01-14 |
发明(设计)人: | 高建强;顾国强;陆忠;张强;徐型平;朱力 | 申请(专利权)人: | 上海众恒信息产业股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 上海集信知识产权代理有限公司 31254 | 代理人: | 魏学成 |
地址: | 200042 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 三维 地理信息 数据 组织 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种数据处理方法,更具体地说,涉及一种三维地理信息数据组织方法。
背景技术
在某些涉密要求较高的行业,PC、服务器、网络等IT硬件设施较为完善,目前技术研发的重点是业务系统,如特征综合、大情报系统等。通过应用软件的实施来带动数据库、中间件等基础软件的购买及相关存储和服务器的购买。然而,从目前我国特征信息化应用的发展情况来看,各级相关部门的信息化建设成熟度不高,综合应用水平较低、系统标准不统一,“信息孤岛”现象严重,资源无法共享,很难充分提升特征工作效能。
目前常见的保密系统均采用J2EE结构,J2EE是一种规范,它定义了一个基于组件的多层企业应用系统开发平台,其核心概念是指为特定组件提供服务的一个标准化的运行环境容器。组件是一个可以部署的程序单元,它以某种方式运行在容器中,组件和容器间的关系通过“协议”来定义。容器的底层是J2EE服务器,它为容器提供J2EE中定义的各种服务和API。一个J2EE服务器(也叫J2EE应用服务器)可以支持一种或多种容器。每个容器的服务包括两部分:J2SE和一组扩展的服务。
发明内容
本发明的目的旨在提供一种三维地理信息数据组织方法,来解决现有技术中数据信息化程度不高,信息互通不便的问题。
根据本发明,提供一种三维地理信息数据组织方法,包括:步骤一,将市区地图按行政区域划分为多个数据区域;步骤二,将每个数据区域连接至行政区域所在的源数据库接口;步骤三,将市区地图按特征要素划分为多个数据要素;步骤四,将每个数据要素连接至特征要素对应的数据库接口;步骤五,将数据区域和数据要素合并,将数据要素和数据区域共有的部分标记为重点数据。
根据本发明的一实施例,特征要素包括按照时间、地理区域、流动人口或危险物品划分的特征安全事件表。
根据本发明的一实施例,特征安全事件表连接至专用数据库接口,数据库接口采用CoS协议。
根据本发明的一实施例,小波算法将小波算子分成N等分,将每一等分的小波算子进行线性积分形成N维矩阵。
根据本发明的一实施例,还包括步骤六,对规则格网的栅格数据采用细节层次建模方式,建立金字塔数据结构,并使用小波算法进行数据压缩。
根据本发明的一实施例,还包括步骤七,按照一定顺序排列数据区域和数据要素,建立空间索引。
采用了本发明的技术方案,能够构建三维立体的数据结构,实现数据的合理交叉和有效组织。
附图说明
在本发明中,相同的附图标记始终表示相同的特征,其中:
图1是本发明三维地理信息数据组织方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。
参照图1,本发明公开一种数据组织的方法,应用于三维地理信息库。与传统的二维数据相比,三维地理信息具有数据复杂、数据量庞大的特点,这样一个大范围的数据建库如何组织是一个非常重要的技术和策略问题。
本发明的三维地理信息数据组织方法采用GIS(Geographic Information System,地理信息系统)数据组织,其基本出发点有分幅组织、分区域组织和分要素组织三种不同的策略。分幅组织和分区域组织是在水平方向上将研究区域划分为不同的块,再进行数据组织,而分要素组织方法是在垂直方向上对地理空间要素进行划分。在三维数字城市建库过程中,主要采用不规则网格组织模型数据,同时结合使用以上三种方法,以充分发挥各种数据组织方法的优势;同时还需要考虑三维模型数据与二维数据的对应,以实现二维数据和三维数据的统一管理,以及二维系统和三维系统的联动。
如图1所示,本发明的三维地理信息数据组织方法,包括以下几个主要的步骤。
S1:将市区地图按行政区域划分为多个数据区域。
S2:将每个数据区域连接至行政区域所在的源数据库接口。
S3:将市区地图按特征要素划分为多个数据要素。
S4:将每个数据要素连接至特征要素对应的数据库接口。
S5:将数据区域和数据要素合并,将数据要素和数据区域共有的部分标记为重点数据。
S6:对规则格网的栅格数据采用细节层次建模方式,建立金字塔数据结构,并使用小波算法进行数据压缩。
S7:按照一定顺序排列数据区域和数据要素,建立空间索引。
在标记了重点数据之后,可以将重点可能发生特征事件的从普通事件中明显区分开,从而形成特别的监控。
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