基于R-树的空间物体检索算法研究及其在GIS中的应用

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该文重点介绍了R树,R<+>树和R<*>树,并针对GIS中的具体应用,对R-树系列索引结构做出了改进.R-树系列索引结构是用最小包围矩形来近似空间物体,然后检索这个矩形区域.该方法的缺点是包围矩形可能比实际物体大,这样就会产生一些"失败操作",即对死空间(empty space)的访问,研究证明,凸多边形比最小包围矩形能更精确近似空间物体,该文提出"去角法"更精确表示空间物体,提高查询效率.GIS中一类重要的查询是同类物体的范围查询,R-树系列算法进行范围查询是递归深度遍历和查询窗口相交的子树,该算法可能搜索很多不包含目标物体的子树,最坏情况下要遍历整棵R-树.该文提出叶结点中带链表的R-树结构,避免了同类物体范围查询时多次递归从上往下搜索子树,节省了磁盘访问开销,提高了查询效率.
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