柵格數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)庫)

時(shí)間：2022-11-08 14:30:01 | 來源：信息時(shí)代

時(shí)間：2022-11-08 14:30:01 來源：信息時(shí)代

    柵格數(shù)據(jù)庫 : 可支持基于場模型的空間實(shí)體的高效存儲和查詢的一類空間數(shù)據(jù)庫。近年來遙感技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了越來越多柵格形式的空間數(shù)據(jù),且大部分遙感數(shù)據(jù)不可能轉(zhuǎn)換成矢量格式,所以柵格數(shù)據(jù)庫就變得極其重要。柵格數(shù)據(jù)可以用場模型來建模。地圖代數(shù)則提供了一套操縱柵格數(shù)據(jù)集的運(yùn)算符。數(shù)據(jù)分片是最常用的存儲柵格數(shù)據(jù)集的方法。
1.柵格數(shù)據(jù)查詢
為支持對柵格數(shù)據(jù)的查詢,通常應(yīng)將柵格圖像存儲在數(shù)據(jù)庫而不是作為文件系統(tǒng)中的文件存儲。由于柵格圖像占用磁盤塊空間的更大分片,必須為其設(shè)計(jì)一種存儲策略。否則會因磁盤塊因子過小,使查找關(guān)系表中元組的時(shí)間急劇增加。
一種策略是只把有關(guān)柵格陣列的重要信息連同其他屬性一起存儲在一個(gè)表中,而把實(shí)際的原始柵格影像存儲到另外一個(gè)獨(dú)立的表中。為了能夠訪問柵格圖像,第一個(gè)表需要包含指向存儲圖像的表的外碼。對于非常大的柵格陣列,一種有效的策略是把陣列分解成若干數(shù)據(jù)片,將它們作為獨(dú)立的元組分別存儲到關(guān)系表中。這種策略對于那些只涉及部分原始數(shù)據(jù)的查詢操作特別有效,如剪裁操作。
另一種策略建立在數(shù)據(jù)壓縮基礎(chǔ)上。一般地理區(qū)域上的一組圖像可以用一組更小的正交圖像來近似,各個(gè)圖像可以采用諸如游程編碼、向量量化和分波段編碼等技術(shù)進(jìn)行壓縮。數(shù)據(jù)壓縮減少了存儲一組圖像所需的磁盤空間。另外對大型柵格數(shù)據(jù)同時(shí)保存多個(gè)被壓縮得到的尺度較小的圖像,可以提高查詢速度。這種方法被稱為金字塔索引結(jié)構(gòu)。
2. 地圖代數(shù)
地圖代數(shù)是對柵格分析所做的大量操作順序進(jìn)行組織的一種系統(tǒng)框架,它是一個(gè)用于柵格分析而不是柵格查詢的框架。在地圖代數(shù)中,操作數(shù)是柵格矩陣,而操作可以分為4類:
(1)局部操作: 將一個(gè)柵格映射到一個(gè)新柵格上,新柵格中每個(gè)單元格取值僅依賴于它在原柵格的值。
(2)聚焦操作:新柵格單元格的值依賴于它在原柵格相應(yīng)以及鄰近單元格的值。包括場的坡度、梯度、連續(xù)性等。
(3)區(qū)域操作:新柵格單元格的值是原圖層相應(yīng)單元格的值以及其他單元格的值的一個(gè)函數(shù),它們出現(xiàn)在由另一個(gè)柵格指定的同一個(gè)區(qū)域上。區(qū)域不必是連續(xù)的,也無需覆蓋輸入地圖的所有單元格。
(4)在全局操作:新柵格單元格的值是位置的函數(shù),或者是原柵格或其他柵格上所有單元格的值的函數(shù)。
另外還有兩個(gè)專注于圖像處理的操作,分別是裁剪(trim)和切片(slice)操作。
3. 基于內(nèi)容的查詢
通常,圖像可以通過使用基于元數(shù)據(jù)的謂詞檢索出來。但是,圖像的內(nèi)容所能完全表達(dá)的圖像語義,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了元數(shù)據(jù)中記錄的信息所能表達(dá)的范圍,例如圖像中顏色、紋理及對象的空間結(jié)構(gòu)等。對于結(jié)果依賴于圖像中的隱含內(nèi)容和關(guān)系的查詢,稱為基于內(nèi)容的檢索。圖像的內(nèi)容代表了全部的圖像語義,基于內(nèi)容的查詢的結(jié)果取決于隱含在圖像中的內(nèi)容和關(guān)系。
柵格數(shù)據(jù)庫中基于內(nèi)容檢索的基本概念包括拓?fù)湎嗨菩?、方位相似性、距離相似性、基于這些關(guān)系構(gòu)造的屬性關(guān)系圖以及基于屬性關(guān)系圖的相似性檢索方法?；趦?nèi)容檢索的高效處理方法仍然是一個(gè)研究熱點(diǎn)。