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申请/专利权人：中国矿业大学;内蒙古自治区土地调查规划院

摘要：本发明提供一种面向海量矢量数据检索的QRB树索引方法，包含索引构建和精确检索两个步骤。索引构建时，选择不超过四叉树网格边界且最接近当前矢量要素大小的四叉树网格为隶属网格；将当前矢量要素分别插入至隶属网格关联的R树和桶中；形成QRB树索引；精确检索时，给定一个矩形检索框，分解矩形检索框为若干命中网格；得到内部候选要素集、边界候选要素集和角点候选要素集；通过精细求交测试排除角点命中网格候选集中不与矩形检索框相交的要素后得到新的角点候选要素集；进而得最终的结果集。该方法能够加快QR树索引中R树的定位与读取步骤，减少不必要的R树检索及精细求交测试操作，从而显著提升空间检索的效率。

主权项：1.一种面向海量矢量数据检索的QRB树索引方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、构建QRB树索引：利用四叉树将矢量数据所在空间划分为不同层级的四叉树网格，为每个四叉树网格设置一颗R树和一个桶；给定一个矢量要素，选择不超过四叉树网格边界且最接近当前矢量要素范围的四叉树网格作为隶属网格；将该矢量要素分别插入至隶属网格相关联的R树和桶中；当所有矢量要素插入完毕后，建立随机访问结构存储所有的非空R树和非空桶，形成QRB树索引；步骤S1中，建立随机访问结构存储所有的非空R树和非空桶，具体为，S15、初始化R树地址数组和桶地址数组，初值设置为空地址，R树地址数组和桶地址数组的大小均为且Nk为第k层级四叉树网格的总数量，L0为最大允许层级；S16、依照四叉树网格编码的顺序依次对所有非空的R树进行拼接，将结果保存至R树集文件，将每个非空的R树在R树集文件的首地址登记在R树地址数组的第c个元素上，且c为当前非空R树所关联的四叉树网格的编码；S17、依照四叉树网格编码的顺序依次对所有非空的桶进行拼接，将结果保存至桶集文件，将每个非空的桶在桶集文件的首地址登记在桶地址数组的第c个元素上，且c为当前非空桶所关联的四叉树网格的编码；S18、将R树地址数组和桶地址数组分别写入对应的文件中，R树地址数组文件、桶地址数组文件、R树集文件及桶集文件共同形成随机访问结构即QRB树索引；S2、利用QRB树进行精确检索：给定一个矩形检索框，分解矩形检索框为若干命中网格，将命中网格分为内部命中网格、边界命中网格和角点命中网格；根据命中网格的类型分别从其关联的桶或R树中检索，进而得到内部候选要素集、边界候选要素集和角点候选要素集；通过精细求交测试排除角点候选要素集中不与矩形检索框相交的要素后得到新的角点候选要素集；将内部候选要素集、边界候选要素集和新的角点候选要素集合并，形成最终的检索结果集；步骤S2中，将命中网格分为内部命中网格、边界命中网格和角点命中网格；根据命中网格的类型分别从其关联的桶或R树中检索，进而得到内部候选要素集、边界候选要素集和角点候选要素集；通过精细求交测试排除角点候选要素集中不与矩形检索框相交的要素后得到新的角点候选要素集，具体为，S21、从QRB树索引中加载R树地址数组文件、桶地址数组文件至内存并常驻；S22、根据命中网格与矩形检索框的位置关系，将命中网格分为内部命中网格、边界命中网格和角点命中网格；由公式2计算每个命中网格的编码，分别得到内部命中网格编码集CI、边界命中网格编码集CB和角点命中网格编码集CC；S23、利用内部命中网格编码集CI获取命中要素，得到内部候选要素集ΠI；S24、利用边界命中网格编码集CB获取命中要素，得到边界候选要素集ΠB；S25、利用角点命中网格编码集CC获取命中要素，得到角点候选要素集ΠC，通过精细求交测试以排除不与矩形检索框相交的要素，获得新的角点候选要素集Π′C。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 内蒙古自治区土地调查规划院 面向海量矢量数据检索的QRB树索引方法