Linux环境下基于Oracle Spatial的分布式海量空间数据处理平台的设计与实现*

随着地理信息系统和网络技术的快速发展,数据仓储技术的广泛应用,使得GIS数据处理呈现多用户、分布式和网络化的特点。该平台采用面向实体的空间数据模型,突破了以图层为基础的空间数据处理模式,实现了跨图幅计算,较好地实现了第四代GIS所提出的面向实体的空间数据组织、统一的海量存储和分析处理、有效的分布式空间数据计算等目标。     

基于实体对象树FOOT模型和四层体系结构的GIS方法研究

提出了面向地理空间实体对象树模型(FOOT)，首先重点讨论了空间分区、空间聚簇、空间索引，然后分析了四层结构设计中的数据库服务层、应用接口层、应用层相关技术。基于所提出的空间数据组织方法和系统结构，介绍了具有海量空间数据管理的系统功能模块，并提供了详细的对象逻辑关系说明。同时在对FOOT模型和系统实现的关键技术进行设计的基础上，给出了一个基于Linux操作系统和Oracle数据库的分布式海量空间数据处理平台实例。采用30GB的空间数据测试结果表明，系统实现了面向实体的空间数据组织、统一的海量空间数据管理以及分布式空间数据计算等主要目标。该系统用于对全国1：400万土地利用图、1：400万市县行政图数据上载的试验表明，不仅显示速度较快，且图形裁剪、空间叠加、缓冲分析等效率较高，验证了FOOT模型的正确性、有效性、合理性。     

基于移动Agent的GIS动态服务技术

利用Web服务和Agent特性来解决空间信息GIS领域的动态服务问题.提出了基于Web和Agent的GIS动态服务模型,阐述了动态服务原理和相关的实现技术,特别是利用创建、迁移GISAgent和构件下载策略,以及GISAgent和Web服务的交互操作和集成技术,实现了用功能构件的移动代替海量空间数据的移动,提高了分布式网络的计算速度,改进了空间数据处理的瓶颈问题.     

航班延误预警Web服务的设计与实现

针对航班延误预警缺乏软件支撑的现状,分析关键飞行资源对航班波及延误的影响并建立波及延误模型,设计并实现航班延误预警Web服务的接口与算法,并利用前端系统调用Web服务给出仿真计算实例。实验表明,该Web服务为航班延误预警提供了有效的定量分析工具。     

WebPeer：一个基于P2P的Web服务平台*

分析了Web服务和P2P这两种计算模型的优势与不足,并针对这些不足,设计了一个基于P2P的Web服务平台——WebPeer。该平台不仅能够较好地利用P2P技术来快速实现Web服务的发布、发现和调用,而且能够利用Web服务的开放标准来更好地描述和完善P2P服务,使得P2P系统不再局限于提供单一的网络服务。     

蓝牙-家庭网络中服务调用的设计和实现

家庭网络是一种新兴的网络。面向普通家庭的特点决定了家庭网络对于服务调用的实现接口要求更简单更方便。蓝牙技术凭借良好的技术特点在家庭网络中有着广阔的应用前景。但是SIG规范并未给出如何实现具体的服务调用。本文分析了现有的服务调用方式。探讨了家庭网络的结构特点，并由此设计了针对家庭网络的服务调用模型：以XML为核心．SOAP和蓝牙SDP模块共用的方式，并在我们设计的家庭网络系统中进行了实现。     

异构服务组合引擎的设计与实现

基于自主开发的异构服务组装平台HSC,设计并实现服务组合引擎,针对服务组合的自动调用、系统网络负载大、并行应用难度大等问题,提出基于图的事件驱动机制和基于移动Agent的主从调用模式,并就流程的解析、调度和动态切换等关键技术并给出相应算法,优化组合的运行管理机制,为服务组合提供有效工具。     

基于Web服务和多Agent系统的分布式模型管理体系结构

将Web服务技术应用于虚拟企业分布式网络环境下的模型管理研究,解决异地、异构的各个企业模型的集成和跨平台调用问题.设计了基于Web 服务的模型管理体系,给出了基于Web服务形式的模型转换与集成,设计了结合Agent技术的模型选择与调度方法,最后给出了Java语言形式的模型管理实现.     

基于工作流模式的OWL-S过程模型分析及其应用

确定OWL-S过程模型描述Web服务之间交互协议的能力和缺陷,为组合Web服务执行提供有效支持。将组合web服务视为基于Web服务的工作流,利用OWL-S过程模型的控制结构给出工作流模式的实现方案,分析出OWL-S描述web服务之间交互协议的能力及缺陷;在此基础上,设计并实现基于OWL-S的组合web服务执行工具,通过验证Web服务调用的有效性及Web服务之间交互协议的有效性,提高组合Web服务执行的健壮性。     

云计算环境下的数据挖掘服务模式

为了求解网络环境下分布式海量数据的分析处理、促进数据挖掘的开发集成和商业应用,提出了云计算环境下的数据挖掘解决方案,通过云环境计算能力和云计算服务模式,阐述了对数据挖掘服务问题的解决机理。云计算环境下的数据挖掘是一种网络环境下的信息资源服务模式。基于此,构建了数据挖掘服务的架构,设计了数据挖掘服务的创建流程,给出了数据挖掘服务模型的体系结构,并从生命周期的角度定义了数据挖掘的服务过程,从而形成了云计算环境下的数据挖掘服务模式。     

Sharing geospatial provenance in a service-oriented environment

One of the earliest investigations of provenance was inspired by applications in GIS in the early 1990’s. Provenance records the processing history of a data product. It provides an information context to help users determine the reliability of data products. Conventional provenance applications in GIS focus on provenance capture, representation, and usage in a stand-alone environment such as a desktop-based GIS software system. They cannot support wide sharing and open access of provenance in a distributed environment. The growth of service-oriented sharing and processing of geospatial data brings some new challenges in provenance-aware applications. One is how to share geospatial provenance in an interoperable way. This paper describes the development of provenance service for geospatial data products using the ebXML Registry Information Model (ebRIM) of a geospatial catalog service, which follows the interface specifications of the OGC Catalogue Services for the Web (CSW). This approach fits well the current service stack of the GIS domain and facilitates the management of geospatial data provenance in an open and distributed environment.     

大型分布式地理信息系统的技术与发展

随着地理信息系统和网络技术的发展,空间数据的处理正深入到各个专业应用领域,大型分布式地理信息系统对于空间数据的共享和互操作,以及专业领域应用系统集成具有重要的意义,本文通过对大型分布式地理信息系统的结构分析,介绍了硬件环境,系统软件和分布计算平台对大型分布式地理信息系统的影响,以及适应大型分布式地理信息系统空间数据共享和互操作发展要求的空间数据模型,海量空间数据库和空间数据操作服务技术,以及应用系统集成技术。     

Agent-as-a-service-based geospatial service aggregation in the cloud: A case study of flood response

An Agent-as-a-Service (AaaS)-based geospatial service aggregation is proposed to build a more efficient, robust and intelligent geospatial service system in the Cloud for flood emergency response. It involves an AaaS infrastructure, encompassing the mechanisms and algorithms for geospatial Web Processing Service (WPS) generation, geoprocessing and aggregation. The method has the following advantages: 1) it allows separately hosted services and data to work together, avoiding transfers of large volumes of spatial data over the network; 2) it enriches geospatial service resources in the distributed environment by utilizing the agent cloning, migration and service regeneration capabilities of the AaaS, solving issues associated with lack of geospatial services to a certain extent; 3) it enables the migration of services to target nodes to finish a task, strengthening decentralization and enhancing the robustness of geospatial service aggregation; and 4) it helps domain experts and authorities solve interdisciplinary emergency issues using various Agent-generated geospatial services.     

基于本体的网络空间决策支持系统研究*

为了不同的空间决策,往往需要建立相应的空间决策支持系统,在这些空间决策支持系统中,大量的空间数据和模型是可以被重复使用的,因此提出了一种基于本体的空间决策支持系统。该系统能够高效、自动地利用互联网中存在的各类异构空间信息与分析资源来支持空间决策;此外,本系统还提出了一种灵活的体系架构来解决空间决策中存在的语义问题。     

W3C PROV to describe provenance at the dataset,feature and attribute levels in a distributed environment

Provenance, a metadata component referring to the origin and the processes undertaken to obtain a specific geographic digital feature or product, is crucial to evaluate the quality of spatial information and help in reproducing and replicating geospatial processes. However, the heterogeneity and complexity of the geospatial processes, which can potentially modify part or the complete content of datasets, make evident the necessity for describing geospatial provenance at dataset, feature and attribute levels. This paper presents the application of W3C PROV, which is a generic specification to express provenance records, for representing geospatial data provenance at these different levels. In particular, W3C PROV is applied to feature models, where geospatial phenomena are represented as individual features described with spatial (point, lines, polygons, etc.) and non-spatial (names, measures, etc.) attributes.This paper first analyses the potential for representing geospatial provenance in a distributed environment at the three levels of granularity using ISO 19115 and W3C PROV models. Next, an approach for applying the generic W3C PROV provenance model to the geospatial environment is presented. As a proof of concept, we provide an application of W3C PROV to describe geospatial provenance at the feature and attribute levels. The use case presented consists of a conflation of the U.S. Geological Survey dataset with the National Geospatial-Intelligence Agency dataset. Finally, an example of how to capture the provenance resulting from workflows and chain executions with PROV is also presented. The application uses a web processing service, which enables geospatial processing in a distributed system and allows to capture the provenance information based on the W3C PROV ontology at the feature and attribute levels.     

高性能计算环境下地理计算服务流程并行处理方法

地理计算是地理信息科学中重要的高级计算模式,是新一代地理信息系统(Geographic Information System, GIS)中不可缺少的组成部分。地理计算过程涉及数据处理、空间分析、过程模拟等多个流程,过程繁复且耗时,计算复 杂且运算量大。高性能计算(High Performance Computing, HPC)是解决复杂地理计算问题的有效方法。针对高性能 计算环境中地理计算服务流程并行执行问题,提出一种简洁的地理计算服务流程建模方法和基于多线程的并发流程 处理策略,设计并实现了高性能计算环境下地理计算服务流程执行引擎原型系统,实现了并发条件下地理计算服务流 程的自动执行与负载均衡。通过在真实高性能计算环境中的实验,验证了所提出的方法能够有效解决地理计算服务 流程建模、执行优化问题,具有良好的性能、准确性及应用前景。     

分布式空间信息的对等协同混合发现模型*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台的支持,为了解决经典的分散式结构化的分布式哈希表逻辑网络结构增加的延时和在构建哈希表的过程中逻辑覆盖网络往往和物理网络不一致的问题,提出一种分布式空间信息的对等协同混合发现模型。基于空间资源发现代理节点和普通邻居节点,该模型实现了集中式的全局空间资源发现模型与分散式结构化的分布式哈希表模型之间的自动切换,能够自适应地调整空间资源的逻辑网络结构以提供更好的性能。基于节点交换机制,设计了构建路由表和降低延时的算法,通过发现有利于覆盖网络和物理网络匹配的节点交换来     

面向Web服务的空间元数据管理研究

空间元数据系统是网络环境下解决空间信息共享的主要途径之一,本文探讨了空间元数据管理过程中所涉及的一些标准和技术,同时针对分布式Web环境下的空间数据信息,提出基于全局空间元数据库中心,分层多级的元数据管理方法.目前的元数据标准描述缺少服务信息的描述,本文对元数据描述信息进行了扩展,在管理系统中增加元数据服务,使之能在UDDI中发布服务,实现空间数据服务的发现.并在此基础上对分布式Web环境下的空间元数据管理系统的实现进行了初步探索.     

面向网格服务流程的空间数据共享标准研究

研究网格环境中空间信息的表达规范和数据资源描述机制,是建立空间数据共享与协同服务的第一步,也是数据资源整合和互操作的前提。目前多数研究集中在相关标准的内容组成和具体实施方法上,缺乏针对数据服务具体环节和协同的具体环节处理过程的标准映射关系研究。通过面向网格环境中的数据服务体系结构,基于操作流程和处理环节对相关标准进行分析,总结空间资源描述环节和相应标准规范的映射关系,研究建立分布异构空间数据共享的资源描述机制和元数据策略。以空间信息网格平台的应用实验为基础,详细介绍了空间数据资源网格化描述模型。     

Multicriteria Spatial Decision Analysis in Web GIS Environment

Internet, a client/server system, is a perfect means of GIS data accessing, analyzing and transmission. The World Wide Web, FTP (file transfer protocol) and HTTP programs make it convenient to access and transfer data files across the Internet. Using Internet for GIS makes it easy access to acquire GIS data from diverse data sources in the distributed environment. The geospatial multicriteria decision analysis in a client/server environment is an important and challenging task for the GIS community because of narrow Internet bandwidth for large geospatial data sets. In the present paper, we are developing a multicriteria decision analysis tool for spatial decision making in the web GIS environment. The developed system has been demonstrated for biodiversity conservation and priorities. An attempt has been made to generate the alternative decisions based on priority vectors. The multicriteria technique of Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to derive the eigen vectors with the given multiple constraints of conflicting criteria and aims at selecting optimal alternative from the available sets. However, the evaluation recognizes the importance of expert knowledge when assigning the weights for the best spatial priorities. Comparing within classes and alternatives using judgment and decision matrix is based on Saaty’s Pairwise Comparison. The Multicriteria Spatial Decision Support System (MC-SDSS) software development uses ASP, ArcIMS 9.0, ArcSDE9.0 and Oracle 9i data server in the web GIS environment. The database organization of spatial and non-spatial data is done in the RDBMS environment using ArcSDE and Oracle 9i data server.