基于菱形块全球离散格网数据组织和管理策略探索

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1、基于菱形块全球离散格网数据组织和管理【摘要】针对海量基于菱形块的全球离散格网数据的组织管理问题，提出了一种基于文件数据库的瓦片金字塔数据模型，详细介绍了其分层分块的结构以及数据块的编码方式和数据索引方法，为基于菱形块的全球离散格网的数据集成提出了新的解决方案。【关键词】菱形格网瓦片金子塔模型数据块编码数据索引随着需求的不断扩大，大范围遥感数据和其他空间信息的需求越来越迫切。怎样有效地组织、管理和利用全球海量空间数据已成为国内外关注的科学研究领域。经纬网因两极变形大不适合全球尺度分析，因此我们寻求这样一种格网：更适合处理全尺度的问题；有利于数据统一建模、按需重组;在结构上

2、支持多尺度数据表达。全球离散格网模型能够满足空间数据表达和管理的需求，弥补当前空间数据共享和应用中的不足。一、菱形格网现如今全球离散格网主要有三角形格网，菱形格网，六边形格网等。菱形网格具有几何结构简单、方向一致、空间对称易搜索的优点，它类似于正方形网格，具备嵌套的特性，支持有限元和有限差分，支持大规模全球尺度的模拟。格网是采用每个单元的地址编码代替地理坐标在球面上进行各种操作。对于菱形单元位置信息的存储，采用Morton码，使用Morton码便于快速定位到菱形块的位置。先将地球等经度线分成四份，用0、1、2、3分别代表四个区域，对于每个子区域，左下上右分别取0、1、2

3、、3进行编码，每个菱形单元的Morton码就是以这几个数字排列组成的字符串。二、海量菱形格网数据的组织采用文件系统管理数据库能将整个数据库的内容保存在单个索引文件中，便于数据的查询和定位。棱形格网数据并不需要用到关系数据库的并发操作等功能，并且对于海量的数据，文件数据库的搜索和更新速度比其他数据库要快。2.1瓦片金子塔数据模型海量菱形格网数据的组织，参考GoogleEarth所用的影像金字塔塔模型，它是将参考椭球面按一定原则递归剖分成多层次、多分辨率的格网单元，同时采用每个单元对应的地址码代替地理坐标在球面上进行各种操作，这和菱形格网对Morton码的操作所实现的功能是

4、一样的。GoogleEarth中所有的影像数据都是256X256像素的瓦片数据，并且它按照了四叉树的方式对每一层的每一个瓦片的索引字段信息进行了编码。菱形格网虽然不是正方形格网，但它是类似于正方形的格网，菱形格网具有可嵌套性，因此可以套用正方形格网的存储和索引方法。瓦片金子塔模型是一种多分辨率层次模型。把原始的数据放在金字塔的最底层，在这一层进行分块处理，每次分块都是分成上下左右四块菱形块，组成一个倾斜的似正方形矩阵，以一分为四的原则划分到最细最为金字塔的最底层。在此基础上，倒数第二层按照最底层划分出来的基菱形进行合并的操作，也就是将相邻的上下左右四个菱形合并成一个基菱

5、形作为最小的存储单元。以此类推，根据数据精度的需求划分若干层，相邻两层的数据块是4的倍数。2.2瓦片数据的大小和索引瓦片数据块的大小和数据库的访问次数和检索次数是密切相关的。如果数据分块太小，数据库的访问次数就多，相反则每次数据库的写入和输出的数据量就很大，因此要权衡数据块大小的利弊。邓雪清对数据块大小的选取做了相关的实验，实验主要是针对数据块大小对磁盘读性能、网格传输性能及对磁盘读和网格传输综合性能的影像做了分析。最终结果是：数据块大小最优值大概是在32KB左右，对应的数据量大小的菱形格网的数量为256X256或者是128X128,由于现阶段菱形格网所包含的属性数据比

6、较少，采用256X256作为一个瓦片单元。金字塔模型会增加大约1/3的数据存储空间，但是对于海量数据量，数据的读取效率会有显著的提高。数据块的索引按照数据在文件数据库中的存储路径来命名，金子塔数据模型中每一层的数据分别存储在一个文件夹中。对于该层数据的子块再进行分类存储，分类的方法是:将所有菱形块按相邻关系分成16个相等的块，然后对这16等块按相同的方法继续划分，由于文件的分块方法也是按照类似于Morton编码的方式进行的，因此通过其中任意一个子文件夹的文件名可以得到父文件夹的文件名，他们的关系是：该父文件的文件名是其中任意一个子文件夹文件名的上2级的Morton码。由

7、于菱形网格剖分的最大层次是26,因此文件路径的深度最多是8,通过路径名称很快就能找到需要的数据块。三、结论与展望就基于菱形块的全球离散格网的数据组织管理策略进行了初步的探索，概述了菱形格网的结构特点，借鉴GoogleEarth的瓦片技术，提出了适于处理海量菱形格网的瓦片金子塔模型，根据数据块的编码，探讨了数据的索引方法。海量数据的压缩能很大程度上提高数据操作的效率，因此对菱形格网编码的压缩也将是未来研究的方向。