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一种格网树与KD树组合的水深数据索引方法

Hydrographic Surveying and Charting(2019)

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摘要
针对当前构建高精度数字水深模型中常用的格网数据索引方法,在海量数据管理中存在因树的规模限制而导致检索效率低的问题,提出了一种格网树与KD树(K-Dimension,KD)组合的水深数据索引方法.首先,利用格网将水深源数据分割为网状的数据块,构建出数据块的格网树;其次,构建各数据块的KD树,实现对数据块中任意数据的快速索引;最后,通过快速定位数据块,查找其所在KD树的位置,实现对海量数据的快速检索.实验结果表明:①与格网树相比,本文所提组合检索方法的检索效率随检索树规模的变化不明显;②在相同的数据量下,组合树的检索效率要普遍高于格网树方法.
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