"HHRT-GAP-tree在多尺度显示中的应用 (2012年)"
本文主要探讨了如何在海量地图数据的分级多尺度显示中有效地管理和检索数据，提出了基于HH-GAP-tree索引的算法，并结合拓扑算子优化了这一过程。HH-GAP-tree是一种针对多尺度数据管理的索引结构，它结合了Hilbert-R-tree和GAP-tree的优点，旨在提高地图数据的查询效率和显示质量。
Hilbert-R-tree是一种空间索引结构，它利用Hilbert曲线的空间填充特性，将二维空间的数据点组织成一棵树形结构。Hilbert曲线能够保持数据点的邻近性，使得在查询时可以快速找到相邻的对象，从而优化空间查询性能。在多尺度显示中，通过构建多级Hilbert-R-tree，可以根据不同的显示比例尺快速定位到相应的数据块。
GAP-tree（Gap-Bounds Tree）则是一种用于动态调整和优化空间索引的结构，它能够在数据集发生变化时，如数据插入、删除或更新时，快速更新索引。在地图数据的多尺度显示中，GAP-tree可以帮助我们根据用户的视图范围和比例尺需求，检索出满足条件的地图元素。
在HHRT-GAP-tree算法中，首先确定地图数据的显示比例尺级数，然后构建多级Hilbert-R-tree，以便根据不同的比例尺级别存储和检索数据。接着，对这些数据建立GAP-tree索引，当用户请求特定比例尺的数据时，查询GAP-tree以获取初步符合要求的数据。在这个基础上，应用拓扑算子对数据进行进一步处理，以确保数据在不同尺度间的连续性和一致性。最后，根据处理后的数据动态生成适应用户需求的新比例尺地图。
拓扑算子是地理信息系统（GIS）中常用的概念，它们用于处理空间对象之间的关系，如邻接、包含、交叉等。在多尺度显示中，拓扑算子能够确保在缩放过程中地图元素的连接性和几何形状正确无误，避免了因比例变化导致的图形断裂或重叠问题。
实验结果显示，HHRT-GAP-tree索引在多尺度地图显示中表现出高效性和准确性，相较于仅使用单一索引的方法，它能更好地适应数据的动态变化和用户的交互需求。这种索引结构对于处理大规模、高分辨率的地图数据具有重要意义，可以有效减少查询时间和提高用户体验。
关键词：Hilbert-R-tree索引；GAP-tree索引；多尺度；拓扑算子；地图数据；空间索引
中图分类号：TP391 文献标识码：A DOI：10.3696/j.issn.1672-6952.2012.04.017
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