云计算下的空间统计数据点云聚类压缩算法

• 作者: 李红 汤戈 潘少明
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 云计算 数据压缩 聚类算法 梯度法 点云 空间统计数据
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 64-67
• 分类号: P208|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.140414

摘要

为提高海量空间数据访问形成的空间统计数据传输服务质量,提出一种云计算环境下空间统计数据的点云聚类压缩算法.空间统计数据包含空间数据信息及其被访问的次数信息,先将空间数据信息映射成空间点云,空间数据的访问次数信息映射成点云向量,然后利用空间点云聚类梯度算法剔除偶发性访问形成的离散点,并通过空间聚类提取对空间统计数据进行压缩,同时给出了聚类梯度和聚类距离参数的选择方法.实验测试结果表明:算法能有效剔除偶发性访问形成的空间统计数据,且压缩率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘少明	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	27	110	4.0	9.0
2	李红	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	40	228	9.0	13.0
3	汤戈	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	2	14	2.0	2.0