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文档简介

基于地表的连续可见最近邻查询方法的中期报告中期报告1.研究背景地理信息系统(GIS)是一个广泛应用的技术领域，为地理信息的存储、管理和分析提供了方法和工具。空间数据是GIS的重要组成部分，其中，地表数据是最基本的。在地表数据的处理中，连续可见最近邻查询是一个经典的问题，需要在一个给定的地表数据集中找到每个点的最近邻，并且这些最近邻点之间没有被遮挡的障碍物。在传统的连续可见最近邻查询方法中，通常需要先计算每个点与所有点之间的距离，并建立一个距离矩阵。然后，通过遍历距离矩阵，找到每个点的最近邻，并判断它们之间是否存在障碍物。然而，这种方法对于大规模地表数据集来说是低效的，计算量大，耗时长。2.研究目的本研究旨在提出一种基于地表的连续可见最近邻查询方法，通过优化传统的计算距离矩阵和遍历距离矩阵的方法，加速查询过程。具体目的包括：（1）设计并实现基于地表的最近邻查询算法，优化传统的距离矩阵计算和遍历方法。（2）评估算法的性能，包括查询时间、空间复杂度等指标。（3）分析算法的优缺点，并提出改进意见。3.研究内容（1）地表数据集的预处理：基于现有的地表数据集，进行数据的预处理，包括数据的格式转换、去重处理等。（2）算法的设计与实现：根据研究目的，设计一种基于地表的连续可见最近邻查询算法，并实现该算法，包括距离矩阵的计算、遍历、障碍物判断等功能。（3）算法的性能评估：通过实验，评估算法的性能，包括查询时间、空间复杂度等指标。（4）算法的优化与改进：根据算法的评估结果，分析算法的优缺点，并提出改进意见。4.预期成果（1）一种基于地表的连续可见最近邻查询算法，并实现该算法的程序代码。（2）算法的性能评估结果。（3）针对算法的评估结果，提出算法的优化与改进意见。5.计划进度第一阶段（已完成）：地表数据集预处理，包括数据的格式转换、去重处理等。第二阶段（进行中）：算法的设计与实现，包括距离矩阵的计算、遍历、障碍物判断等功能。第三阶段（未开始）：算法的性能评估，通过实验评估算法的查询时间、空间复杂度等指标。第四阶段（未开始）：算法的优化与改进，根据算法的评估结果，提出算法的优化与改进意见。6.参考文献1.Zhang,X.,Tang,J.,&Li,X.(2018).AfastalgorithmforcontinuouskNNqueryunderskylinedistance.InformationSciences,429,293-303.2.Li,Y.,&Liu,Q.(2019).AfastR-tree-basedalgorithmforcontinuouskNNqueriesintwo-dimensionalspace.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,10(2),603-611.3.Okasha,M.K.,&Shawkat,A.M.(2018).Areviewoftechniquesforhandlingmultimodalcontinuousk-NNq

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