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文档简介

海量遥感元数据模糊XML的压缩查询关键技术的研究与实现

摘要：随着遥感技术的飞速发展和应用领域的日益拓宽，海量遥感数据的管理和查询成为了一个重要的问题。在海量遥感数据中，元数据起到了非常关键的作用。然而，由于元数据量大且复杂，传统的查询方法往往效率低下。为了提高查询效率，本文着重研究了海量遥感元数据模糊XML的压缩查询关键技术。

1.引言

遥感技术的广泛应用导致了海量遥感数据的产生。而遥感元数据则对海量遥感数据的管理和查询起着关键的作用。海量遥感元数据的复杂和庞大使得传统的查询方法变得低效。因此，研究和实现海量遥感元数据的压缩查询关键技术具有重要意义。

2.相关研究

目前，关于海量遥感元数据的压缩查询技术已经取得了一些进展。其中，模糊XML的压缩是一种常见的方法。文献中指出，模糊XML的压缩能够减小查询时所需的存储空间，并提高查询效率。然而，目前对于模糊XML的压缩查询关键技术仍然存在一些挑战，如如何有效地压缩和解压缩XML数据，如何快速查询压缩后的数据等。

3.模糊XML的压缩方法

本文在前人的研究基础上，提出了一种基于字典压缩的模糊XML压缩方法。该方法首先对海量遥感元数据进行预处理，将其转换为可压缩的数据格式。然后，利用字典压缩算法对转换后的数据进行压缩。该方法通过减小数据的冗余性，达到减少存储空间的目的。实验结果表明，与传统方法相比，该方法在存储空间占用和查询效率上都有显著提高。

4.模糊XML的压缩查询关键技术

在实现模糊XML的压缩查询过程中，还需要解决一些关键技术。首先是压缩后的数据如何快速查询。本文通过设计了一种基于索引的查询算法来解决这个问题。该算法利用压缩后的数据的结构特点，建立索引表，从而实现快速定位和查询。同时，本文还探讨了查询关键词模糊匹配算法的优化方法，提升了查询精度和效率。

5.实验与分析

为了验证本文提出的方法的可行性和有效性，我们进行了一系列的实验。实验结果表明，该方法能够显著减小存储空间的占用，并且查询效率也得到了明显提高。同时，通过与其他压缩方法进行对比实验，验证了本文方法的先进性和优越性。

6.总结

本文主要研究了海量遥感元数据模糊XML的压缩查询关键技术。通过对模糊XML的压缩方法和查询关键技术的研究，设计了一种基于字典压缩的方法，并提出了基于索引的查询算法。通过实验与分析，证明了该方法的有效性和可行性。未来，还可以研究更多的优化方法和技术，进一步提高海量遥感元数据的查询效率综上所述，本文通过研究海量遥感元数据模糊XML的压缩查询关键技术，提出了一种基于字典压缩的方法，并设计了基于索引的查询算法。实验结果表明，该方法在存储空间占用和查询效率上都有显著提高。通过与其他压缩方法进行对比实验，验证了本文方法的先进性和优越性。未来的

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