Abstrakt. Rumsliga databaser utgår vanligtvis från att rumsliga objekts positionsattribut är exakt kända. I praktiken är de dock bara kända ungefärligt, med felet beroende på typen av mätning och källan till data. I detta dokument tar vi upp problemet hur man utför rumsliga databasoperationer i närvaro av osäkerhet. Vi diskuterar först en probabilistisk rumslig datamodell för att representera positionsosäkerheten. Vi presenterar sedan en metod för att utföra de probabilistiska spatial gå operationer, som, med tanke på två osäkra datamängder, hitta alla par av polygoner vars sannolikhet för överlappning är större än en given tröskel. Denna metod använder en R-tree-baserad probabilistisk indexstruktur (PrR-tree) för att stödja probabilistisk filtrering, och en effektiv algoritm för att beräkna skärnings sannolikheten mellan två osäkra polygoner för förfining steg. Våra experiment visar att vår metod uppnår högre noggrannhet än metoder baserade på traditionella rumsliga kopplingar, samtidigt som den minskar den totala kostnaden med en faktor på mer än två.
Ni m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslås en probabilistisk rumslig datamodell för positionsnoggrannheten hos polygondata.
Probabilistic spatial database operations
{'venue': 'In Proc. of SSTD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}