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空间数据组织与管理技术是指通过研究地表现象的表达方式，进而研究他们在计算机中的存储、管理和分析方法。海量空间数据的组织与管理是各类复杂空间应用的基础，也是GIS的核心问题。随着GIS处理的空间数据规模的急剧增加和计算机网络技术的迅速发展，海量空间数据势必要分布存储在网络环境下的各个服务器中，分布存储和分布式处理计算变得越来越重要。新一代GIS软件的关键技术和目标包括：统一的海量空间数据存储、查询和分析处理、有效地分布式空间数据管理和计算。分布式空间数据组织与管理技术是新一代GIS的关键技术之一，具有重大的理论意义。
本文重点研究了分布式空间数据管理的几个关键技术，主要包括空间数据的分布存储、组织和检索技术。分布式空间数据索引机制是分布式空间数据组织与管理的重要内容，是高效的空间分布协同计算的基础。本文研究了适用于分布式环境的统一索引机制，为统一建立节点索引和全局索引，本文将传统的HILBERT编码扩展应用到区域要素中，以扩张型多分辨率Hilbert格网为主要原理，形成Region-Hilbert（RH）编码，从而将点、线和面统一映射为一维索引码（RH索引）；讨论了空间数据分布存储的两种模式：集成模式和分割模式，其中以索引导向的分割模式能有效地提高空间数据分布并行检索的效率；在空间数据分布存储的条件下，副本机制能有效地提高分布式系统的可用性和健壮性，针对空间数据的特性，提出建立三级空间副本，并讨论了三级副本一致性维护机制；本文讨论了空间属性信息在分布环境下的注册、搜索和发现机制，提出以Bloom Filter算法描述和索引空间属性信息；在空间RH编码的基础上，研究了全局空间索引RHB+树，在动态的分布环境下，RHB+树全局索引的组织和重建代价很低，大大降低了索引服务器的负担；在空间数据分布存储、空间副本管理和分布索引的基础上，研究了常用的空间查询的算法和实现。