| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 图录 | 第14-18页 |
| 表录 | 第18-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第19-22页 |
| 1.1.1 信息化技术的发展背景 | 第19-20页 |
| 1.1.2 电子海图服务的发展背景 | 第20-22页 |
| 1.1.3 选题意义 | 第22页 |
| 1.2 云服务相关概念及发展现状 | 第22-27页 |
| 1.2.1 概念区别与联系 | 第22-25页 |
| 1.2.2 电子海图云服务的概念 | 第25-26页 |
| 1.2.3 云服务的技术平台 | 第26-27页 |
| 1.3 地理信息服务技术发展现状 | 第27-32页 |
| 1.3.1 分布式并行GIS发展现状 | 第27-29页 |
| 1.3.2 网格GIS发展现状 | 第29-30页 |
| 1.3.3 云GIS发展现状 | 第30-32页 |
| 1.4 本文研究目标、内容与方法 | 第32-34页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第32页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第32-33页 |
| 1.4.3 研究方法 | 第33-34页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第34-35页 |
| 第二章 电子海图云服务的技术基础 | 第35-54页 |
| 2.1 电子海图云服务的框架构建 | 第35-43页 |
| 2.1.1 云服务框架 | 第36-38页 |
| 2.1.2 核心技术 | 第38-40页 |
| 2.1.3 关键机制 | 第40-43页 |
| 2.2 电子海图云服务的实现技术 | 第43-53页 |
| 2.2.1 云计算的面向服务技术 | 第43-45页 |
| 2.2.2 云服务的编程模式 | 第45-48页 |
| 2.2.3 云服务的存储结构 | 第48-53页 |
| 2.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 云环境下的海图数据模型 | 第54-87页 |
| 3.1 数据模型的演化 | 第54-55页 |
| 3.2 云计算环境的特征要求 | 第55-56页 |
| 3.2.1 标准化 | 第55-56页 |
| 3.2.2 并行化 | 第56页 |
| 3.2.3 集合化 | 第56页 |
| 3.3 海图集合论的理论框架 | 第56-65页 |
| 3.3.1 相关定义 | 第56-57页 |
| 3.3.2 海图集合论域 | 第57-61页 |
| 3.3.3 海图集合结构 | 第61-65页 |
| 3.4 海图集合论下的数据模型 | 第65-86页 |
| 3.4.1 海图属性集合的关系模型 | 第65-74页 |
| 3.4.2 海图空间集合的模式结构 | 第74-86页 |
| 3.4.3 数据模型特点比较 | 第86页 |
| 3.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 电子海图的云存储与索引模型 | 第87-130页 |
| 4.1 海图集合的云存储模型 | 第87-92页 |
| 4.1.1 海图集合的存储结构 | 第87-89页 |
| 4.1.2 海图集合的存储映射 | 第89-91页 |
| 4.1.3 电子海图云存储模型特点 | 第91-92页 |
| 4.2 海图集合的数据划分方案 | 第92-105页 |
| 4.2.1 要素属性集合的划分 | 第93-94页 |
| 4.2.2 地理要素集合划分问题 | 第94页 |
| 4.2.3 基于外切八面体投影与Hilbert变阶编码的云存储策略 | 第94-105页 |
| 4.3 海图集合云存储与划分实验 | 第105-113页 |
| 4.3.1 数据载入实验 | 第105-111页 |
| 4.3.2 数据划分实验 | 第111-113页 |
| 4.4 云环境下的空间索引规则与Cloud-B树索引机制 | 第113-126页 |
| 4.4.1 网格层次结构 | 第114-115页 |
| 4.4.2 空间索引规则 | 第115-116页 |
| 4.4.3 Cloud-B树索引机制 | 第116-122页 |
| 4.4.4 Cloud-B树索引算法 | 第122-126页 |
| 4.5 索引性能测试 | 第126-128页 |
| 4.5.1 网格单元大小的影响 | 第126-128页 |
| 4.5.2 最大单元数限制的影响 | 第128页 |
| 4.6 本章小结 | 第128-130页 |
| 第五章 全球电子海图的云可视化服务 | 第130-156页 |
| 5.1 云可视化服务方案 | 第130-133页 |
| 5.1.1 瓦片式地图服务技术的缺陷 | 第130-131页 |
| 5.1.2 基于Cloud SOA架构的云可视化服务方案 | 第131-133页 |
| 5.2 海图要素可视化集合的选取 | 第133-138页 |
| 5.2.1 可视化集合的选取准则 | 第133-135页 |
| 5.2.2 可视化集合的选取阈值 | 第135-136页 |
| 5.2.3 可视化集合的选取算法 | 第136-138页 |
| 5.3 海图要素可视化集合的映射 | 第138-148页 |
| 5.3.1 映射机制 | 第138-139页 |
| 5.3.2 映射函数 | 第139-142页 |
| 5.3.3 海图符号集合的结构 | 第142-148页 |
| 5.4 云环境下海图符号集合的渲染 | 第148-151页 |
| 5.4.1 基于可视化目录的符号化模式 | 第149页 |
| 5.4.2 海图符号集合的并行渲染机制 | 第149-151页 |
| 5.5 海图云可视化服务的客户端设计 | 第151-155页 |
| 5.5.1 Silverlight客户端优势 | 第151页 |
| 5.5.2 WMS海图云服务调用 | 第151-153页 |
| 5.5.3 可视化性能测试 | 第153-155页 |
| 5.6 本章小结 | 第155-156页 |
| 第六章 电子海图云服务的部署实践 | 第156-166页 |
| 6.1 电子海图云服务的部署 | 第156-158页 |
| 6.1.1 私有云的创建 | 第156-157页 |
| 6.1.2 云服务的部署 | 第157-158页 |
| 6.2 电子海图云服务的监控 | 第158-162页 |
| 6.2.1 硬件环境的监控 | 第159-160页 |
| 6.2.2 服务状态的监控 | 第160-161页 |
| 6.2.3 节点增删的影响 | 第161-162页 |
| 6.3 电子海图云服务的应用 | 第162-165页 |
| 6.3.1 海图集合数据服务的应用 | 第162-164页 |
| 6.3.2 海图云可视化服务的应用 | 第164-165页 |
| 6.4 本章小结 | 第165-166页 |
| 第七章 总结与展望 | 第166-170页 |
| 7.1 主要研究工作 | 第166-167页 |
| 7.2 研究特色与创新 | 第167-169页 |
| 7.3 研究展望 | 第169-170页 |
| 致谢 | 第170-171页 |
| 参考文献 | 第171-180页 |
| 附录 | 第180-182页 |
| 作者简历 | 第182页 |
