基于分层子网的时空索引机制

目前,已有的时空索引机制主要考虑时空对象,缺乏对显式表达的时空关系的索引,不便于因果关系查询,降低了图论时空模型的实用性.这里扩展了图的数学概念,提出了时空图的分割策略,构建了基于分层子网的时空索引机制,实现了时空对象与时空关系索引的一体化,增强了基于图论的时空数据库的灵活性,有利于因果关系的查询.     

网络中移动对象的二维时空索引

基于2DSTMON(2-Dimensional spatio-temporal indexfor moving objects in network)二维时空数据模型,提出了一种新的二维网络中移动对象的时空索引2DSTI及其时空查询算法。这种二维时空索引机制简单且易于实现,支持当前轨迹数据和历史轨迹数据的大量时空查询操作。在此基础上,通过实验实现并验证了二维时空索引机制及其时空查询算法。     

多级格网时空索引

在时空数据库中,地理实体模型包括地理对象空间信息和时态信息。为了快速查询实体的空间和时间信息,这就需要一个高效的时空索引机制。本文在分析和参考目前几种时空索引方法的基础上提出了一种新的时空索引方法———多级格网时空索引,并介绍了多级格网时空索引的算法。     

基于快照-增量的时空索引机制研究

已有的时空索引是基于时间或空间索引的扩展,将相应的空间或时间成分作为属性,难以同时顾及时间查询和空间查询的效率.分析基于版本-增量的时空数据模型,提出基于快照-增量的时空数据索引机制.该索引将时间和空间作为同等重要的维,满足时空联合查询的效率.     

时空信息云平台下数据管理及可视化方法

针对智慧城市时空信息云平台中海量时空数据的管理和可视化问题,该文提出了一种时空索引建立及时空数据可视化方法。时空索引机制将时间、空间与专题属性作为同等重要的维度,兼顾了三者的查询效率,实现对时空数据的快速有效提取。时空数据可视化表达方法提出了时间轴动画、多时态对比、对象状态回溯等可视化方式,实现时空数据的动态交互式表达。该方法在"智慧常州时空信息云平台"项目中进行了实现,证明这种时空数据组织管理方法可较高效地实现数据的检索调度,且具有较强的可操作性;基于此的时空数据可视化方法亦具备较佳的时空对象动态表达效果。     

面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法

为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。     

NBR-tree:面向城市交通网络的一种新型时空索引

以城市交通网络为背景,提出了一种新型的基于受限网络的时空索引NBR-tree。NBR-tree针对城市交通网络中移动对象特有的运动方向、进入模式等特点,改进了目前流行的MON-tree索引。给出了NBR-tree的索引结构、操作算法以及实验分析。实验表明,NBR-tree可以有效地支持对象移动过程中的最近邻查询,并且具有比MON-tree更好的轨迹查询性能。     

基于HR-树扩展的时空索引机制研究

在HR-树基础上分别融入了HR^＋ -树、SEST时空索引与快照-增量索引结构思想，对共享指针与非共享指针进行了区分，增加了增量与事件的索引数据结构。提出了基于HR-树扩展的时空索引模型，为实现高效、统一的时空查询提供了理论依据。     

移动对象轨迹索引技术研究

对时空数据库中移动对象进行有效存取、查询和更新的关键技术在于索引。深入分析了移动对象轨迹限制索引和非限制索引中的各种索引技术，最后讨论了移动对象索引技术研究中的问题并对未来方向进行了展望。     

移动对象时空数据建模的研究

当前的时空数据建模多是针对空间对象的离散变化,随着移动计算环境的普及以及基于位置服务的兴起,要求对连续的时空变化——移动对象进行更深入和实质的研究。介绍移动对象的概念,总结并着重分析目前移动对象数据库的研究重点,分别是数据建模、查询语言、索引结构和不确定性处理。在此基础上提出移动对象数据建模研究未来的发展方向。     

基于模糊理论的时空数据模型及算法解决

针对当前时空数据模型中存在的主要问题,本文提出了一种基于模糊理论的时空数据模型.该模型从时空对象演化的角度出发,结合模糊隶属度的概念,力求精确表达对象演化的整个过程及对象之间的相互关系.在此基础上,进一步分析了该模型的数据结构以及算法解决,为时空数据模型的研究提供了新的思路.     

Modeling spatiotemporal topological relationships between moving object trajectories along road networks based on region connection calculus

Considering the attempts to model spatiotemporal topological relationships between moving object trajectories, the conceptual and computational framework for moving objects along a road network has not received much attention. This paper aims to draw an improved model based on Region Connection Calculus (RCC) theory to represent the spatiotemporal topological relationships between moving object trajectories along road networks. This paper first uses a dimension reduction method based on a linear-reference transformation to model the moving object trajectories segments, and then defines new time–connection and space–connection relations between two trajectory segments. On this basis, the paper proposes an extension to the RCC-based spatiotemporal binary relationship set so that the combined semantics of the spatiotemporal predicates can be described completely. A case study was carried out using Floating Car Data in Guangzhou city. The computational results show that in a real application, the occurrence frequencies of the RCC-based binary relationships are distributed nonuniformly and the semantics of some binary relationships with the highest occurrence are coarse. Therefore, the partition of the spatiotemporal connection relations and the finer aspects of the spatiotemporal relationship model may require further research work.     

基于历史拓扑和描述子的时空数据模型

针对已有时空数据模型在表达时空信息上存在的问题,提出基于一个新的历史拓扑和描述子的时空数据模型STORM.STORM采用结合显式表达和隐式表达的混合型方法来表示时空信息,其中历史拓扑显式表达时空对象间的历史关联,而描述子隐式表达单个时空对象的内部属性变化以及时空对象间的空间拓扑关系.该模型可以同时表达时空信息的静态语义和动态语义,并可通过扩展的关系结构和关系代数操作进行表示和查询.     

多尺度时空数据的集成与对象进化模型

多尺度时空数据集成的根本目的是增加信息量.本文通过对时空对象变化过程的分析,指出对象进化的结果不仅是特征的变化,还包括机制的变化,其直接动力是对象行为,其根本原因是其内在机制,时空事件起着对象间信息通道的作用,据此提出对象进化模型,该模型可作为多尺度时空数据集成的结构性基础,在反映时空现象的演变过程,特别是异构演变过程,以及在这个过程中产生的因果关系的同时,还可以保留时空数据的不同时间尺度和空间尺度特点,从而达到增加时空数据库的信息量的目的.文中给出了该模型基于关系型数据库的一个结构示例.根据多空间尺度数据的特点,本文最后还提出了一个时空数据组织体系,用于指导数据访问过程.     

基于粗集的环境机制发现模型及其渔业应用

地学事件或地学变量受控于环境因子,其关系常为非线性。另一方面,影响变量取值或事件发生的时空范围及其环境要素具有不确定性。环境因子的时空配置关系集中体现这种关系的复杂度。这使得寻找决定事件发生或某些地学变量取值的环境因子及其组合存在困难。针对渔场形成的环境机制发现,构建RS-STAMM模型,将时空离散化,以邻域方法提取空间环境变量,形成决策表,利用粗集约简方法,对环境因子及其时空配置关系进行筛选,进而寻找影响事件或变量取值的环境因子的时空配置结构。最后以发现渔场形成的环境机制为目标,将模型应用在渔业遥感研究中,以海洋鱼类聚集的温度场配置提取为实例,验证模型有效性。     

一种改进的基于事件-过程的时态模型研究

针对当前基于事件时态模型研究的现状和存在的问题,从时空语义表达的目的和要求出发,提出了一种改进的基于事件-过程的时态模型(event-process based spatio-temporal model,E-PSTM),将事件进一步细分为若干过程的组成;采用面向对象的方法进行了模型的逻辑设计。通过模型在地籍变更系统的应用,证明其可方便地实现对土地登记事件和空间变迁过程语义的查询。     

时空积和模型的数据插值与交叉验证

研究了时空变异函数和协方差函数的积和模型并将其推导成能够实现的形式,提出了时空权重系数的计算矩阵、基于该矩阵实现了积和模型的时空插值,并用时空交叉验证来验证了插值数据的有效性。实验表明,本方法能为时空随机领域以一定的精度提供较多的信息,从而达到时空插值的目的。     

气象监测数据的时空特征分析与建模

尝试对美国爱荷华州东部66个气象观测站1951～2000年的月均最低气温数据进行时空特征分析和建模。将时空数据分解为时空趋势和时空残差两部分，使用非线性时间序列模型模拟气温的时空趋势，分析模型参数和残差的时空特征，探索时空数据建模方法。案例研究表明研究区域内所有站点的时间序列特征较一致，可采用一个趋势性和周期性模型表达。同时残差部分具有一定的时空自相关特征，建议开发一个简单方法进行时空数据插值。