基于图论的时空数据模型研究

首先分析已有时空数据模型的特点，认为难以显式表达时空语义，然后探讨并发展基于图论的时空数据模型。用图的顶点表示时空实体，用图的边表示实体的时态关系。该模型能显式表达时空实体与时态关系。最后用土地划拔为例进行分析。     

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。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力。CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示。这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005~2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力.CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示.这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005～2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果.     

面向对象的时空概念建模方法

在面向对象技术的基础上，把地理信息的时空特征与对象模型融合到一起，产生了语义丰富的时空扩展对象模型，以支持包含时空信息的系统需求分析和设计。     

集成GIS和细胞自动机模型进行地理时空过程模拟与预测的新方法

目前商用地理信息系统（GIS）不能完整地表达地理实体的时态信息和时空关系，缺乏时空分析和时空动态模拟的能力，这已成为GIS界的一个共识，然而，未来GIS在各应用领域的深入发展以及在实现“数字地球”战略过程中，都要求发展新的时空分析和模拟方法，细胞自动机（Cellular Automaton)是一种“自下而上”的动态模拟建模框架，具有模拟地理复要系统时空演化过程的能力，首先将标准CA模型的4元组进行扩展以满足GIS环境下时空动态模型的要求，然后以城市土地利用演化这一动态过程为例，建立了土地利用演化动态模拟与预测模型（LESP），最后运用此模型对包头市城市扩展和土地可持续利用演化进行了比较成功的模拟和预测。     

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。     

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.     

地理信息系统时空数据模型分类

时空数据模型是地理信息系统领域的重要研究方向之一,许多研究者提出了各种各样的时空数据模型,但关于这许多模型的分类整理问题却很少探讨。本文对数据模型的概念、时空数据模型的抽象层次进行了讨论。根据表达离散变化和连续变化的需要,提出时空概念模型的4种划分:对象事件模型,对象过程模型,场事件模型,场过程模型。以数据模型不同的抽象层次为主线,对时空数据模型进行了分类,并对不同层次的时空数据模型进行了分析。     

面向飞行器可视导航的复杂空地环境动态3维表示模型

针对飞行器可视导航中复杂空地环境时空要素统一精准表示的难题,本文提出了面向飞行器可视导航的复杂空地环境动态3维表示的GIS数据模型和相应的时刻数据存储结构,并用UML图进行了描述。该模型综合考虑了复杂空地环境要素多维、动态、边界模糊等特点,刻画了多维动态时空数据在空间、时间、尺度、语义四个方面的特征及其相互关系。最后,以某机场的空地环境数据的组织、分析和可视化为例,验证了该模型的实用性。     

Modeling Dynamic Polygon Objects in Space and Time: A New Graph-based Technique

The analysis of dynamic spatial systems requires an explicit spatio-temporal data model and spatio-temporal analysis tools. Event-based models have been developed to analyze discrete change in continuous and feature-based spatial data. In this paper, a spatio-temporal graph model is described that supports the analysis of continuous change in feature-based polygon spatial data. The spatio-temporal graph edges, called temporal links, track changes in polygon topology through space and time. The model also introduces the concept of a spatial-interaction region that extends a model's focus beyond short-term local events to encompass long-term regional events. The structure of the spatio-temporal graph is used to classify these events into five types of local polygon events and two types of spatial-interaction region events. To illustrate its utility, the model is applied to the ecological question of how patch size influences longevity in underwater plant communities in Chesapeake Bay, USA. Both a short-term local analysis and a longer-term regional analysis showed that patches of plants, or groups of patches, larger than one to two hectares in size were more likely to persist than smaller patches or groups of patches. Overall, the spatio-temporal graph model approach appears applicable to a variety of spatio-temporal questions.     

森林资源空间数据更新的时空数据模型研究

地理信息系统(GIS)技术可以实现空间数据和属性数据统一存贮、管理和数据更新,但往往缺失时间数据,较难实现历史查询。本文以森林小班数据为例,分析林木自然生长以外数据更新的空间形态变化,使用图论对森林资源小班数据更新的时空信息进行描述,在此基础上构建森林资源更新的时空数据模型,此模型能够方便地进行历史查询分析。     

基于深度学习的滑坡位移时空预测

滑坡变形监测数据是认识滑坡变形演化规律的直接依据,对该数据深度挖掘是实现滑坡灾害预警预报的有力保障。现有的滑坡位移预测模型多局限于单个监测点的时序预测,且未考虑监测点间的空间相关性。针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习的滑坡位移时空预测模型:首先,构建表达所有点间空间相关性的加权邻接矩阵;其次,引入外界影响因素加强属性特征矩阵,以构建图结构数据;最后,采用集合图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)的深度学习模型,并通过多组试验寻找最优超参数,实现滑坡位移的时空预测。本文模型结果的均方根误差为4.429 mm,与对比模型相比至少降低了47.3%。而消融试验结果也显示,引入外界影响因素的属性增强可进一步提高模型的预测性能,均方根误差相对于未属性增强结果减少了28.4%。结果表明,该方法可用于滑坡位移或其他地质灾害中同样具有时空关联属性的观测量的时空预测。     

基于灰集的不确定性时空数据模型

不确定性处理是时空数据库面临的新问题。其研究的首要任务是对不确定时空对象进行建模,研究时空不确定性的表示和存储,进而设计离散模型实现数据库系统。提出了建立在灰集理论上的时空数据抽象模型,适合处理部分已知部分未知的不确定对象。首先给出了抽象数据类型的定义,包括建立在灰集理论上的基本数据类型,空间数据类型和时空数据类型;随后对不确定时空分析操作进行了简单的定性分析;最后给出不确定性时空查询的表达方式。     

基于任务过程的战场环境对象时空数据组织模型

军事信息系统始终以面向任务为核心,战场环境数据模型也是围绕作战任务来建立的。针对目前基于任务的战场环境信息系统研究尚不完善,现有的GIS时空数据模型还不能完全满足战场环境时空分析的需要。在对目前几种经典的时空数据模型分析的基础上,以基于对象的数据模型为理论基础,以过程驱动方法为建模机制,设计了适合战场环境领域的时空数据组织模型结构,实现了对复杂环境对象的可操作性。通过模型在战场环境分析系统中的应用,证明了其任务过程和地理空间数据的可对象化描述、组织、存储和查询功能。     

基于特征的时空数据模型用于地籍变更的探讨

传统的基于专题地理分层的GIS数据模型在数据组织 ,数据共享及复杂的空间分析方面存在明显的不足 ,认为发展新一代的基于特征的时空模型成为必然。本文结合实践中地籍变更的特点 ,提出了基于特征变化状态的时空数据模型。该模型保持了地理现象的完整性 ,实现了时空专题信息的有机集成 ,有利于发展复杂的面向目标的定向分析。     

面向对象的超图时空推理模型的研究与应用

通过对各种时空数据模型和时空推理模型的比较，把面向对象技术与实际生产需要相结合，构造了基于超图理论的时空数据模型和时空推理模型，并将该模型应用到云南省红河州数字烟草系统对地块的管理中。实践证明，该时空推理模型实现了时空一体化，具有完整的时空内涵。     

基于特征-版本的时空数据模型在湿地管理中的应用研究

讨论了传统时空数据模型的特点,设计了Geodatabase支持下的基于特征-版本的时空数据模型,并详细介绍了该模型的时态逻辑关系和存储结构。该模型节约了数据存储空间,有效保持地理现象的完整性,并具有较高的时空查询效率。针对扎龙湿地,构建了湿地时空数据库,并设计扎龙湿地时态地理信息系统,实现历史重构、地理对象发展与回溯、时空复合查询等功能,有效完成湿地时空数据的管理任务。     

事件驱动的城市公共交通时空数据模型研究

以模型驱动架构为理论基础,以事件驱动的方法进行面向对象的时空数据建模研究,建立城市公共交通领域的概念模型、静态结构模型、动态行为模型和时态行为模型,并结合软件模型实现时空数据面向对象的组织与操作。事件驱动的面向对象时空数据模型实现了关系数据库和对象关系型GIS平台下面向对象的数据建模,扩展空间对象的动态行为与时态行为特征,实现对复杂空间对象的操作并保证了其空间关系及时态一致性。本研究为行业空间数据建模提供理论和方法上的参考,通过在广州市公共交通规划管理地理信息系统中的应用对模型的实用性进行验证。