面向地理空间信息的轨迹模型及时空模式查询

轨迹数据处理与分析是目前空间信息和数据库等相关领域的研究热点之一。本文从Stop-Move轨迹模型出发,通过集成地理空间上下文信息来建模轨迹数据,并研究轨迹时空模式的查询处理技术。首先分析Stop/Move对象与点/线/面地理空间要素之间的时空关联关系,据此提出显式表达该关联语义的地理关联轨迹模型,在此基础上利用关系-对象数据库技术,为地理关联轨迹模型设计独立于应用的关系模式,接着定义轨迹时空模式查询,并提出基于地理关联轨迹关系模式的SQL处理框架,最后以典型性检索请求为例,讨论分析位置-时间、位置-顺序和位置-关系等三类轨迹时空模式查询的纯SQL处理技术,并以样例轨迹数据验证了本文方法的可行性。     

语义关联的轨迹-有向线移动过程模型及查询分析

轨迹在地理空间中相对一条有向线移动时,可能发生多次进入、离开、穿过、相遇、折返、停留等拓扑关系。针对轨迹-有向线的时空关联特征,提出语义关联的轨迹-有向线移动过程模型:基本思路是将轨迹-有向线的复杂拓扑细节描述为若干局部拓扑关系的组合,从拓扑和语义的角度描述轨迹相对于有向线的移动过程。最后设计并实现了面向该模型的关系模式,并以两类典型请求为例,分析了轨迹-有向线移动过程的纯SQL查询分析技术。     

基于平面分割的线/线相接、交叉类型判断

线/线交包括多种细分情况,其中线目标间的相接、交叉细分关系的区分在空间数据建模、更新与质量控制等应用中有着重要的作用。本文针对目前线/线相接、交叉关系判断方面的局限性,提出了一种基于平面分割的线/线交“相接”、“交叉”类型判别算法。该算法是以在线/线交的邻域内,一条线总是把邻域分割成两个平面区域为基础,通过判断另一条线中与交相连的两线段是否处在同一个平面区域来判断线/线交的“相接”、“交叉”类型。本文用Visual C#语言编程实现了该方法,并将其应用到时空数据更新系统中,取得了较好的应用效果。     

面向地理信息大数据的时空事件关系可视化分析框架

不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系,反映个体或者群体时空事件之间的变化模式,在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而,地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性,在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系,并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架,通过定义事件间时空关系的描述,设计了一种多视图协同的可视化分析方法,结合时空关系的可视化协同交互,实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据,通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系,实现时空事件的交互可视分析。     

顾及时空"点-线"关联特征的出行轨迹描述模型

关联出行研究是城市规划、交通出行、传染病防控、犯罪侦查等领域的研究热点,尤其当出行个体带有接头、等待等主观意图的前提下,如何有效识别其关联行为,是当前时空认知领域的难点。本文以犯罪时空轨迹为研究对象,首先分析了现有出行轨迹描述方法的不足,兼顾了出行轨迹的细节点特征和完整线特征,提出了顾及"点-线"特征的出行轨迹描述模型。然后,在此基础上,基于时空拓扑关系提出关联出行的轨迹判别方法,能描述"接头、等待、共处、同行"4种基本的关联出行轨迹模式,并可进一步区分19种不同的关联出行子类型。最后,通过试验对比,验证了该方法的有效性。     

基于线平衡点的时空演化分析

时空演化分析是时空数据挖掘和知识发现的研究热点之一。为实现定量表达线要素地理属性的时空演化特征,在力矩平衡原理的基础上,提出一种基于线平衡点的时空演化分析定量表达方法。该方法将地理属性力矩定义为线要素上各点地理属性值与该点到平衡点的线上距离的向量乘积,然后利用物理学力矩平衡计算公式求得力矩平衡点的位置。当不同时刻各点的地理属性值发生变化时,平衡点位置亦随之不断移动,进而利用平衡点与均质平衡点的偏移向量以及相邻时刻之间平衡点的转移向量,定量地表达线要素地理属性的时空演化特征。最后,通过实验验证了该方法的可行性以及有效性。     

移动区域时空关系变化建模研究

针对二维欧氏空间内的移动区域对象在时空关系变化建模中存在的问题,该文提出了一种时空关系变化序列模型,并建立了时空关系变化概念邻域图。采取基于时间片的时空数据模型,通过分析移动区域间随时间变化的拓扑、距离和方位关系,解决时空关系变化的集成建模问题。该方法能有效刻画移动区域的动态时空特征。     

拉普拉斯特征映射的时空数据划分方法

针对传统的时空数据划分方法造成地理对象时空关系的割裂、时空信息维护困难等问题,该文提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)的时空划分方法。选取空间位置、时间、属性及空间拓扑关系邻近性等主要时空描述信息作为表达时空关系邻近性的因素,分析各因素对时空查询的影响程度,采用多因素结合方法构建无向邻域图并建立Laplacian矩阵,通过对矩阵特征分解将时空信息映射至二维谱空间,并在此基础上进行时空数据的划分。实验结果表明,该方法能够较好地保持地理对象时空关系的完整性,能够获取数据在低维流形空间中的结构特征,使得时空信息的组织和管理变得更加容易。     

矿区土地动态变化时空数据模型设计

在地下开采活动过程中,矿区地表地理实体具有明显的时空变化特征,本文是在分析现有时空数据模型的基础上,针对矿区采动受损地表实体的损害及修复,按照面向对象的思想,将矿区地面实体分为点、线、面三类,分别对各种受损对象设计了复垦区时空数据模型,在此基础上可以进一步构建矿区土地复垦时空数据库。     

时空拓扑关系的集成表达

针对地理实体之间的时空拓扑关系,阐述了当前被普遍接受的空间和时态拓扑关系模型、基于点集和逻辑谓词集的描述方法。基于8种时态和空间拓扑关系逻辑谓词,提出时空数据库中时空拓扑关系集成表达(或称联合表达)的64种情况,分别利用英文缩写字母和关系图2种形式对其进行了描述。最后,通过示例的应用说明时空拓扑关系集成表达的具体情形。     

基于地形梯度的山地流域土地利用格局及时空演变研究——以云南小江流域为例

地形差异是山区土地利用结构和空间格局分异的重要影响因素,云南小江流域作为典型山地流域的代表,针对其土地利用结构不合理导致生态环境恶化的问题,文中提出利用小江流域1990、2000、2010年三期土地利用数据,采用GIS空间分析技术,在简要分析土地利用宏观总体格局及变化的基础上,分析流域4大垂直带谱的土地利用格局,并分析驱动因素。重点从高程和坡度两个因子分析流域土地利用格局及演变的地形梯度特征,得出土地利用变化所在的各地形梯度位置范围,可为小江流域土地利用结构优化、土地资源合理利用和生态环境治理及改善提供重要参考。     

基于遥感与GIS的城镇用地扩展研究

利用1990年土地详查变更调查数据和2006年的SPOT遥感影像,借助GIS空间分析能力,通过计算土地利用类型动态度、转移矩阵、扩展强度指数分析了慈溪市的城镇用地利用变化的时空特征.研究结果表明:1)慈溪市城市、建制镇、交通运输用地扩展的大部分来源于耕地;2)浒山街道城镇,交通建设用地扩展强度指数大于其他镇;3)建设用...     

利用时序手机通话数据识别城市用地功能

城市土地利用是人的活动与城市物质空间交互所表现出的综合结果,因此人的活动与城市土地利用功能密切相关;具有不同时间段人的活动的空间聚集与分散规律的区域,其所属的社会功能属性亦不相同。随着大数据时代的到来,以居民手机数据为代表的基于位置的服务数据（local basic service,LBS）大量出现,使得实现时空全覆盖和精细化地监测城市人的活动成为可能。因此,利用手机数据的优势,能够实现从人的角度来区分识别城市用地功能类型。利用手机通话详单数据（call detail records,CDRs）提取面向地块尺度的居民通话聚合时序特征,提出了一种城市土地利用类型谱聚类识别方法。以武汉市为例进行实验分析,结果表明,该方法识别城市土地利用的平均精度为54.6%,为探知城市土地利用空间分布提供了一个有效的方法。     

Temporal logic and operation relations based knowledge representation for land cover change web services

Providing land cover spatio-temporal information and geo-computing through web service is a new challenge for supporting global change research, earth system simulation and many other societal benefit areas. This requires an integrated knowledge representation and web implementation of static land cover and change information, as well as the related operations for geo-computing. The temporal logic relations among land cover snapshots and increments were examined with a matrix-based three-step analysis. Twelve temporal logic relations were identified and five basic spatial operations were formalized with set operators, which were all used to develop algorithms for deriving implicit change information. A knowledge representation for land cover change information was then developed based on these temporal logic and operation relations. A prototype web-service system was further implemented based on OWL-DL. Both online access and conversion of land cover spatio-temporal information can be facilitated with such a web service system.     

基于ECA-GIS模型的土地利用时空变化模拟方法

在城市土地利用认知基础上,本文将ECA-GIS模型的时空数据模型应用于城市土地利用演变模拟中,论述了ECA-GIS模型在模拟土地利用时空演变上的规则,并设计了基于ECA-GIS模型的城市土地利用演化模型,研究了ECA-GIS模型在土地利用演变上的模拟方法和过程。     

永善县建设用地变化模拟与分析

土地的可持续利用是社会可持续发展的基础,建设用地变化是其关键.以永善县县城及其周边地区为研究区,以建设用地变化为主要研究对象,以2003年遥感影像以及2009年土地利用现状矢量图为数据源,运用GIS和RS技术,研究了该区过去6年的土地利用变化时空特征.通过挖掘土地利用类型转换规则,利用LCM模型、CA_Markov模型...     

Recent Literature

Development of a temporal geographic information system (GIS) and spatio-temporal data modeling are key to incorporating time into geographic information science. This paper describes how to design and develop temporal GIS that will work with spatio-temporal data represented in various data models, and it introduces a prototype temporal GIS with a case study. In temporal GIS, the integration of multiple spatio-temporal representations is based on common spatial and temporal reference systems. In other words, a map window of temporal GIS visualizes spatio-temporal data valid at the same time within one spatial area. To achieve such visualization, separate data editing and query modules are required for each spatio-temporal data model (STDM). In the temporal query interface, after a user specifies a time, the system automatically hires correspondent modules to retrieve spatio-temporal data valid at that time. Besides temporal queries common to all STDMs, each module may provide additional temporal query capabilities specific to that STDM. In the case study, I implement a prototype temporal GIS for three STDMs. The examples of query and visualization, which use three datasets (census data, land use/land cover, and elevation data) demonstrate the prototype temporal GIS can integrate multiple temporal representations.     

基于RS与GIS的宁波市鄞州区土地利用变化分析

利用1990年土地详查变更调查数据和2006年SPOT遥感影像数据,借助GIS空间分析能力,通过计算土地利用类型动态度、转移矩阵、扩展强度指数分析了鄞州区的城镇土地利用变化的时空特征。研究结果表明:1)鄞州区城市、建制镇、交通运输用地、工矿用地扩展的大部分来源于耕地;2)区各街道城镇建设用地扩展强度指数大于建制镇;3)建设用地扩展以新城区及宁波城区周边的街道镇为主。     

Tropical land use land cover mapping in Pará (Brazil) using discriminative Markov random fields and multi-temporal TerraSAR-X data

Remote sensing satellite data offer the unique possibility to map land use land cover transformations by providing spatially explicit information. However, detection of short-term processes and land use patterns of high spatial–temporal variability is a challenging task.We present a novel framework using multi-temporal TerraSAR-X data and machine learning techniques, namely discriminative Markov random fields with spatio-temporal priors, and import vector machines, in order to advance the mapping of land cover characterized by short-term changes. Our study region covers a current deforestation frontier in the Brazilian state Pará with land cover dominated by primary forests, different types of pasture land and secondary vegetation, and land use dominated by short-term processes such as slash-and-burn activities. The data set comprises multi-temporal TerraSAR-X imagery acquired over the course of the 2014 dry season, as well as optical data (RapidEye, Landsat) for reference. Results show that land use land cover is reliably mapped, resulting in spatially adjusted overall accuracies of up to 79% in a five class setting, yet limitations for the differentiation of different pasture types remain.The proposed method is applicable on multi-temporal data sets, and constitutes a feasible approach to map land use land cover in regions that are affected by high-frequent temporal changes.     

利用TPCA分析北京平原区地面沉降的时空演化特征

时间主成分分析（temporal principal component analysis,TPCA）可用于地学领域中提取时空数据的时序特征和空间分布特征,北京平原区的地面沉降具有典型的时序和空间特征。在利用永久散射体干涉测量技术获取的北京平原区2003—2010年地面沉降数据的基础上,采用TPCA方法分析了北京平原区地面沉降时空演化特征。经分析发现:（1）TPCA分析得到的第一主成分反映了地面沉降在该长时序阶段的空间分布特征。（2）第二主成分得分为正的空间点与可压缩层厚度在130 m以上的区域在空间分布上有一致性和相关性。（3）在空间上,第一主成分为负值与第二主成分为正值的永久散射体点分布在年均沉降速率30 mm/a以上的严重沉降区域。严重沉降区具有明显的南北沉降分类现象和季节性差异,具体表现为:北部沉降区在春夏季节的沉降量大于秋冬季节;南部沉降区则与之相反。总之,基于时间主成分分析方法可分析得到研究区的地面沉降时空演化规律,为城市安全监测提供数据支撑。