通用时空数据模型研究

时空数据模型可以分为基于位置的时空数据模型、基于对象的时空数据模型和基于时间的时空数据模型。它是指定时间段内指定空间区域所有地理目标时空信息的集合。研究这三种类型的时空数据模型并应用数学语言对其加以定义。另外研究定义时空分离的时空数据模型,该模型把地理目标的空间信息和时间信息分开存储,通过目标的标识和版本号将二者联系起来。研究结果使得时空数据模型更为通用化、系统化和规范化。     

基于地理事件的时空数据模型及其在土地利用中的应用

本文通过分析基于位置和基于对象的空间数据表达方法的特点,顾及与空间相关的属性与地理实体空间特征之间的相依关系,将“地理事件”引入模型,提出一种顾及“隐含”地理事件和“显式”地理事件的时空数据模型(GESTDM模型).本文提出的模型能够同时提供基于位置、基于对象和基于时间的时空表达和查询功能.将该模型应用于土地利用领域,...     

一种基于对象和快照的混合地表覆盖时空数据存储模型

时空数据模型是数据库和时空数据分析研究热点之一。由于时空数据变化类型多、分析计算复杂及应用范围广,一种观点认为建立通用的时空数据模型具有高度复杂性。本文针对地表覆盖变化时空数据建库和时空分析应用需求,提出了基于对象和快照的混合时空数据模型。该模型用面向对象描述地表覆盖的斑块对象时空过程,组织管理斑块对象时空事件和空间、属性信息,同时用快照描述地表覆盖整体时空分布,组织管理栅格快照,两者通过基于时间和空间位置的逻辑关联关系形成混合模型。模型在表达对象自身变化的时空事件类型基础上,增加了不同分类对象之间互相转变的时空事件表达。该模型既可以用于对地表覆盖历史观测数据组织存储建库,又可以用于支持时空统计分析、时空演变模拟和时空数据挖掘。通过对黑龙江地区地表覆盖时空数据建库、查询检索、整体格局演变分析和斑块变化时空过程检索与表达的试验,验证了模型的有效性。     

气象GIS中的气象时态数据模型的设计

根据气象数据的空间位置少量变化、属性数据变化频繁的时空变化特征,提出了一种基于时间的简单对象模型——属性与空间、时间关联扩展的气象时态数据模型,并在气象GIS平台中实现数据模型的实例化,实现了对气象时态数据的管理。     

面向对象的遥感影像时空特征模型研究

对遥感影像的影像对象进行时空特征分析是遥感影像的智能分析与解译的基础,现有的时空数据模型不能满足影像对象时空特征分析的需要。文中基于遥感影像多尺度分割产生的影像对象用面向对象的方法建立时空特征数据模型,此模型可以满足对象存储和基于时间、空间、特征、属性查询的需要。同时,将此模型应用于遥感影像中海岸线与海岸带地物的时空特征建模,并验证模型的有效性。     

房产价格时空演变分析

以时空数据模型及房产价格为研究对象,在同时满足基于特征和事件的空间时态数据模型基础上,结合数据库、统计分析、数据挖掘等技术创建基于位置(栅格)和对象(矢量)相结合的时空数据模型,实现了对马鞍山市房产价格的查询和管理.     

大学生活动时空模型的建立

针对大学生的动态时空分布表示和可视化查询,建立了一个在GIS环境下面向行为的时空数据模型。该模型能够分别基于学生、时间和位置进行查询。以华中师范大学为例,将基于模型的原型系统在ArcGIS软件平台上予以实现和检验。结果显示,该模型的构建是极具利用价值的。     

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。     

移动对象时空轨迹及社交关系一体化数据模型

泛地理信息时代来临及SoLoMo互联网模式盛行,如何高效管理移动对象位置数据、社交关系数据及地理空间数据成为GIS与移动对象数据库研究领域一项全新的技术挑战。首先基于图模型提出了移动对象时空轨迹及社交关系的一体化数据模型GSM,实现了移动对象所在地理空间、移动对象位置与轨迹、移动对象之间社交关系的时空一体化表达,并定义了该模型的四种基础操作算子;然后基于图数据库系统Neo4J实现了GSM模型;最后利用真实的Brightkite、Gowalla位置社交网络数据验证了GSM模型的有效性。所提出的GSM模型能够有效避免关系数据库中表连接造成的移动对象管理与查询效率低下的问题,具有良好的执行效率及稳定性,可为基于位置的社交网络应用提供核心技术支持。     

基于事件的时空数据模型研究

GIS中的时态功能缺陷问题至今尚未解决.时空数据模型(STDM)是其中的核心问题和主要难点.本文针对实体的离散变化过程,提出了一个基于事件的时空数据模型--OET模型.对象(Obiect)、事件(Event)和时间(Time)是该模型的三个关键要素.OET模型有两个特色,一是使应用系统的复杂性和数据冗余的矛盾达到平衡,二是为以因果推理为目标的时空分析奠定了必要的数据模型基础.具体研究内容包括: