空间多维数据模型及OLAP的设计与实现

多维数据模型定义了数据仓库的度量和维度结构,是OLAP和某些数据挖掘模型的基础和数据仓库应用的重要手段.但用传统的多维数据模型和OLAP技术处理空间数据具有较大的局限性.文中尝试在传统多维数据模型中引入空间维度,在度量中引入指向空间聚合结果的空间聚合索引,并引入空间算子集合,从而构造出空间多维数据模型和空间立方体.在模型物理实现的基础上,试验了空间立方体的OLAP操作.     

基于面向对象数据模型的地理实体距离度量关系分析方法

距离度量关系分析是GIS空间分析的重要组成部分。本文在传统的距离度量分析方法数学描述基础上,引入面向对象数据模型,将地理实体抽象为空间对象,用空间对象代替几何元素,给出了基于面向对象数据模型的地理实体距离度量关系分析方法的数学描述以及算法的实现过程。     

多维空间联机分析处理模型及其应用

针对空间联机分析处理对于连续型时空数据缺乏从概念模型到代数理论形式化定义的一体化模型表达和计算范式的研究现状,以联机分析处理、时空地图代数和时空数据挖掘理论为基础,构建时空维分离的六元组立方体数据模型,定义时空维层次上度量集合的聚集计算,设计时间维空间聚集和非空间聚集两类函数,并在此基础上实现多维空间联机分析的基础操作原语.并以"城市大气污染物浓度时空变化特征"的探索性分析场景为例,验证该模型的有效性.     

松花江流域水资源空间数据仓库的设计与实现

针对水资源数据具有复杂、数据量大、多源异构等特点,论文提出了松花江流域水资源空间数据仓库的总体设计方案,在数据集成、数据清洗、数据简化与数据转换等预处理操作的基础上,构建了多维数据模型,并实现了基于空间OLAP的多维数据分析,为水资源决策分析提供有效的数据支持。     

空间数据仓库与OLAP技术研究

空间数据仓库与OLAP技术研究,提出基于GIS的空间数据仓库技术来集成GIS、MIS和OA等系统中的空间数据和属性数据,为决策分析提供一个有效的基于GIS的空间OLAP平台,有利于电子政务空间辅助决策统一平台的建立。在GIS中引入数据仓库技术,会使得空间数据不再是互不兼容,GIS用户能更好地管理和分析数据,商业用户可以方便的使用空间数据。     

基于过程的空间环境数据模型

针对现有时空数据模型的不足之处,该文在分析空间环境数据特点的基础上,将过程思想引入空间环境数据模型的研究中,将空间环境过程概括为点过程、线过程、面过程和场过程四类过程对象,并以此建立其逻辑模型和物理模型,并给出时空过程插值与聚合、查询和提取等时空分析方法,最后实例验证的结果表明:基于过程的空间环境数据模型可有效组织、管理空间环境数据。     

大型GIS与数字地球的空间数学基础研究

将地图投影概念由传统的曲面到平面的变换扩展为曲面到曲面的变换，并提出一套适合于大型GIS和地球数字产品的实用“地图投影”模型。该模型的视图采用等距离切圆柱投影，度量空间是椭球面几何系统，符合计算机环境下GIS视图与度量空间分离的特性。鉴于全球多分辨率连续可视化，精密可视化量算，三维、多维地球数据统一，标准的空间定位框架和只有在统一的空间系统内，全球资源、生态环境数据才能进行精确的地理分析等4个方面的需要，从地图投影发展到本模型将是方向和技术趋势。     

GIS空间目标的广义Hausdorff距离模型

分析了GIS中常用的空间距离度量及其存在的问题，这些距离度量没有顾及空间目标的整体形状、位置分布等特征。基于此，引入了Hausdorff距离的概念，给出了Hausdorff距离的计算方法，分析指出了Hausdorff距离容易受空间目标局部几何形状的影响。进而从统计学的角度分析了现有的距离度量并不能有效地表达空间目标间距离的整体分布，并提出了一种广义Hausdorff距离模型，这种距离模型能够度量空间目标间距离分布的中心趋势和离散度。实际算例证明了此模型在GIS环境下的实现方法。     

面向对象的语义数据模型及其在空间数据库中的应用

传统的数据库模型适合于表示数字字母数据，难以处理复杂的空间数据。面向对象的语义数据模型克服了传统数据模型的许多不足，越来越多地应用于计算机科学各个领域。本文先描述了面向对象的语义数据模型，然后介绍了建立于这种模型基础上的空间数据库实验系统ｓｐｏｂａｓｅ。     

面向“数字城市”多源数据整合和分析的空间数据立方体研究

本论文面向"数字城市"的多源数据整合和分析,定义了空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容,设计了它们的维和维层次数据结构;表述了维构成空间数据立方体的方法;确定了维的多维数组组织及存储策略;描述了空间度量的聚集概念,结合具体的图例讲述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程。     

北京市空气质量数据仓库的设计与实现

为有效管理和充分利用不断积累的北京市空气质量监测数据,为首都大气质量管理与评价、空气污染防治决策、产业规划和布局等决策分析提供依据,本文以2000年至2007年全市28个监测点的观测数据为数据源,利用Oracle 10g和ArcGIS9.0设计和实现了北京市空气质量数据仓库原型系统。详细介绍了采用星型模型对数据仓库的逻辑设计,以及提高查询性能的各种技术的应用。并将Web、GIS和OLAP三项技术结合起来,开发了一个Web Spatial OLAP系统,使用户能够从多个时间尺度和空间尺度、时间-空间-属性多个维度,利用地图、表格和图形多种显示模式,对全市多年的空气质量信息进行快速查询、分析、统计制图和空间可视化表达。     

Conceptual design and implementation of spatial data warehouses integrating regular grids of points

ABSTRACT

Spatial online analytical processing (OLAP) and spatial data warehouse (SDW) systems are geo-business intelligence technologies that enable the analysis of huge volumes of geographic data. In the last decade, the conceptual design and implementation of SDWs that integrate spatial data, which are represented using the vector model, have been extensively investigated. However, the integration of field data (a continuous representation of spatial data) in SDWs is a recent unresolved research issue. Enhancing SDWs with field data improves the spatio-multidimensional analysis capabilities with continuity and multiresolutions. Motivated by the need for a conceptual design tool and relational online analytical processing (ROLAP) implementation, we propose a UML profile for SDWs that integrates a regular grid of points and supports continuity and multiresolutions. We also propose an efficient implementation of a ROLAP architecture.     

空间数据库技术要点

主要介绍空间数据库的技术要点.包括3个方面：第一,空间数据模型,空间数据模型是空间数据库的核心,是空间数据库其他技术的基础;第二,空间数据索引,空间数据索引建立在空间数据模型的基础上,是空间数据查询的线索;第三,空间数据查询语言,空间数据查询语言提供了空间数据的访问和操作方法.这3个方面结合,使传统的关系数据库扩展到空间数据库,也使得能够方便、灵活地处理复杂的空间数据.     

基于超图的数据结构及其在GIS中的应用

空间数据是空间分析的基础,随着海量空间数据的增大,其之间关系的日益复杂,空间数据的组织就显得愈发重要。基于超图的数据结构以超图和集合理论为基础,可以表达空间数据之间的层次关系和横向关系,使GIS空间数据结构在空间分析中的完备性和适应性问题得到解决。本论文在对超图的层次数据结构和非层次结构进行详细研究的基础上,初步探讨利用面向对象的关系数据库系统实现该模型,并以海洋数据为例,利用HBDS组织海洋原始数据、等深线数据、特征线数据、地貌数据等。论文的最后对HBDS在GIS中的应用做简单举例,并期将HBDS和OLAP相结合的方法进行数据挖掘。     

Spatial object aggregation based on data structure,local triangulation and hierarchical analyzing method

This paper focuses on the methods and process of spatial aggregation based on semantic and geometric characteristics of spatial objects and relations among the objects with the help of spatial data structure (Formal Data Structure), the Local Constrained Delaunay Triangulations and semantic hierarchy. The adjacent relation among connected objects and unconnected objects has been studied through constrained triangle as elementary processing unit in aggregation operation. The hierarchical semantic analytical matrix is given for analyzing the similarity between objects types and between objects. Several different cases of aggregation have been presented in this paper.     

Spatial Object Aggregation Based on Data Structure,Local Triangulation and Hierarchical Analyzing Method

This paper focuses on the methods and process of spatial aggregation based on semantic and geometric characteristics of spatial objects and relations among the objects with the help of spatial data structure (Formal Data Structure),the Local Constrained Delaunay Triangulations and semantic hierarchy.The adjacent relation among connected objects and unconnected objects has been studied through constrained triangle as elementary processing unit in aggregation operation.The hierarchical semantic analytical matrix is given for analyzing the similarity between objects types and between objects.Several different cases of aggregation have been presented in this paper.     

基于场论的空间聚类算法

从空间数据场的角度出发,提出了一种适用于空间聚类的场——凝聚场,并给出了一种新的空间聚类度量指标(即凝聚力)。进而,提出了一种基于场论的空间聚类算法(简称FTSC算法)。该算法根据凝聚力的矢量计算获取每个实体的邻近实体,通过递归搜索的策略,生成一系列不同的空间簇。通过模拟实验验证、经典算法比较和实际应用分析,发现所提出的算法具有3个方面的优势:(1)不需要用户输入参数;(2)能够发现任意形状的空间簇;(3)能够很好适应空间数据分布不均匀的特性。     

GIS平台下分形维数计算的设计开发和应用

GIS作为一种新兴的技术在空间数据处理和解析方面具有强大的扩展功能,已经在测绘领域得到了广泛的应用。本文针对分形维数计算的问题,在GIS平台下基于空间数据模型提出了该问题的解决方案,并利用通用COM技术设计和开发了分形维数计算系统。该系统成功地应用于工程实践,对今后GIS在相关专业领域更深层次的应用具有一定的借鉴意义。     

基于对象关系数据库的专题军事地理数据模型研究

首先分析了面向Oracle对象关系模型的数据结构,及其组件中空间数据存储结构及对象关系数据模型,结合专题军事地理数据集成系统课题,提出了一种运用Oracle对象关系数据库中的组件Oracle Spatial来管理专题军事地理数据的数据模型。