序列状态的林业资源时空数据模型研究

对林业地理实体时空演变过程进行分析,认为林业地理实体的演变总体上是渐变和突变交替的时空过程,而且各专题属性和空间分布的演变类型和演变频率不尽相同。在此基础上,提出由序列快照和事件方法组合而成的序列状态时空表达方法,以状态集表达时空对象在生命周期内的演化历程,并针对林业数据的特点,采用面向对象的数据组织方式设计了林业资源时空数据模型。模型可对不同演变类型进行组合,并实现了对渐变和突变的统一表达,另外,模型也允许采用不确定数据以加强对渐变过程的表达。通过原型系统验证了模型的可行性。     

时空数据模型的研究

分析了现有的时空数据模型,包括时间——空间立方体模型、序列快照模型、基态修正模型、时空复合模型、基于事件的时空模型、面向对象的时空模型和图谱模型等,对各种模型进行了比较和深入探讨。     

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。     

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.     

面向更新的空间目标快照差分类与形式化描述

时空变化分类是地理信息建模与更新的一个核心问题,直接影响着数据存储组织、增量信息采集、联动更新处理和变化信息发布的效率与水平。以往人们主要是研究目标整体的变化分类,对目标差异部分的变化分类研究甚少。本文分析了时空目标公共部分在差异类型区分中的作用,认为应兼顾异同部分,提出了一种基于目标差、被差和交的目标快照差三元组,为时空目标差异部分的分类描述提供了形式化方法。继而对面、线的快照差进行了形式化分类描述,给出了有实际意义的变化类型。然后根据线目标快照差类型,构建了对应的增量更新操作;按照面目标快照差类型进行了时空目标的增量表达试验等。     

基于框架的时空对象模型研究

空间数据模型反映现实世界中空间实体及其相互间的联系,但现有G IS数据模型主要表达某一时刻的空间实体及其相互之间的联系,没有考虑表示空间实体的时空变化,本质上是非时态的,无法满足各种用户的需求。本文分析了G IS应用的过程本质,系统地研究了地理信息系统过程建模的概念和类型,讨论了过程模型中的地理时空概念、空间数据模型的研究现状和存在的问题,以空间系统理论为依据,提出了空间数据模型结构,设计了适于表达G IS过程模型的基于框架的时空对象数据模型,并探讨了空间对象的时态表示和处理操作。     

面向对象的规划道路中线时空数据模型

回顾了两种类型的时空数据模型，发展了面向对象的规划道路中线时空数据模型，进一步实现了对规划道路中线对象的查询及更新维护。该模型具有充分利用GIS已有的空间分析和方便实现时态分析的功能，同时也具有数据维护和历史数据恢复方便简单，空间信息没有冗余，时态信息冗余小，且能表达变化原因等特点。     

基于过程的面向对象时空数据模型数据组织方法

本文在分析现有时空数据模型和面向对象方法的基础上,提出了基于过程的面向对象时空数据模型,该模型从时空语义建模的角度反映空间对象的演变过程,以及在这个过程中产生的事件因果联系,并且通过过程语义和面向对象思想两者的结合解决了时空动态数据的组织、存储和查询问题。     

引入二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新

通过遥感影像与基准年数据对比获得变化信息是目前地表覆盖数据增量更新的主要变化数据来源,但现有方法不能直接更新地表覆盖矢量数据。本文设计了一种包含变化对象的空间位置和类型信息的地表覆盖增量数据模型,发展了一种引入面/面二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新方法。该方法首先采用基于目标整体交、差结果的欧拉数的E-WID层次拓扑关系模型区,分析了地表覆盖矢量数据更新中的14种二维交细分拓扑关系类型;然后根据这些二维交细分类型,设计了9条自动更新处理规则。最后开发了一套基于根据二维交细分类型处理规则的地表覆盖数据增量更新原型系统,并用实际数据验证了其正确性。     

基于基态修正模型的人口普查时空数据库的设计和实现

本文分析了建设人口普查时空数据库的意义,介绍了时空数据模型的研究情况,并重点分析了基态修正模型及其扩展模型,在指出其不足的基础上提出一种新的基态修正模型的扩展模型。结合人口普查数据时空变化的特点,提出了人口普查时空数据库的建库方案,并给出实例。     

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.     

Gail Langran时空数据模型的统一

在辩证认知时间和空间的独立与相关、绝对与相对、动态与静态特征的基础上,将地理时空数据模型看作是时态地理信息系统(TGIS)的一种缩影,达到对各种类型时空数据模型的概念统一。提出了利用嵌套立方体、层次复合、高阶差分、变粒度快照四种时空数据模型来丰富Gail Langran时空数据模型的层次结构信息。进一步地,将改进的Gail Langran时空数据模型综合为多尺度时空数据模型并给出其代数定义,达到对近15 a来时态地理信息系统中主流时空数据模型(Gail Langran时空数据模型)及其众多变种的形式统一,使Gail Langran时空数据模型及其若干非规范化变种成为多尺度时空数据模型的不同特例。多尺度时空数据模型对于开发强可伸缩性、尺度透明性和环境自适应时态地理信息系统等具有重要的理论价值。     

GIS时空数据模型在城市地下管线数据库中的应用

城市地下管线信息的动态增加、变更、废弃等导致了地下管线信息管理与信息系统开发的复杂性与难度。本文针对管线信息的时空特性,给出了一个图形与属性一体化存储的面向对象的GIS时空数据模型,很好地解决了城市地下管线数据的动态更新、历史信息管理、现状查询分析等难题,并对数据库的设计进行了较详细的描述。该模式对大中城市综合地下管线系统的建设具有很好的借鉴和指导意义。     

基于事件的疫情应急时空数据模型

针对疫情应急系统在时空数据逻辑性方面的高要求及已有时空数据模型在该方面的不足,本文以事件产生为触发、事件发展为驱动,进行面向对象的时空数据建模研究:建立了城市疫情应急相关时空数据的概念模型、静态结构模型和时态行为模型;并设计Geodatabase实例和组件模型,实现对时空数据模型的面向对象的组织、管理和操作。通过在眉山市疫情监测应急系统中的成功应用表明,基于事件对多关联复杂空间对象群进行的联动操作,实现了时空数据的逻辑耦合。     

一种面向对象的时空数据模型

地理信息系统中，时间、空间和属性是信息的3种基本成分，理想的地理信息系统应支持信息的时态性，对时空数据进行统一的模拟和管理。由于当前的地理信息系统软件难以处理时态现象，时空数据模型已成为GIS领域的一个研究热点。首先对当前时空数据模型研究现状进行了分析，在此基础上，提出了一种面向对象时空数据模型，并从3个方面描述了该模型的数据结构，包括时空对象结构、时空数据组织方式和时空数据存贮方式。     

以事件为核心的面向对象时空数据模型

GIS中时态问题的解决不仅要在数学上寻求方法的支持，更应该在现实世界的时空现象中去探求其内在的变化规律。事件是驱动时空数据发生变化的根本原因，但每一次事件对数据对象的影响总是局限于一定的范围，这内在地表现为对象的属性之间的时空内聚性并决定了时态数据管理的对象粒度。时空数据模型的设计必须参照这一规律才能在冗余与效率之间取得平衡。在简要分析现有的几种典型时空数据模型的基础上，根据上述观点设计了一种以事件为核心的面向对象时空数据模型。房产信息系统的设计与实现证明，该模型对于时空数据管理效果较好，为进一步抽取变化的模式和预测决策奠定了基础。     

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。     

基于Kevin-Ian 3D模型的紧致时空数据模型

利用时间标识的方式来建立时空数据模型，无论是全局标识，还是各种程度的局部标识，都存在着许多问题；把时间当做独特的要素对待，不能较好地实现时空一体化。在研究Kevin-Ian 3D模型的基础上，提出了把时间和空间同等对待的紧致时空数据模型。该模型通过对时空中的点、线、面、体的描述，可以较好地解决时空数据库的数据冗余、时间拓扑等问题，同时具有较强的描述实体变化的能力。