地理信息系统数据模型分析

对数据模型的概念、GIS数据建模的3个抽象层次进行介绍,按照3个层次的划分对GIS数据模型进行分类,并对当前GIS概念模型存在的问题进行讨论.对已有时间概念模型进行分析,提出时空概念模型的4种划分.     

时空数据模型探析

描述了时空数据模型的定义及其发展现状,通过介绍时空数据模型分类的情况、时空集成的时空数据模型与地理信息的时态性分析,丰富了时空数据模型理论。最后对时空数据模型的将来发展方向做出了一些展望。     

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。     

时空一体化GIS-T数据模型与应用方法

在介绍与交通地理信息系统(GIS for transportation,GIS-T)相关的概念的基础上,归纳了GIS-T数据模型的发展和已经取得的主要成果,重点讨论了时空一体化GIS-T数据模型的基本框架。该模型着重解决了动态交通信息与道路网几何数据的一体化时空建模问题,并且进一步分析了GIS-T的基本技术方法,探讨了GIS-T的若干典型应用,并对该方向今后的研究进行了分析和展望。     

时空数据模型研究进展

对已有的时空数据模型进行了分析,介绍了有关学者对构建模型的见解和贡献;阐述了具有代表性的时空数据模型的原理和特点,指出不同阶段时空数据模型的研究成果和不足之处以及当前时空数据挖掘面临的难题。     

面向对象的时空数据模型

从存储管理和时空语义表现角度给出了时空数据模型的基本设计思想。同时，从时空以地象类型及其数据结构，时空操作方面定义了一个面向对象时空数据模型的逻辑结构。     

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。     

GIS中的时空数据模型研究

状态与事件是时态地理信息系统(TemporalGIS ,TGIS)的一对基本概念,目前时空数据模型研究侧重于将两个概念相分离,表现为基于状态模型和基于事件模型,无法兼顾两种模型的优点。本文提出了基于状态-事件的时空数据模型,并系统阐述各时空数据模型之间的相互转换条件。     

面向对象的时空数据模型

从存储管理和时空语义表现角度给出了时空数据模型的基本设计思想。同时,从时空对象类型及其数据结构、时空操作方面定义了一个面向对象时空数据模型的逻辑结构。     

时空数据模型研究进展及其发展方向

时态GIS作为GIS理论和技术研究前沿领域的一个难点问题,越来越被重视,其时空数据模型的设计和实现一直是研究重点.在分析Gail Langran的4种典型时空数据模型基础上,重点讨论了时空数据模型的一些最新研究成果.针对现有研究存在的诸多问题,建议时空数据模型研究应主要从语义、通用以及实用3个角度出发.     

城市基础地理信息时空数据变化更新方法

针对城市基础地理空间数据时空变化更新特点,该文研究了利用空间信息和属性信息进行变量提取和变化更新的方法。通过使用不同年份的基础地理信息矢量数据为研究对象,采用FME空间数据转换处理系统和Python语言,实现了基于FME、基于空间分析和基于质心的3种空间数据变量提取和变化更新解决方案。对各方案变化更新的准确性和完整性进行分析对比,选择出了最优的变量提取和变化更新解决方案。     

融合多源时空数据的城市火灾危险性评估

城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究,在大数据思维的指导下,以相关关系代替因果关系,采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定,得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析,将近万条火灾出警地址空间落点,获得福州市历史火灾空间分布;然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源异构数据,探索其与历史火灾空间分布的相关性;最后以福州城区为例,初步实现具有充分数理支撑的火灾危险性评估方法,形成火灾危险性动态评估成果,为城市消防规划等提供支撑和依据。     

GIS conceptual data model

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GIS辅助遥感影像分类概述

论述了在已有的GIS数据基础之上,将GIS数据与知识综合运用于遥感影像监督法分类的分类方法,着重对样区的自动选取、非训练样区的分类等几个有关的问题进行了分析,并对该分类法的优势进行了分析和总结。     

GIS conceptual data model

In order to set up a conceptual data model that reflects the real world as accurately as possible, this paper firstly reviews and analyzes the disadvantages of previous conceptual data models used by traditional GIS in simulating geographic space, gives a new explanation to geographic space and analyzes its various essential characteristics. Finally, this paper proposes several detailed key points for designing a new type of GIS data model and gives a simple holistic GIS data model.     

Sparse representation-based correlation analysis of non-stationary spatiotemporal big data

As the basic data of digital city and smart city research, Spatiotemporal series data contain rich geographic information. Alongside the accumulation of spatial time-series data, we are also encountering new challenges related to analyzing and mining the correlations among the data. Because the traditional methods of analysis also have their own suitable condition restrictions for the new features, we propose a new analytical framework based on sparse representation to describe the time, space, and spatial-time correlation. First, before analyzing the correlation, we discuss sparse representation based on the K-singular value decomposition (K-SVD) algorithm to ensure that the sparse coefficients are in the same sparse domain. We then present new computing methods to calculate the time, spatial, and spatial-time correlation coefficients in the sparse domain; we then discuss the functions' properties. Finally, we discuss change regulations for the gross domestic product (GDP), population, and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) spatial time-series data in China's Jing-Jin-Ji region to confirm the effectiveness and adaptability of the new methods.     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。     

时空信息云平台下数据管理及可视化方法

针对智慧城市时空信息云平台中海量时空数据的管理和可视化问题,该文提出了一种时空索引建立及时空数据可视化方法。时空索引机制将时间、空间与专题属性作为同等重要的维度,兼顾了三者的查询效率,实现对时空数据的快速有效提取。时空数据可视化表达方法提出了时间轴动画、多时态对比、对象状态回溯等可视化方式,实现时空数据的动态交互式表达。该方法在"智慧常州时空信息云平台"项目中进行了实现,证明这种时空数据组织管理方法可较高效地实现数据的检索调度,且具有较强的可操作性;基于此的时空数据可视化方法亦具备较佳的时空对象动态表达效果。