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时空数据库

时空数据库

二、主要研究内容
• 时空数据库的研究内容相当丰富,主要涉及时空对象表达、 时空数据建模、时空数据索引、时空数据查询、时空数据 库体系结构等,同时时空数据库原型系统、时空推理、时 空查询代价模型等也为时空数据库的研究带来了一定的挑 战。 • 时空数据库主要是针对对象的时空信息进行分析处理,它 通常涉及时空对象表达、时空数据建模、时空数据库体系 结构、时空数据查询和时空数据索引等几个方面的研究内 容。
二、主பைடு நூலகம்研究内容
2.3、时空数据查询 时空查询处理主要研究时空查询的代价模型和时空查询 的优化执行策略。 具体的查询策略包括:窗口查询、运动对象最近邻查询、 TP查询和LB查询等
二、主要研究内容
2.3、时空数据查询 (1)窗口查询 正向查询:查找在t时刻或时间区间[t’,t”]内v的取 值,用传统方法解决。 反向查询:在时间序列中查找等于值c或值域范围 [c1<v<c2]的时间点,也叫值查询。 现实生活种植对某一段时间内发生的事件感兴趣,即 许多反向查询仅涉及一段时间区间,而不是整个时间区间, 这样时间序列窗口查询就成为反向查询与正向查询的合成。
二、主要研究内容
2.1、时空数据建模 (3)具体建模方式 ① 基于属性建模 属性突然变化 属性渐进变化 ② 基于位置建模 位置突然变化 位置渐进变化 ③ 同时基于属性与位置建模 属性和位置突然变化 属性和位置渐进变化 属性突然变化而位置渐进变化 属性渐进变化而位置突然变化
二、主要研究内容
2.1、时空数据建模(续)
二、主要研究内容
2.3、时空数据查询 (3)TP查询 对于与预测性时空数据库(Predictive Spatio Temporal Database),Tao与Papadias指出由于对象的运动型可能使传统 查询结果对于时空数据库而言是不够的。提出了TP查询 (Time -parameterized),返回结果R及其失效时间T以及在T后的 记过变化。扩展到连续查询,连续跟踪查询结果直到结果变 化满足某个条件为止。

时空数据模型标准

时空数据模型标准

时空数据模型标准
时空数据模型是一种用于处理和管理具有时间和空间维度的数据的模型。

以下是一些常见的时空数据模型标准:
1.时空立方体模型(Spatio-Temporal Cube Model):这是一种基于立方体的数据模型,将空间数据按照不同的维度进行组织和存储。

时空立方体模型可以用于表示不同时间和空间分辨率的数据。

2.时空对象模型(Spatio-Temporal Object Model):这是一种基于对象的数据模型,将时空数据表示为具有时间和空间属性的对象。

时空对象模型可以用于表示具有复杂时空行为的数据。

3.时空索引模型(Spatio-Temporal Index Model):这是一种用于快速查询和检索时空数据的模型,通过建立索引来提高查询效率。

时空索引模型可以基于不同的索引结构,如R 树、四叉树等。

4.时空数据仓库模型(Spatio-Temporal Data Warehouse Model):这是一种用于存储和管理大规模时空数据的模型,将时空数据组织成数据仓库的形式。

时空数据仓库模型可以用于支持时空数据的分析和决策。

这些时空数据模型标准在不同的应用领域和数据管理系统中得到广泛应用,可以根据具体需求选择适合的标准。

地理时空数据模型研究及应用综述

地理时空数据模型研究及应用综述

国土资源国土资源LAND&RESOURCESLAND&RESOURCES44地理时空数据模型研究及应用综述□浙江省测绘科学技术研究院 王杰栋地理信息系统(Geographic I n f o r m a t i o n S y s t e m ,GIS )的概念起源于60年代末、70年代初,其基本内容主要包括地理基础、标准化和数字化、多维结构等部分,可以反映出地理学中的区域综合能力、动态预测功能。

自1962年加拿大学者Roger. Tomlinson 建立了国际上第一个具有实用价值的加拿大地理信息系统CGIS 之后,很多国家相继建立了自己的地理信息系统。

同时,中国也完成了一批优秀的专用GIS 系统并投入使用。

地理实体主要通过空间、属性、时间等特征进行表达。

空间特征用于描述地理对象在地球表面及其附近位置的空间分布,属性特征着重描述地理对象的质量信息,时间特征则记录地理对象的时间尺度与时态关系。

然而,目前国内外的大多数GIS 系统主要局限于通过空间与属性数据来表达某一时刻地理实体的空间分布与相互关系,这并不能准确描述和描述真实世界中的时空变化。

由此,为满足动态目标与传感器等实时观测数据的要求,亟需发展一种新型地理信息系统——时态GIS (Temporal GIS, TGIS )。

一、TGIS 数据模型(一)时空立方体模型Hägerstrand 于1970年提出了时空立方体模型(Space-Time cube, ST-Cube ),其最初被应用于分析人类的迁徙状态并取得了较好的效果。

基于此模型,我们可以直观地描述地理空间实体的位置随时间序列的演变情况,其形成的运动轨迹称为时空路径。

不难理解,若一个时空路径为垂线段则表示地理实体在该时间跨度内的空间位置保持不变,若时间路径为倾斜线段则表示地理实体在时间跨度内发生了移动,且移动速度可以用斜率的倒数来表示。

(二)快照序列模型快照序列模型通常包括矢量快照模型和栅格快照模型。

第二章 空间数据模型

第二章 空间数据模型
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2.2栅格数据模型-离散化的方法 栅格数据模型规则的格网(常用三角形,方格,六角形) 规则的格网(常用三角形,方格,六角形),三角形 是最基本的不可再分的单元,根据角度和边长的 不同,可以取不同的形状,方格、三角形和六角 形可完整地铺满一个平面。 不规则的格网,可当做拓扑多边形处理,如按街 不规则的格网 区划分,社会经济分区等。 。
空间数据模型
本章描述的是整个GIS理论中最为核心的内容。 理论中最为核心的内容。 本章描述的是整个 理论中最为核心的内容 为了能够利用信息系统工具来描述现实世界, 为了能够利用信息系统工具来描述现实世界,并 解决其中的问题,必须对现实世界进行建模。 解决其中的问题,必须对现实世界进行建模。对 于地理信息系统而言,其结果就是空间数据模型。 于地理信息系统而言,其结果就是空间数据模型。 空间数据模型可以分为三种: 空间数据模型可以分为三种: 场模型:用于描述空间中连续分布的现象; 场模型:用于描述空间中连续分布的现象; 要素模型:用于描述各种空间地物; 要素模型:用于描述各种空间地物; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;
(一)空间结构特征和属性域 一 空间结构特征和属性域 空间” “空间”经常是指可以进行长度和角度 测量的欧几里德空间。 测量的欧几里德空间。空间结构可以是规 则的或不规则的。 则的或不规则的。 属性域的数值可以包含以下几种类型: 属性域的数值可以包含以下几种类型: 名称、序数、间隔和比率。 名称、序数、间隔和比率。属性域的另一 个特征是支持空值, 个特征是支持空值,如果值未知或不确定 则赋予空值。 则赋予空值。
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2.2栅格数据模型 2.2栅格数据模型
栅格模型把空间看作像 元的划分, 元的划分,每个像元都 记录了所在位置的某种 现象,用像元值表示。 现象,用像元值表示。 该值可以表示一个确定 的现象,也可以是一种 模糊的现象。但一个像 元应该只赋一个单一的 值。

时空数据模型

时空数据模型
• 因此提出一种面向非遗文化空间的时空 数据模型,对非遗文化空间的时空演变 过程进行表达和分析。
2.建立非遗文化空间时空 数据模型的关键
2.1 时空特性 2.2 载体类型
把握非遗文化空间的时空特征, 理清非遗文化空间载体的类型, 并对其进行时空表达,是建立 非遗文化空间时空数据模型的 关键。
非遗文化空 间的基
• 为了更好地表达非遗文化空间对象的行 为特性和变化原因,本模型中讨论的 “事件”和“过程”都是在特定尺度下 的划分。
3.1 模型的主要构成
事件
事件的类型、发生的时间、 地点、参与者、事件产生 的原因等。
过程
被用来描述事件,主要是指对 象演化进程中相邻两个状态间 的系列操作,这些操作最终引 起对象发生由量到质的变化。
感谢您的聆听
籍贯地、工作地等的空间分布格局,描 述传承人在不同发展时期的空间动态。
4.2 载体数据采集及表达
数据采集
整理出孝感雕花剪纸相关资源信息 123 条, 时间跨度为: 1950年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日。其中,围绕传承人建立的数据信息 如图。
提取传承人相关的事件( 包括发生的时间、 范围、过程与变化等) 、空间位置及状态等 信息,并建立空数据库。时空数据模型构建
——非物质文化遗产文化空间
目录
1. 概述
2. 建立非遗文化空间时空
数据模型的关键
非遗非遗文化空间的时
3. 空数据模型
4. 案例
1.概述
1.1 背景及意义 1.2 时空数据模型
1.1 背景及意义
• 非物质文化遗产 是一种产生于特定时空、以人为依托而进行世代相承的活态艺术。 • “文化空间”,即“具有特殊价值的非物质文化遗产的集中表现”,是非遗不可分割的

空间数据模型

空间数据模型

空间数据模型:场模型,要素模型,网络模型
场模型:表示在二维或者三维空间里被看做连续变化的数据。

例如可以表示地表温度,大气污染物集中程度,土壤的湿度水平等。

其中最常见的是栅格数据模型。

要素模型:强调了离散对象,根据它们界线以及组成它们或者与它们相关的其他对象,可以详细的描述离散对象。

网络模型:表示特殊对象的交互,例如水、交通。

栅格数据
矢量数据和栅格数据
常见的栅格数据类型是正方形,也有三角形和六边形等。

栅格模型中每一个网格是一个象元,每个象元有一个对应的数值,每
一个数值代表一种属性,如环境污染程度、植被覆盖类型、土地利用等空间地理现象。

网格单元的大小对地图的分辨率和计算精度起关键的作用,与计算机存储量和分辨率成反比。

网格越大,信息量越模糊(存储量小),分辨率越低。

网格越小,则反之。

要素模型:
三个地物要素对对象:点对象,线对象,多边形对象。

地理要素间的空间关系(拓扑关系)
矢量数据
影像投影运用到拓扑关系。

网络模型
网络模型将数据组织成有向结构。

结点代表数据记录,连线描述不同节点数据间的关系。

常用来表示航线、海上路线、燃气管道、交通等。

网络模型示意图。

时空数据模型简介资料

时空数据模型简介资料

时空数据模型研究进展
时空数据模型的研究历程可概括为20世纪70年代 的酝酿起始阶段,80年代的开拓阶段和90年代后的 大发展阶段。前两个阶段重点主要表现为空间为主 的GIS功能研究和以时态信息处理为主的时态数据库 研究,时空结合方面涉及的很少。20世纪90年代初 期,出现了大量专门用于处理时空数据的模型和原 型系统。目前主要时空数据模型设计方法有一下几 种:一是在栅格、矢量空间模型基础上扩展时间维, 二是在时间模型基础上扩展空间维,三是面向对象 方法。
时空数据模型简介
时空数据模型是TGIS和STDB的基础。时 空数据模型通常由数据结构、数据操作和完 整性约束三部分组成(张祖勋等,1996)。 时空数据模型是一种有效组织和管理时态地 学数据、空间、专题、时间语义完整的地学 数据模型,它不仅强调地学对象的空间和专 题特征,而且强调这些特征随时间的变化, 既时态特征。建立合理、完善、高效的时空 数据模型是实现时态GIS的基础和关键。
时空立方体模型
时空立方体模型用几何立体图形表示二维图形 沿时间维发展变化的过程,表达了现实世界平面 位置随时间的演变,将时间标记在空间坐标点上。 给定一个时间位置值,就可以从三维立方体中获 得相应截面的状态,也可扩展表达三维空间沿时 间变化的过程。缺点是随着数据量的增大,对立 方体的操作会变的越来越复杂,以至于最终变的 无法处理。
(3)在地学对象认识和表达过程中,领域专家、 数据收集者和GIS技术人员存在着重要的概念差异, 导致在对象抽象方式、模型定义、数据结构和组织 方式上存在着争议。经验表明,仅仅依靠简单的时 间或空间的扩展方式是无法灵活、高效地表达时空 现象及其关系的,也不能满足时态GIS的需求。 (4)时空数据模型通用性低。目前的时态GIS主 要有一下3种实现方式:基于商业GIS系统的时态扩 展,用于科学研究的原型系统,针对特殊应用的时 空查询工具。然而这些系统大多是针对特定的应用 而设计的,只能使用特定的数据结构,通用性非常 弱。

面向对象的时空数据模型

面向对象的时空数据模型

面向对象的时空数据模型1. 引言面向对象的时空数据模型是计算机科学领域中的一个重要概念,它是一种用于描述和处理时空数据的方式。

时空数据是指在时间和空间上具有变化规律的数据,例如地理信息系统中的地理坐标、气象数据等。

面向对象的时空数据模型将时空数据抽象为对象,并通过面向对象的方法对其进行建模和处理。

本文将介绍面向对象的时空数据模型的基本概念、特点,以及在实际应用中的应用场景和重要性。

2. 面向对象的时空数据模型的基本概念面向对象的时空数据模型将时空数据抽象为对象,每个对象都具有属性和方法。

属性描述了对象的特性,方法描述了对象的行为。

通过定义不同的类,可以创建多个对象实例,实现对时空数据的描述和处理。

面向对象的时空数据模型中,常用的类包括点、线和面。

点代表一个时空位置,具有经度、纬度和时间等属性;线代表一条时空路径,由多个点组成;面代表一个时空区域,由多个线或点组成。

在面向对象的时空数据模型中,还可以定义一些常用的操作,例如空间查询、空间分析和空间可视化等。

这些操作可以通过方法来实现,并且可以方便地对时空数据进行处理和分析。

3. 面向对象的时空数据模型的特点面向对象的时空数据模型具有以下几个特点:3.1 封装性面向对象的时空数据模型通过将数据和方法封装在类中,实现了数据和操作的封装。

使用者可以通过对象的接口来操作数据,而不需要了解具体的实现细节。

3.2 继承性面向对象的时空数据模型支持继承机制,可以从父类派生出子类。

子类继承了父类的属性和方法,并可以对其进行扩展或重载。

这种继承关系使得数据模型的设计更加灵活和可扩展。

3.3 多态性面向对象的时空数据模型支持多态性,同一操作可以根据不同的对象实例执行不同的行为。

这种多态性使得数据模型的应用更加灵活和可扩展。

3.4 具体化和抽象化面向对象的时空数据模型既可以对具体的时空数据进行建模,也可以对抽象的概念进行建模。

这种具体化和抽象化的能力使得数据模型可以适应不同的应用场景。

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