第六讲-时空数据增量更新方法
在Hadoop中实现数据增量更新的最佳实践
在Hadoop中实现数据增量更新的最佳实践随着大数据时代的到来，数据的更新和处理变得越来越重要。
在Hadoop生态系统中，实现数据增量更新是一项关键任务。
本文将探讨在Hadoop中实现数据增量更新的最佳实践。
一、理解数据增量更新的概念和挑战数据增量更新是指在已有数据集的基础上，仅更新新增的数据，而不对整个数据集进行重新计算。
这种增量更新的方法可以大大减少计算和存储的开销。
然而，在Hadoop中实现数据增量更新面临着一些挑战。
首先，Hadoop的分布式特性使得数据的同步和一致性变得复杂。
其次，由于数据量庞大，如何高效地识别新增数据也是一个难题。
二、使用Hadoop的增量导入工具Hadoop提供了一些增量导入工具，如Sqoop和Flume，可以帮助我们实现数据增量更新。
Sqoop是一个用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中的工具，它支持增量导入功能。
Flume是一个分布式的日志收集和聚合系统，也可以用于数据的增量导入。
使用这些工具，我们可以通过设定合适的增量导入策略，只导入新增的数据，而不重新导入整个数据集。
这样可以大大提高数据更新的效率。
三、使用HBase实现数据增量更新HBase是Hadoop生态系统中的一种分布式数据库，它提供了高效的数据存储和查询能力。
在HBase中，我们可以使用增量更新的方式来更新数据。
首先，我们需要将数据导入到HBase中。
可以使用Sqoop等工具将数据从关系型数据库中导入到HBase的表中。
然后，我们可以使用HBase的API来实现数据的增量更新。
通过设定适当的版本号，我们可以在插入新数据时保留历史数据的版本信息，从而实现增量更新。
四、使用MapReduce实现数据增量更新MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的编程模型。
通过编写MapReduce程序，我们可以实现数据的增量更新。
在MapReduce程序中，我们可以使用Hadoop提供的InputFormat和OutputFormat来读取和写入数据。
Python网络爬虫的数据增量更新与定时任务
Python网络爬虫的数据增量更新与定时任务随着互联网的迅速发展，信息资源的爆炸式增长，网络爬虫成为了获取、整理和分析大量网络数据的重要工具之一。
而在实际应用中，数据的增量更新和定时任务的设置也变得尤为重要。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的数据增量更新和定时任务的实现。
一、数据增量更新数据增量更新是指在已有数据基础上，只获取并更新新增的数据，而不是重新获取全部数据。
这样可以避免重新爬取所有数据，提高爬取效率。
以下是一些常用的数据增量更新的实现方法：1. 使用唯一标识符：每条数据都有一个唯一标识符，通过比较新爬取到的数据与已有数据的标识符，可以判断出哪些数据是新增的。
然后只需更新新增数据即可。
2. 使用时间戳：给每条数据添加一个时间戳字段，记录数据的更新时间。
在进行数据增量更新时，只需比较新爬取到的数据的时间戳与已有数据的时间戳，判断出哪些数据是新增的。
3. 使用哈希值：将每条数据的内容生成一个唯一的哈希值，通过比较新爬取到的数据的哈希值与已有数据的哈希值，可以确定哪些数据是新增的。
二、定时任务的设置定时任务是指定期自动执行某个任务的功能。
在网络爬虫中，可以利用定时任务来实现自动定时爬取数据的功能。
以下是一些常用的定时任务的设置方法：1. 使用Python的schedule库：schedule库是一个用于时间调度的Python库，可以方便地设置定时任务。
通过编写一个定时函数，然后使用schedule库设定定时规则，即可实现定时任务。
2. 使用Python的crontab模块：crontab模块是一个用于定时任务的Python模块，可以通过简单配置来实现定时任务的设置。
通过编写一个定时函数，然后使用crontab模块来设置定时规则，即可实现定时任务。
3. 使用第三方定时任务工具：除了使用Python的库和模块外，还可以使用第三方的定时任务工具来实现定时任务的设置。
例如，Linux系统下的cron工具，可以通过设定定时规则来执行Python脚本，实现自动定时爬取数据的功能。
时空数据分析的方法与实现
时空数据分析的方法与实现随着数字化时代的到来，大量的数据被不断地产生和积累。
其中，时空数据（spatial-temporal data）也成为了重要的数据类型之一。
时空数据是指在时间和空间上展现规律和变化的数据。
例如，地理信息系统（GIS）中的地图数据、社交网络中的用户位置数据、气象站的温度和湿度等数据都是时空数据。
时空数据可以用于很多领域的研究，如城市规划、环境保护、物流运输等。
对时空数据的分析可以帮助我们发现数据背后的规律和趋势，为决策提供参考和支持。
本文将介绍时空数据分析的方法和实现。
一、时空数据的可视化可视化是时空数据分析的重要手段之一，通过可视化可以将数据呈现为形象化的图形或图像，将数据中的规律和特征展现出来。
时空数据的可视化可分为静态可视化和动态可视化两种。
静态可视化需要将时空数据处理成静态的地图或图像，并呈现给用户。
其中，最基本的方法是choropleth map（等面积分级图），它将区域按照某个属性值分为若干等级，并以颜色区分。
除此之外，还有 heat map（热力图）、vector map（矢量地图）等多种可视化方法。
这些方法有着各自的优缺点，需要根据数据类型和需求进行选择。
动态可视化则将时序数据以动态的方式呈现。
例如，可以将城市的交通流量以流动的线条展示，或将海洋中的温度变化以动态的色彩过渡展现。
这些动态可视化方法能更好地反应时空数据的动态变化。
二、时空数据的挖掘与分析时空数据的挖掘和分析可以通过多种方法完成，其中比较常用的有空间统计分析、时空数据建模和机器学习算法等。
空间统计分析是指对空间分布特征的分析，例如：数据的聚集性、相关性、差异性等。
常见的空间统计分析方法有 Moran's I、Geary's C、Hot Spot Analysis 等。
这些方法可以帮助我们发现数据中存在的特殊模式和关联关系。
时空数据建模是对时空数据进行预测和模拟的方法，其中时空数据建模的难点和挑战在于需要同时考虑时间和空间上的多变量因素。
如何使用MySQL实现数据的增量更新
如何使用MySQL实现数据的增量更新在当今数据驱动的社会中，数据的增量更新变得愈发重要。
MySQL作为一种常用的关系型数据库，可以通过一些技巧和策略来实现数据的增量更新。
本文将介绍如何使用MySQL来实现数据的增量更新，并提供一些实用的方法和技巧。
一、了解增量更新的概念和意义增量更新是指只更新发生更改的数据，而不必更新整个数据集。
在处理大规模数据集时，增量更新可以显著提高效率，减少不必要的资源消耗。
通过实现增量更新，我们可以将数据更新的过程变得更加高效和可持续。
二、使用触发器实现增量更新触发器是MySQL的一种强大的功能，可以在表中的数据发生更改时自动触发执行一些指定的操作。
我们可以利用触发器来实现增量更新的功能。
以下是一个简单的示例：```sqlCREATE TRIGGER trigger_name AFTER UPDATE ON table_nameFOR EACH ROWBEGIN-- 在此处编写需要执行的增量更新操作-- 可以使用NEW和OLD关键字来访问更新前后的数据-- 例如使用NEW.column_name访问更新后的值-- 使用OLD.column_name访问更新前的值END;```在触发器中，可以编写增量更新的相关逻辑。
可以使用NEW关键字来访问更新后的数据，使用OLD关键字来访问更新前的数据。
通过在触发器中编写相应的SQL语句，可以实现数据的增量更新。
三、使用索引实现增量更新索引是MySQL中的另一个重要概念。
通过在表中创建适当的索引，可以加快数据检索和更新的速度。
在实现增量更新时，可以通过创建适当的索引来提高更新效率。
首先，我们需要通过ALTER TABLE语句来添加索引：```sqlALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_name);```在确定了需要更新的列和索引之后，我们可以使用如下的SQL语句来实现增量更新：```sqlUPDATE table_nameSET column_name = new_valueWHERE updated_column > last_updated_value;```通过将更新的条件限制在大于上一次更新的值的范围内，可以避免不必要的更新。
如何在Hadoop中实现数据的增量计算与更新
如何在Hadoop中实现数据的增量计算与更新在大数据时代的背景下，如何高效地处理海量数据成为了一个亟待解决的问题。
Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
在Hadoop中，如何实现数据的增量计算与更新成为了一个关键的挑战。
本文将从数据增量计算的概念入手，探讨如何在Hadoop中实现数据的增量计算与更新。
首先，我们来了解一下什么是数据的增量计算。
数据的增量计算指的是在已有的数据集上进行更新和计算，而不是重新计算整个数据集。
这种方式可以大大减少计算时间和资源消耗，提高计算效率。
在Hadoop中，我们可以利用其分布式计算的特性来实现数据的增量计算与更新。
在Hadoop中，实现数据的增量计算与更新主要有两种方法：增量处理和迭代计算。
增量处理是指将新的数据与已有的数据进行合并，得到一个新的数据集。
这种方法适用于数据量较小且数据更新频率较低的情况。
迭代计算则是指在已有的数据集上进行迭代计算，每次迭代都会更新部分数据，直到满足停止条件为止。
这种方法适用于数据量较大且数据更新频率较高的情况。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法来实现数据的增量计算与更新。
下面以一个电商网站的用户行为分析为例，来详细介绍如何在Hadoop中实现数据的增量计算与更新。
首先，我们需要将用户的行为数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中。
每当有新的用户行为数据产生时，我们可以通过Flume等工具将其实时地传输到HDFS中。
这样，我们就可以将新的数据与已有的数据进行合并，得到一个新的数据集。
接下来，我们可以使用Hadoop的MapReduce框架对新的数据集进行计算和更新。
首先，我们需要编写Map函数来将输入数据进行切分和映射。
然后，我们可以编写Reduce函数来对映射结果进行合并和计算。
在这个过程中，我们可以利用Hadoop的分布式计算能力，将计算任务分发到多个节点上并行执行，从而提高计算效率。
数据库的增量式更新
数据库的增量式更新数据库的增量式更新是一种常见的数据管理和维护方式。
它可以提高数据库的效率和性能，并减少对系统资源的占用。
本文将探讨增量式更新的定义、原理、优点以及具体的应用场景。
一、增量式更新的定义增量式更新是指在数据库中只更新已经发生变化的数据，而不是对整个数据库进行全量更新。
这种更新方式可以减少数据库操作的时间和系统资源的消耗，提高数据库的响应速度和性能。
二、增量式更新的原理在传统的全量更新方式中，当数据库中的数据发生变化时，需要重新对整个数据库进行更新。
而增量式更新则是根据变化的数据来进行局部的更新，只对发生变动的数据进行操作。
这是通过记录和跟踪数据库中的变化来实现的。
增量式更新的原理包括以下几个步骤：1. 数据变化的记录：数据库需要记录数据的变化，包括新增、修改和删除操作。
2. 变化数据的抽取：根据记录的变化，抽取出需要进行更新的数据。
3. 数据更新的处理：将抽取出的变化数据进行更新操作，可以是增加、修改或删除操作。
4. 数据库索引的更新：在更新数据之后，需要对数据库的索引进行相应的更新，以保证查询的准确性和效率。
三、增量式更新的优点增量式更新有以下几个优点：1. 减少数据库操作时间：由于只针对变化的数据进行操作，减少了对整个数据库的更新操作，从而降低了数据库操作的时间。
2. 提高数据库性能：增量式更新能够减少系统资源的占用，提高了数据库的响应速度和性能。
3. 简化数据管理：增量式更新将数据变动的记录和处理集中在一起，简化了数据管理的过程。
4. 减少数据冗余：增量式更新只更新变化的数据，避免了对不变的数据进行重复操作，减少了数据的冗余。
四、增量式更新的应用场景增量式更新广泛应用于数据库管理和数据同步等领域。
以下是几个常见的应用场景：1. 数据同步：在数据同步过程中，增量式更新可以根据变化的数据进行增量同步，减少数据传输的流量和时间。
2. 日志管理：在日志管理系统中，增量式更新可以记录和处理系统的日志信息，包括新增的日志、修改的日志和删除的日志。
空间数据库更新模式、技术与方法
城
勘
测
Ｄｅ ． ｅ ２０１１ Ｎｏ ６ ．
Ｕｒ ｎ ｏｅ ｈ ｅ ｌＩ ｅ ｔｇ ｔｏ ＆ Ｓｕ ｖ ｙｉｇ ｂａ Ｇｅ ｔｅ ｎｉａ ｎｖ ｓｉ ａｉｎ ｒｅ ｎ
然用户数据 库 的更 新 问题将极 大 简化 ， 实 际上几 乎 找 但 不到这样 的城市 ， 由于条块分割 、 自为政 、 Ｉ 往往 各 ＧＳ提供
商激烈竞争 等 原 因 ， 得 异构 空 间数 据 库普 遍 存 在 （ 使 例 如 ：ＷＧ库 、 ｐｎｏＳｐｅＭ ｐ Ｍ ｐ Ｉ、ｅＳ ｒ 等 ） Ｄ ＭａＩ 、ｕｐｒ ａ 、 ａＧＳＧ ｏｔ 等 ｆ ａ ， 即使使用相同 ＧＳ平台软件 ， Ｉ 数据标准也常常不一样 。
３ ２ 用 户数 据库 更新 模式 ． （） １ 同构 数据 库 更新
由于技术和历史 的原 因 ， 个城 市 （ 区域 ） 一 或 各应 用
领域无法共享一 个空 间数 据库 ， 往往 是 各部 门为 满足 各
自的需要都有 自己独立运 行 的空 间数 据库 。同构用 户数 据库可 以看 做是各 应用 领域 （ ￣／ 规 ｔ国土／ ｊ 房地 产／ 通／ 交 市政等 ） 同时使用 多个空 间数据库 副本 ， 者虽然数 据库 或 实现上有所不 同， 但逻辑上遵循统一 的空间数 据标准 。
关 键 词 ： 间数 据 库 ； 新 模 式 ； 术 与 方 法 空 更 技
由于 现实世 界 空 间实体 及其相 互关 系 随时 间 不断 发 生变 化 ， 使地 理 空 间 数 据库 的持 续 更 新 既是 一项 长
期 艰 巨任 务 ， 又是 一 个 复 杂 的 系统 工程 。它不 仅 涉 及
智慧城市中海量时空大数据的级联更新方法
Cascade Update Method of Massive Spatio-temporal Big Data inSmart CityWU Yingnan ，CHEN FeiIn the aspect of cascade update of multi-scale massive spatial-temporal data, this article formulates the rules for discovery, recognition and cascade update of data change information, develops relevant model algorithms, provides technical support for cascade update of cross-scale spatial data, and applies them to the update and maintenance of vector spatial-temporal data in smart cities, thus improving the efficiency of government decision-making and emergency command based on spatio-temporal big data.本文在多尺度海量时空数据的级联更新方面，制定数据变化信息发现、识别和级联更新规则，开发相关模型算法，为跨比例尺空间数据级联更新提供技术支撑，应用到智慧城市的矢量时空数据更新维护中，提升了基于时空大数据进行政府决策和应急指挥的工作效率。
引言：随着天空地海一体的传感器网技术、人工智能技术、“互联网+”技术的发展，地理时空大数据服务在社会生活中的作用日益广泛。
智慧城市中，政府部门在区域发展规划、文物保护、森林防火、应急抢险救灾等诸多方面都离不开时空大数据和地理信息服务，而海量时空大数据的快速及时更新是保持智慧城市鲜活性的重要保障。
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时空数据增量更新方法周晓光 中南大学信息物理工程学院内容空间数据更新的生产现状 基于事件的增量更新方法 基于拓扑联动的增量更新方法 基于时间跨度的增量更新方法 地表覆盖数据的增量更新 影像数据的增量更新 数字高程模型的增量更新 增量更新中的空间数据质量控制1：50000更新作业图室内检核实地巡检作业流程 1数据整合、室内判绘 资料收集与分析 室内判绘检核、修改根据最新影像补绘居民 地、稻田、水系、道路等 要素 作业队内业人员测量队内业根据最新影像等资料 作业队内业质量检查员 成果：电子 影像地图核心要素数据正射影像数据外业补调补测影像图清绘外业核实、补调补测DRG 数据将外业调绘影像地图 （磨损、潦草）转绘到 新影像地图上 作业队外业调绘员根据喷绘影像地图补测 高压电线、补调行政名 称、道路等级、宽度等 信息 作业队外业调绘员测量队外业成果：纸质 影像地图道路整合数据外业成果队内巡检外业成果队外巡检其他专业资料根据多种资料及外业巡 检检查清绘影像地图（蒙 透明纸）中的错、漏情 况，并提醒补充、修改 （结合检查记录表） 作业队外业质量检查员境界数据根据多种资料及外业巡 检检查清绘影像地图（蒙 透明纸）中的错、漏情 况，并提醒补充、修改 （结合检查记录表） 质检站质量检查员（抽 检10%）作业流程 2内容空间数据更新的生产现状 基于事件的增量更新方法 基于拓扑联动的增量更新方法 基于时间跨度的增量更新方法 地表覆盖数据的增量更新 影像数据的增量更新 数字高程模型的增量更新 增量更新中的空间数据质量控制基于事件的增量更新方法基于事件的增量更新思想的由来 基于事件的增量信息采集系统 基于变化映射的动态操作间接获取变化信息的 主数据库的增量式更新过程T0F1 F2 F3 F4T1 T0 2 T0F1 F2 F3 F44F01、T1时刻的快照提 交给数据库； 2、从数据库中提取 与变化区域相应的T0 时刻数据库记录致工 作区； 3、对T0、T1时刻的 快照进行叠加分析与 判断推理； 4、更新数据库记录。
F0 T1F7T1快照F5 F6 F73 1F5 F6F0F0系统工作区数据库更新中的数据分类T0F1 F2 F3 F4老数据集（datasetT0） 新数据集（datasetT1）F0 T1 2 存档 部分removal系统工作区1F5 F6 F7重叠 部分0verlap新加 部分 additionF0Overlap= {objects T0：( objectT0 ∩ objectT1 ≠ ∅ )} ∪ {objects T1： (objectT1 ∩ objectT0 ≠ ∅)}, Overlap 对象为datasetT1 与 datasetT0中 属性相同的对象的交不为空的对象。
⇒ Removal = datasetT0 – Overlap, Addition = datasetT1- Overlap,基于数据分类的数据库更新操作举例removalF2deleteT0F1 F2 F3F4F0F5 F1 F2 F7 F6 F3 F7 F4addition create overlapF5 F1 F6 F7 F4 F3 F0T1F5 F6F0F0 存档部分： F2 重叠部分：F0 F1What to do?F3 F4 F5 F6 F7 添加部分 ：道路重叠部分0verlap的分类overlap SEToverlap1= {object： objectT0 = objectT1} SEToverlap2= {object： objectT0 ∩ objectT1≠∅}F5 F1 F6 F3F0F5 F1 F6F7 F4F7 F4F3F0SEToverlap1：T0至T1时刻没有发生变化即完全相等的 对象，对这类对象不需要执行任何操作，保留不变； SEToverlap2：T1时刻与T0时刻的同类对象有交，但并 不相等的对象，这类对象仍需进一步分析。
对 OVERLAP2 对象如何操作？overlapF5 F1 F6 F7 F4拆除F1、F2、 F3，重建 F5、F6，将F4扩建为F7。
发生了什么? ——事件F3Delete: F1、F2、 F3， Create: F5、F6， Modify: F4 to F7.引入事件的目的：帮 助判定时空对象的变 化类型，从而进一步 确定对变化对象应该 执行的操作类型。
基于事件的增量信息模型p q m t ⎧ ⎫ I = U ⎨ Eventi , U (∆O j , A j ),U (∆Pk , Ak ), U ∆El , UVR ⎬ i =1 ⎩ j =1 k =1 l =1 R =1 ⎭ nI：表示增量信息集合 Event:表示事件，包括现实空间的变化事件和计算机操作事件 ∆Oj，Aj : 表示变化对象及其属性； ∆PK，AK :表示变化对象的差及其属性； ∆El : 表示变化图元 VR : 表示变化参数 通过这4项的组合可表达不同应用中的增量信息基于拓扑联动的增量更新方法拓扑联动更新的问题P1 l3 l1 n l2 P2 P3 (a) 结点移动影响的关联目标 l1 n l2 l3 l4 l6 l5 P1 P2 P1′ l4 l6 l5 n′ P2′ P3 ′ ′‘ (b) 结点移动后产生的新目标 P1′ 2‘ P2′‘n′P3P3 ′‘（c）对消失目标执 （d）对新出现目 标执行新建操作 行存档操作（e）对形状发生变化的目执行位置修 改操作基于拓扑联动的增量更新思路拓扑联动 目标的增 删修改 地块 水系 管线 基本联动类型 地块合并 地块分割 公共边界调整 细分类型 m种细分类型 n种细分类型 p种细分类型 拓扑关系(邻 接、连通等) 确定原联动 比较 目标 构建新目 分析 标 联动操作（结 点替换等） 确定目标变 化类型 出现 消失 扩大 缩小 变化 映射对目标执行 更新操作新建 存档结点移动 复合分并…变化类型推断规则变形 移动 …位置修改 …增量 更新GIS数据库地块拓扑联动类型细分的基础HA =BABAa) 两地块简单相邻b) 地块A与其空洞地块内相邻AHA BAHABc) 地块A与两个相接空洞地块内相邻d) 含有空洞的地块A与地块B简单相邻地块变更类型的细分方法变化前的地块形状及其拓扑关系 A 变化后的地块形状及其拓扑关系 C分割HAAHC CABHA =BCDHC =DA合并CAHACHCB公共边界调整BDA A HC C HD通过变化前后的地块类型及其拓扑关系来区分地块合并的细分a A c B （a） HA =B b a A b a d A HA c B （d） b C HC d d HA B （b） a HC C （c） A f e A H C a A b C e A （e） HA =B （f） HA B （g）ABCHCa ACHCCcBC（h）地块分割的细分A (a) A (b) A HA (c) A HA (d) B HC C A (h) B C A (g) B HB C B C=HB A HA (f) HB B HB C B C A HA (e) B HB C B HA C公共边界调整的细分A B (a) A HA =B (b) A HA =B (c) A′A′B′AHA B (e)A′′ C B′A′ B′ AHAB (f)A′ CB′A′B′′ A HA B (g) A′HA′ B′′HA BA′ (d)HA′ B′界址线的拓扑联动类型a N1 N2 a N2 a N1 N2 a N2N1N1(a) 两端点的度都大于3(b) 一个端点的度都大于3，另一个等于3(c) 两端点的度都等于3实体变化类型推断基础不完整界址线 A B B 孤立界址 线 A B 穿越界址 线 A B 延长界址 线 地快重叠A A B悬挂界址线地块目标间的拓扑一致性约束条件父子地块间的拓扑关系YXYXXYXY(a) Y contains X X Y(b) Y inside xX=Y (d) X equal Y(c) X overlap Y地块变化类型推断规则Y X Y X X Y X Y (a) Y contains X X Y (b) Y inside xX=Y (d) X equal Y(c) X overlap Y规则1）: if ((fD(A∩L1)) ≤0) then Disappearance (A)；if (fD (B∩L0)≤0) then Appearance（B） 规则2）: if ((fD（A∩B）= 1) and (A∩B≠A) and (A∩B≠B) then (Disappearance(A) and Appearance(B)) 规则3): if ((A∩B)= A) and (A∩B≠B)) then (Disappearance (A) and Appearance (B)) 规则4): if ((A∩B)= B) and (A∩B≠A)) then Contraction（A→B） 规则5): if ((fD（A∩B）= 4)) then (Disappearance(A) and Appearance(B))地块实体变化类型推断举例b A a B n1 d C n2 cd ∩ L1= 0，A ∩ B= 2，A ∩ C= 2 d ∩ L1= 0 ⇒ Appearance（d）BI A = 2 QT B ≠ QT A ⎫ ⎪ ⎬ ⇒ appearance ( B ) QT B ∩ QT 1 = Φ ⎪ ⎭CI A = 2⎫ ⎪ QTC ≠ QTA ⎬ ⇒ appearance (C ) QTC ∩ QT1 = Φ ⎪ ⎭基于时间跨度的增量更新方法增量更新过程的建模导航地图数据从t0时刻到tn时刻发生了多次变 化,服务器端存储了数据的变化过程 增量更新时,需要将客户端所存储的时间点(如 ti ) 传给服务器, 服务器根据该时间点( ti ) 计算服务器中最新时 间点(即当前时间点) tn的地图数据与t i时刻地 图数据之间的增量,并将该增量传回给客户端, 客户端根据收到的增量完成地图数据的更新。
t0 到tn 时间段内地图数据的变化过程基于历史跨度的时空数据模型时间戳ti上的导航地图数据变化后的状态称为t i 时刻的历史状态,记为HST ti多个历史状态的集合构成一个导航地图数据的历史跨度,记为HSP ,HSP = { HST ti|ti< tj, i < j}基于历史跨度的时空数据模型( history span based temporal -spatial model , HSBTM)HST ti= { P t i, G ti, A t i}P ti表示该对象ti历史状态对应的更新操作类型;G ti表示该对象t i 历史状态时的空间数据;A ti表示该对象t i 历史状态时的属性数据增量计算HSBTM简化实现的示例地表覆盖数据增量更新方法技术路线图新植被覆盖数据库新植被覆盖图新影像旧影像新影像旧植被覆盖图变化信息全球地表覆盖增量信息模型∆Oi , i{1,2,…m}, 表示变化目标,栅格模型中的像素，矢量模型中的多边形Ai ,i{1,2,…m}, 表示变化目标的变化属性，直接表达A →B 变化类型的编码，也可以是隐含表达变化类型的目标变化后地表覆盖类型⎭⎬⎫⎩⎨⎧∆==U mi i i A O I 1),(根据增量信息文件生成新植被覆盖图质量控制措施1“伪变化”剔除本身是增量更新中确保增量信息质量的一项重要措施①基于两个时相数据间像元光谱变化直接比较来获取变化类型的方法:引入第一期植被覆盖图来检查变化分类成果质量的可靠性②通过两个时相数据间像元光谱变化直接比较来发现变化，然后对变化目标进行分类来获取第二期植被覆盖类型的方法。