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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。

地空一体化战场时空数据组织模型及应用

地空一体化战场时空数据组织模型及应用

地空一体化战场时空数据组织模型及应用
空地一体化战场时空数据组织模型是以时空基础资料作为数据载体等建立的以空中地
面联合的实时战场形象为核心的综合信息系统。

最大程度地反映了空地一体化战场中的情
景空间形态特征、参战方主体及各类攻击手段等时空信息及关系。

空地一体化战场时空数
据组织模型建立的新理论和新技术,研究和数字化建模的核心思想是在空地一体化战场实
时战场形象的操作指令,实现智能化的实时组织和配置,以及时空基础资料、战场实时情
景数据和信息关系的解压缩处理和加载,建立更完善的实时战场模型,从而对敌对对象及
地形环境进行快速、准确的识别跟踪和实时监控,进而实现更为有效的救援、反恐、护航、编队等多模态任务作业。

空地一体化战场时空数据组织模型建立的时空基础资料包括几何空间元素、空地一体
化战场物理形象规则、参战主体、天然气态条件、参战方、攻击手段及关系等;时空数据
也要包含实时地形环境指示、机动单元标签数据、参战方位置数据、单元状态数据、连接
方式交通数据及实时地形环境描述等。

这也促使时空数据模型变得更为复杂,时空数据量
及处理量增大,也增强了时空数据服务性能。

空地一体化战场时空数据组织模型的应用广泛,对军事、安全及民用空地一体化战场
的管理、攻击、作战行动等都有重要的作用,可以有效降低战斗力、救援力的运用成本,
减少指挥作战人员的负担和风险,提高核心阵地、态势、指挥参数等作战基础数据的可视
性和连接性。

此外,空地一体化战场时空数据组织模型在星空物理场景下还可以运用到航
空安全相关的航空旅行路线监控以及能见度等作战指标的模拟和预报中。

时空数据模型的表达方法

时空数据模型的表达方法

时空数据模型的表达方法
时空数据模型的表达方法是指用于描述和处理时空数据的数据模型。

时空数据
模型主要涉及地理位置和时间,用于表示和管理与地理位置和时间有关的数据。

以下是常见的几种时空数据模型的表达方法:
1. 栅格模型:栅格模型是一种将地理空间分割成规则网格的方法。

每个网格单
元都包含一个数值或某种属性信息,可以用来表示地理要素的分布或变化。

栅格模型适用于处理多尺度和连续变量数据,如地表温度、降雨量等。

2. 矢量模型:矢量模型使用点、线和面等基本几何要素来描述地理实体的形状
和位置。

通过矢量模型可以准确地表示地理要素之间的拓扑关系,如相邻、相交等。

矢量模型适用于处理离散的、具有精确几何形状的地理实体,如道路、建筑物、国界等。

3. 拓扑数据模型:拓扑数据模型是一种基于图论概念的数据模型,用于描述地
理实体之间的拓扑关系。

拓扑数据模型以节点、边和面作为基本要素,在描述地理实体时考虑了其邻接、相交和顺序等关系,可以用来进行空间网络分析和路径分析等。

4. 时空数据立方体模型:时空数据立方体模型是一种将时空数据组织成多维数
据立方体的方法。

它将地理位置和时间作为数据立方体的维度,通过对不同位置和时间上的数据进行切片和汇聚,可以实现对时空数据的灵活分析和可视化。

综上所述,时空数据模型的表达方法包括栅格模型、矢量模型、拓扑数据模型
和时空数据立方体模型。

选择适合的表达方法可以根据具体应用需求和数据特点来确定,以便更好地处理和分析时空数据。

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。

贝叶斯时空高斯过程模型

贝叶斯时空高斯过程模型

贝叶斯时空高斯过程模型全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:贝叶斯时空高斯过程模型是一种统计模型,它结合了贝叶斯统计和高斯过程,用于对时空数据进行建模和预测。

在实际应用中,贝叶斯时空高斯过程模型被广泛应用于气象预测、地震预测、人口迁移模式等领域。

本文将从概念、原理、应用等方面对贝叶斯时空高斯过程模型进行深入探讨。

一、概念贝叶斯时空高斯过程模型是一种统计模型,它基于高斯过程和贝叶斯统计的原理,用于对时空数据进行建模和预测。

高斯过程是一种连续随机变量的分布,通过其均值和协方差函数来描述变量之间的相关性。

而贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法,通过先验分布和观测数据来更新参数的后验分布。

贝叶斯时空高斯过程模型结合了这两种方法的优势,可以对时空数据进行有效的建模和预测。

二、原理贝叶斯时空高斯过程模型的核心原理在于高斯过程的建模和贝叶斯推断。

我们假设时间和空间上的随机变量服从高斯过程,即满足高斯过程的均值和协方差函数。

然后,我们通过贝叶斯推断的方式更新参数分布,从而得到最优的模型参数。

在贝叶斯时空高斯过程模型中,我们通常会定义一个空间上的协方差函数和一个时间上的协方差函数,用来描述地点之间和时间点之间的相关性。

通过这两个协方差函数,我们可以构建一个时空协方差函数,来描述整个时空数据的相关性。

在实际应用中,我们可以通过观测数据来估计模型参数,并利用模型进行预测和推断。

三、应用贝叶斯时空高斯过程模型在各个领域都有广泛的应用。

在气象预测中,我们可以利用时空高斯过程模型来对降雨量、气温等气象数据进行建模和预测,从而提高气象预测的准确性。

在地震预测中,我们可以利用时空高斯过程模型来对地震发生地点和时间进行建模,从而提前预警地震发生的可能性。

在人口迁移模式中,我们可以利用时空高斯过程模型来对人口流动的规律进行分析,从而为城市规划和政策制定提供参考。

贝叶斯时空高斯过程模型是一种强大的统计模型,可以对时空数据进行有效的建模和预测。

时空数据模型综述

时空数据模型综述

结论
本次演示对时空数据模型进行了详细综述,概括总结了前人研究成果和不足 之处。尽管时空数据模型已经取得了许多重要的成果,但仍存在许多挑战和问题 需要进一步研究和探讨。例如,如何选择合适的时空数据模型以提高预测精度; 如何处理高维度的时空数据;如何构建通用有效的时空数据模型等问题。未来研 究可以进一步拓展时空数据模型的理论框架和应用领域,为其在实际问题中的应 用提供更多思路和方法。
引言
随着科学技术的发展,人们对于时间序列数据的分析和预测需求越来越高。 在这种背景下,时空数据模型应运而生。它是一种能够描述和预测时间序列数据 的统计模型,可以帮助人们更好地理解和掌握时间序列数据的动态变化规律,从 而为预测和决策提供有力支持。本次演示将详细介绍时空数据模型的相关知识和 研究现状,并对其应用领域进行探讨。
(3)规则/决策树模型
规则/决策树模型是一种基于决策树思想的机器学习算法,用于分类和回归 预测。它通常由多个决策节点和结果节点组成,通过对数据特征进行逐步规则判 断来逼近目标结果。在时空数据建模方面,规则/决策树模型可以利用其简单直 观的决策规则,对时间序列数据进行分类或回归预测。常用的规则/决策树模型 包括CART、C4.5、ID3等。这些模型在气象、地质、环境等领域都有广泛的应用。
二、时空数据模型应用场景
时空数据模型在各个领域都有广泛的应用。在地球科学领域,时空数据模型 被广泛应用于气候变化、地质灾害等方面的研究。在大气科学领域,时空数据模 型被用于气象预报、空气质量预测等领域。在空间科学领域,时空数据模型则被 应用于卫星轨迹预测、航天器姿态控制等领域。
三、时空数据模型研究方法
时空数据模型的研究方法主要包括理论分析、实证研究和案例分析等。理论 分析主要对时空数据模型的性质、特征和算法进行深入探讨;实证研究则通过实 际数据对模型的有效性和可靠性进行验证;案例分析则针对具体应用场景,对模 型的实用性和可扩展性进行评估。

第七章空间数据分析模型

第七章空间数据分析模型

第七章空间数据分析模型空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。

它通过对空间数据进行建模和分析,可以帮助我们理解和解释空间现象,揭示空间数据背后的内在规律和关联性。

空间数据分析模型首先需要对空间数据进行建模。

建模是将现实世界的空间特征和属性抽象成数学模型的过程。

在空间数据分析中,常用的建模方法包括GIS(地理信息系统)数据模型、栅格模型和矢量模型等。

这些模型可以帮助我们对空间数据进行描述、存储和处理。

空间数据分析模型的核心是空间数据分析算法。

空间数据分析算法是一种通过对空间数据进行处理和计算,实现对空间数据特征和空间关系的挖掘和分析的方法。

常用的空间数据分析算法包括空间插值算法、空间聚类算法、空间关联算法等。

这些算法可以帮助我们发现空间数据的分布规律、异常情况和空间关联性。

空间数据分析模型还需要考虑空间数据的不确定性。

空间数据的不确定性是指空间数据中存在的不确定和随机性。

空间数据的不确定性可能来自数据收集过程中的误差、测量精度的限制和现实世界的复杂性等因素。

在空间数据分析中,我们需要对空间数据的不确定性进行建模和处理,以准确地描述和分析空间现象。

除了建模和算法,空间数据分析模型还需要考虑数据可视化和结果呈现。

数据可视化是将分析结果以可视化的方式展现出来,帮助用户直观地理解和解释空间数据分析结果。

常用的数据可视化方法包括地图展示、图表展示和三维可视化等。

通过数据可视化,我们可以更好地对空间数据的分析结果进行解释和解读。

综上所述,空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。

它通过对空间数据进行建模、应用算法和可视化结果,可以帮助我们理解和解释空间现象。

空间数据分析模型在许多领域都有应用,如城市规划、环境保护、交通规划等。

在今后的发展中,空间数据分析模型将继续发挥重要作用,为解决空间问题提供有效的分析方法和工具。

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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。
基态修正模型
为避免连续快照模型将未发生变化部分的特征重 复记录,基态修正模型只存储某个时间点的数据状 态(基态)和相对于基态的变化量。只有在事件发 生或对象发生变化时才将变化的数据存入系统中, 时态分辨率刻度值与事件或对象发生变化的时刻完 全对应。基态修正模型对每个对象只存储一次,每 变化一次,仅有很少量的数据需要记录。基态修正 模型也称为更新模型,有矢量更新模型和栅格更新 模型。其缺点是较难处理给定时刻时空对象间的空 间关系,且对很远的过去状态进行检索时,几乎对 整个历史状况进行阅读操作,效率很低。
时空数据模型以后需注意方面
时空数据模型的研究成果仍然与实际应用具有很大 差距。具体表现为:理论研究多、实际应用少;数据模 型多、软件工具少。在后续研究中,需注意以下几个方 面: (1)理想的时空数据模型应该能够集成空间、专题、时 间三方面特征,综合离散、连续的表达方式,符合人类 认知的逻辑思维,描述what/where/when三种语义,并 且能够与现有的主流的GIS软件集成,支持扩展,以满 足不同应用的需要。
(5)没有充分考虑数据移植问题。目前,无 论是科学研究还是实际生产应用中都积累了 丰富的时空数据。如何让这些数据适应新的 模型,并且将其移植到新的时态GIS系统中 是必须面对的一个难题。一种可能的解决方 案是建立数据接口,将原有数据进行格式转 换,然而这种数据移植风险是值得关注的。 在构建新的时空数据模型时应充分考虑与现 有的主流GIS软件的集成与兼容问题。
时空复合模型
将每一次独立的叠加操作转换为一次性的合成叠加, 变化的累积形成最小变化单元,由这些最小变化单元构 成的图形文件和记录变化历史的属性文件联系在一起表 达数据的时空特征。最小变化单元即是一定时空范围内 的最大同质单元。其缺点在于多边形碎化和对关系数据 库的过分依赖,时间是现实世界最基本、最重要的属 性。许多空间应用系统,尤其是地理信息系统 (GIS)都需要表达地学对象的时空属性。例如 在地籍变更、环境监测、城市演化等领域都需 要管理历史变化数据,以便重建历史、跟踪变 化、预测未来。传统的GIS数据模型强调地学对 象的静态描述,通常采用矢量或栅格的方式来 描述空间数据。这种机制限制了如位移、变迁 等动态信息的表达。
(2)集中精力研究现有模型的整合与归并,并重点研究 模型的逻辑设计与系统实现。不再生造没有实质性创新 特点的模型,为时态GIS系统的研制提供支持。
(3)时空数据模型的研究应该优先考虑地学现象的行为 和基于过程的分析,而不是优先考虑可用的数据格式 与结构。时态GIS绝不是时态与空间的简单拼凑,应该 突破传统方法,综合多学科领域的成果,建立更符合 逻辑认知的、语义驱动的时空表达方法。 (4)加强时空数据索引、时空数据插值、以及时空数据 可视化等理论与技术的研究。时空数据模型的研究离 不开海量时空数据的处理,而如何快速、高效、准确 的检索这些数据就尤为重要。合理、精确的时空数据 插值方法可以恢复丢失的历史数据,解决时态GIS研究 中的数据源问题。可视化除了能实现传统GIS中队某时 刻空间实体的分布和形状进行表达外,还可以对其演 化过程进行动态模拟,更有助于揭示地学现象的物理 变化过程及其演变规律。
时态地理信息系统是一种采集、存储、管 理、分析与显示地学对象随时间变化信息的计 算机系统。时态GIS的核心问题之一是时空数据 模型的建立。
时空数据模型的核心问题是研究如何有效地表达、 记录和管理现实世界的实体及其相互关系随时间不 断发生的变化。这种时空变化表现为三种可能的形 式,一是属性变化,其空间坐标或位置不变;二是 空间坐标或位置变化,而属性不变,这里空间的坐 标或位置变化既可以是单一实体的位置、方向、尺 寸、形状等发生变化,也可以是两个以上的空间实 体之间的关系发生变化;三是空间实体或现象的坐 标和属性都发生变化。当前时态GIS研究的主要问题 有:表达时空变化的数据模型、时空数据组织与存 取方法、时空数据库的版本问题、时空数据库的质 量控制、时空数据的可视化问题等。
尽管时空数据模型的研究已经取得了比较丰 硕的成果,但目前所能看到的各种方法中,理 论层面和概念模型的研究居多,然而其成果仍 然局限于概念模型和原型系统阶段。 距离实 际应用还相差较远。时空数据表达、时空地理 数据库以及时态GIS的研究仍然存在很多问题, 具体表现在:
(1)现有的模型大多是独立地模拟地学现象的空间和时 态特征,二者没有紧密地结合。空间模型强调对象的几何特 征,而时态模型侧重于对象特征的改变。然而在很多情况下, 对象的空间属性和时态属性是密切相关的,如资源管理、环 境监测等系统。缺少与时空过程模型集成表达机制是当前 GIS发展的一个主要缺点。
面向对象的时空数据模型
面向对象方法是在节点、弧段、多边形等几 何要素的表达上增加时间信息,考虑空间拓扑 结构和时态拓扑结构。一个地理实体,无论多 么复杂,总可以作为一个对象来建模。缺点是, 没有考虑地理现象的时空特性和内在联系,缺 少对地理实体或现象的显式定义和基础关系描 述。
时空数据模型研究中存在的问题
时空对象模型
时空对象模型认为世界是由时空原子 (Spatio-temporal Atom)所组成,时空 原子为时间属性和空间属性均质的实体。 在该模型中时间维是与空间维垂直的,它 可表示实体在空间和属性上的变化,但未 涉及对渐变实体的表示。缺点是随着时间 发生的空间渐进的变化不能在时空对象模 型中表示,没有一个描绘变迁、过程的概 念。
(2)无法表达地学现象的连续变化,如风暴、降雨等。 现有模型一般对离散变化处理的比较好,有的模型采用微小 时段间隔的方法来模拟连续的变化。另外计算机系统本身也 是用离散的方式来表达数据的,因此如何在离散和连续中间 进行取舍是值得考虑的一个问题。时态GIS对空间对象离散 和连续变化的支持不仅要体现在模型层次上,还体现在功能 上,要提供统一的查询语言和表达界面,而不是视图间的切 换。
连续快照模型
连续快照模型在数据库中仅记录当前数 据状态,数据更新后,旧数据变化值不再 保留,即“忘记”过去的状态。连续的时 间快照模型是将一系列时间片段快照保存 起来,以反映整个空间特征的状态。由于 快照将对未发生变化的所有特征重复进行 存储,会产生大量的数据冗余,当事件变 化频繁时,且数据量较大时,系统效率急 剧下降。
地学中的时空观
人类对地学中时空概念的认知可以追溯到19世纪末20世纪 初。1899年Davis对地貌循环的研究;1925年Sauer对历史地理 学的研究;1939年Hartshorne对地域差异的研究;说明了人类 很早就认识到地学中时空相互作用的重要性。 地学对象之间的空间关系往往随着时间而变化,与时间关 系交织在一起就行成了多种时空关系。Tryfona把空间关系分为 拓扑关系、方向关系和度量关系,把时间分为有效时间、事务 时间和存在时间。Allen提出了基于时态区间代数理论的时态拓 扑关系模型。Egenhofer 、Szmurlo等对空间拓扑关系的渐变规 律、时空概念理解做了一些探讨,给出了反映拓扑关系时空变 化的最邻近拓扑关系邻接图。舒红、陈军等给出了时空拓扑关 系的定义和基于点集理论的形式化描述,并针对时空数据建模 中存在的时空语义模糊问题,提出了时间尺度和事件序列两种 时间概念模型。
时空数据模型的类型
随着近年来以空间数据库为基础的GIS研 究和应用的不断深入,随时间而变化的信息 越来越受到人们的关注,因而提出了时态 GIS(简称TGIS)的概念。时态GIS的组织核 心是时空数据库,时空数据模型则是时空数 据库的基础。但是由于空间、属性、时间三 者之间的关系和结构组织非常复杂,理想的 时空数据库和时态GIS系统目前还没有出现。 目前研究比较有影响的时空数据模型有以下 几种:
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