时空数据库简述
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。
时空数据库中的高维数据索引与查询技术研究
时空数据库中的高维数据索引与查询技术研究时空数据库是一种特殊的数据库，它主要存储和管理具有时空属性的数据，如地理信息系统、气象数据、飞行轨迹等。
由于这类数据的属性维度较高，传统的关系型数据库无法满足高效存储和查询的要求，因此时空数据库需要采用高维数据索引与查询技术。
一、高维数据索引技术1.1 R树R树是一种广泛应用的高维数据索引结构，它将一组数据点划分成若干个平衡的、具有层次结构的矩形区域。
在查询时，可以通过遍历这些矩形区域来获得候选结果，从而减少搜索时间。
R树对于数据点的插入和删除操作具有较好的效率，但在高维数据、大数据量的情况下，其查询效率会明显下降。
1.2 Hilbert曲线Hilbert曲线是一条具有分形特性的曲线，它可以将高维数据点映射到一维空间上，使得数据点的相邻关系得以保持。
基于Hilbert曲线的空间填充曲线索引可以很好地解决高维数据的索引问题，有效地支持范围查询和K近邻查询等操作。
但Hilbert曲线的构建过程比较复杂，需要较高的计算量和存储空间。
1.3 KD-TreeKD-Tree是一种基于特征分割的高维数据索引结构，它通过分割空间维度来构建二叉树，使得每个结点对应一个空间区域。
在查询时，可以通过遍历结点来搜索满足条件的数据点。
KD-Tree 具有快速的查询速度和较好的空间利用率，但对于数据分布不均匀、存在最大/最小值极端值的情况下，其索引质量会受到影响。
二、高维数据查询技术2.1 范围查询范围查询是指从数据集中筛选出满足指定条件的数据点。
在高维数据中，范围查询需要考虑维度的多个条件。
针对这一问题，可以采用基于最小界矩形（MBR）的查询方法，在R树和Hilbert 曲线索引结构中都有应用。
另外，可以基于属性聚类的方法来执行范围查询，将类别相近的属性组合在一起进行查询。
2.2 K近邻查询K近邻查询是指从数据集中查询距离某个给定点最近的K个数据点。
对于高维数据，由于数据点的总数巨大，传统的遍历算法效率较低。
时空数据库名词解释
时空数据库名词解释
时空数据库是一种处理时空数据的数据存储和查询技术。
时空数据是指跨越不同时间和空间范围的数据,例如地理位置数据、气象数据、社交媒体数据等。
在时空数据库中,数据被组织为时间戳和空间点这两个维度,并且可以根据不同的时区和地理位置进行地理位置查询。
时空数据库的主要特点包括:
1. 跨时空查询:时空数据库允许用户在跨越不同时间和空间范围的数据中进行查询,使得用户可以轻松地获取有关特定地点或事件的信息。
2. 数据集成:时空数据库可以将不同类型的时空数据集成在一起,形成一个更全面的数据集。
这有助于更好地理解和分析数据。
3. 数据可视化:时空数据库允许用户将时空数据可视化,以便更好地理解数据趋势和模式。
4. 数据建模:时空数据库允许用户对数据进行建模和分析,以便更好地预测未来的趋势和事件。
时空数据库的应用非常广泛,例如城市规划、交通运输、医疗保健、环境保护等领域。
随着数据规模的不断增长和时空数据变得越来越普遍,时空数据库将成为未来数据处理和分析的重要工具。
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。
时空数据库 PPT
历史数据库：有效时间内在系统中保存对象的所有过去历史，及库 中数据的更新操作。
时态数据库：根据有效时间和事务时间在系统中分别保存对象历史
4
时空数据库的特点
一.动态性 在时空数据库中，过往的数据不再从数据库中删除，对历史数据
时空数据库视图
时间序列数据
时间事件数据
空间索引
空间数据
属性数据
空间与属性关系
属性索引
现时数据
过程数据
历史数据
12
时空数据库模型设计
三.时空数据库建模中存在的问题 1.现有的模型大多是独立地模拟地学现象的空间和时间特征，二者没有紧密结合。
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。
如何让在科学研究或是生产实践中积 累的时空数据适应新的模型并将其移 植到新的时态GIS系统中是一个难题。 一种可能的方法是建立数据接口，将 原有的数据进行格式转换，然而这种 数据移植风险是值得关注的。
15
时空数据库模型设计
时空数据建模 中需要注意的 几个方面：
1.理想的时空数据库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。
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，为时空GIS系统的研制提 供支持。
3.时空数据库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。
时空数据库的建模与查询技术研究
时空数据库的建模与查询技术研究摘要：时空数据库是一种专门用于存储、管理和查询时空数据的数据库系统。
随着时空数据的广泛应用，如位置服务、交通管理、环境监测等，时空数据库的建模和查询技术逐渐成为研究的热点。
本文围绕时空数据库的建模和查询技术展开研究，介绍了时空数据库的概念和特点，分析了时空数据建模的方法，探讨了时空查询语言和时空索引技术，并对未来时空数据库技术的发展趋势做出了展望。
1. 引言在当今信息时代，时空数据的重要性日渐凸显。
时空数据是指具有时序和空间属性的数据，如交通流量数据、卫星遥感数据等。
传统的关系数据库无法存储和管理时空数据，因此时空数据库的建立具有重要的意义。
2. 时空数据库的概念与特点时空数据库是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库系统。
它具有以下特点：2.1 时序性：时空数据的一个重要特点是具有时序性，时空数据库需要能够存储和处理时间上的变化。
2.2 空间性：时空数据同样具有空间性，时空数据库需要提供空间查询和分析的能力。
2.3 多维性：时空数据的属性通常具有多个维度，时空数据库需要提供多维数据分析的功能。
3. 时空数据的建模方法时空数据的建模是时空数据库设计的关键步骤，常用的建模方法包括对象关系模型、格网模型和网格空间模型。
3.1 对象关系模型：基于对象关系模型的建模方法将时空数据建模为对象和关系的集合，适用于小规模的时空数据。
3.2 格网模型：格网模型是将二维空间按照一定规则划分为格网单元，将格网单元作为基本的空间单位进行建模。
3.3 网格空间模型：网格空间模型是一种将空间划分为规则的网格，每个网格单元包含时空属性，适用于大规模时空数据的建模。
4. 时空查询语言时空查询语言是进行时空数据查询的重要手段，它扩展了传统的SQL语言，增加了时间和空间查询条件的支持。
常用的时空查询语言有TSQL和STSQL。
4.1 TSQL：TSQL是一种基于时间查询的语言，它支持时间查询条件的限定，例如查询某一时间段内的数据。
3.3 时空数据库技术解析
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。
基础上，增加空间数据类型及其相关操作，提 供空间素材及面向空间应用的交互式图形界面， 这样的数据库系统称为空间数据库。
另外一些应用中，尽管数据本身不是空间数据
类型，但却可以作为多维空间问题进行处理。 例如多属性查询->多维空间的搜索，应用空间 数据库技术，特别是空间索引技术。
空间数据特征
数据结构庞杂 – 简单的点、线空间对象，常常以集合为单位 进行使用。 – 空间事物结构极其复杂。不规则的多维空间 物体、分子结构 – 空间对象间的关系大多与应用有关，例如相 交、平行、邻近、包含、覆盖、相切等 难以定义空间顺序 查询过程复杂
空间数据操作(续)
空间数据的基本操作 相交（线与线、线与区域、区域与区域） （Intersection） 重叠(Overlap) 中心点（Center）求线段或者区域的几 何中心点 数值计算（两点间距离、两空间图形的最 大距离、最小距离、多点的直径、线的 长度、区域的周长）
空间数据操作(续)
概念
时 空 数 据 库 (Spatio-Temporal
DataBases, STDB)在二十世纪八十年 代末开始受到人们的重视。时空数据库 是时态数据库 (Temporal DataBases, TDB) 与 空 间 数 据 库 (Spatial DataBases, SDB) 的统一体，即包括 时间与空间要素，主要用于存储与管理 位置或形状随时间而变化的各类空间对 象。
时空数据库简介
Spatial attributes and changes of ST objects’ spatial attributes
Remark. Other types of transformations (as mutations) are aggregation (reunion or join) and fragmentation (division or detachment). These operations are affecting more than one object; usually – some objects are destroyed or created during these actions. Figure 1.7. represents a spatial object (rectangle) in its initial state (a), its state after performing a 90˚ rotation (in trigonometric direction) (b), and its state after performing a mutation (other shape, but with the same area) (c). Usually – for a spatial object we represent only its coordinates (the coordinates if it is a point, the coordinates of its end-points if it is a line segment, or the coordinates of the polygon’s vertexes if it is a region). The other properties can be evaluated using the coordinates.
时空数据库介绍(一)2024
时空数据库介绍（一）引言概述：时空数据库是一种用于存储、管理和查询时空数据的数据库技术。
它不仅能够记录地理位置信息，还可以跟踪时间变化，因此应用广泛，包括地理信息系统、物流管理、交通规划等领域。
本文将介绍时空数据库的概念、特点以及应用场景。
正文内容：一、时空数据库的基本概念1. 时空数据库的定义2. 时空数据的组成要素3. 时空数据模型的分类4. 时空数据的表示方法5. 时空数据库与传统数据库的区别二、时空数据库的特点1. 时空数据的动态性2. 时空数据的多维特征3. 时空数据的关联性4. 时空数据的不确定性5. 时空数据库的时空索引技术三、时空数据库的应用场景1. 地理信息系统（GIS）中的应用2. 物流管理中的应用3. 交通规划中的应用4. 气象预测中的应用5. 人口迁移分析中的应用四、时空数据库的研究进展1. 时空数据查询与分析技术2. 时空数据可视化技术3. 时空数据挖掘与知识发现4. 时空数据库的性能优化5. 时空数据库的标准化与应用规范五、时空数据库的未来发展方向1. 时空数据库与人工智能的融合2. 时空数据库在物联网中的应用3. 时空数据库与大数据的集成4. 时空数据库的分布式存储与处理5. 时空数据库在城市智能化建设中的作用总结：时空数据库是一种重要的数据库技术，它能够有效地存储、管理和查询时空数据。
本文介绍了时空数据库的概念、特点以及应用场景，同时还讨论了时空数据库的研究进展和未来的发展方向。
通过进一步提升时空数据库的性能和功能，相信它将在更多领域发挥重要作用，推动科技和社会的不断进步。
时空数据库的设计与优化
时空数据库的设计与优化一、时空数据的特点及应用场景时空数据是包含地理位置和时间信息的数据，具有时序性、空间属性和异构性。
在各个领域的大数据应用中，时空数据被广泛应用于地理信息系统、航空航天、气象学、城市交通、移动通信等领域中。
时空数据的特点决定了它需要建立专门的时空数据库来进行存储、管理和查询。
时空数据库需要考虑到空间参考、时间参考、数据模型、数据表示和查询效率等多方面的需求，才能满足广泛的应用需求。
二、时空数据库的设计原则1. 空间参考的定义时空数据库需要定义空间参考系，用于表示空间对象的位置信息。
主要有地理坐标系、投影坐标系和自定义坐标系等。
在选型时需要考虑坐标系统的精度、坐标系统的范围和坐标系统的变换等因素。
2. 时间参考的定义时空数据涉及到时间，需要定义时间参考系来表示时间信息。
常用的有绝对时间和相对时间两种形式。
在设计时要考虑到时间的分辨率和时区等因素。
3. 数据模型的选择时空数据可以使用多种数据模型进行建模，如关系模型、对象模型、半结构化数据模型和文本模型等。
在选型时需要考虑到数据的特点和应用场景等因素。
4. 数据表示方式的选择时空数据可以采用多种数据表示方式进行存储，如栅格、矢量和混合模型等。
在选型时需要考虑到数据的规模、精度和查询效率等因素。
5. 查询效率的优化时空数据库需要支持高效的查询，可以采用空间索引、时间索引和多重索引等方式来提升查询性能。
同时也需要考虑到数据库的底层存储方式和优化技术，如压缩算法和缓存机制等。
三、时空数据库的优化策略1. 空间索引的优化空间索引是时空数据库中管理空间对象的关键技术之一。
常用的空间索引方式包括R树、四叉树和k-d树等，根据具体应用需求选择合适的空间索引方式可以显著提高查询效率。
2. 时间索引的优化时间索引是时空数据中管理时间信息的关键技术之一。
常用的时间索引方式包括B树、B+树和哈希表等，根据具体的应用场景选择合适的时间索引方式可以提高查询效率。
数据库中的时空数据处理与分析
数据库中的时空数据处理与分析在现代信息时代，海量的数据不断产生和积累，为了从这些数据中发现规律和获得洞见，数据库的时空数据处理与分析变得越来越重要。
时空数据处理与分析是指在数据库中对随时间和空间变化的数据进行存储、管理、查询和分析的过程。
本文将讨论时空数据处理与分析的概念、方法和应用，并探讨未来的发展方向。
首先，时空数据处理与分析的概念。
时空数据是指带有时间和空间属性的数据，例如地理信息系统（GIS）中的地理空间数据、气象数据、人口迁移数据等。
时空数据处理与分析是指通过在数据库中存储这些数据并应用相应的技术和方法，从中提取有用的信息和知识。
时空数据的处理包括数据采集、数据预处理、数据组织和数据存储等环节，而时空数据的分析则可以通过空间插值、空间聚类、时空关联等技术来实现。
其次，时空数据处理与分析的方法。
时空数据处理与分析的方法可以分为两大类：从时间维度和空间维度分析。
从时间维度分析时空数据可以采用时间序列分析、趋势分析、周期分析等方法。
时间序列分析可以识别出数据中的季节性、周期性和趋势性的变化规律，帮助用户理解和预测数据的动态变化。
而趋势分析可以用来分析数据中的长期运动趋势，帮助用户把握市场走势和做出合理的决策。
从空间维度分析时空数据可以采用空间插值、空间聚类、地理加权回归等方法。
空间插值可以通过统计方法对有限的样本数据进行推断，得到完整的空间表面。
空间聚类可以帮助用户发现空间上相似的区域，从而发现规律和特征。
地理加权回归可以考虑空间上的相关性，得到更加可信的回归结果。
然后，时空数据处理与分析的应用。
时空数据处理与分析在许多领域都具有重要的应用价值。
例如，在城市规划领域，通过对时空数据的分析可以了解城市的交通拥堵状况、人口分布情况和环境污染情况，为城市规划和交通管理提供依据。
在环境监测领域，通过对时空数据的分析可以了解土壤污染、海洋污染等情况，从而制定出合理的环境保护措施。
在经济领域，通过对时空数据的分析可以了解消费行为、市场趋势和商品供需情况，为商家和政府决策者提供数据支持。
时空大数据的特点和应用(二)2024
时空大数据的特点和应用（二）引言概述:时空大数据是指基于时间和空间信息所产生的大规模数据集合。
随着科技的不断进步和人类对大数据的需求增加，时空大数据的重要性也日益凸显。
本文将从以下五个大点来阐述时空大数据的特点和应用。
正文：一、时空大数据的特点1.数据量巨大：时空大数据是由大量的时间和空间信息构成，数据量庞大，造成了数据管理和分析的挑战。
2.数据多样性：时空大数据包含多种类型的数据，如GPS轨迹数据、卫星遥感数据、传感器数据等，多样性使得数据处理更为复杂。
3.数据高维度：时空大数据涉及的数据维度往往很高，需要采用特定的方法和算法来进行处理和分析。
4.数据实时性：时空大数据是实时生成的，需要实时处理和分析，以满足实时决策和应用需求。
5.数据隐私性：时空大数据可能包含个人隐私信息，需要进行隐私保护和安全性控制。
二、时空大数据的应用领域1.智能交通：利用时空大数据可以分析交通流量、交通拥堵情况，优化交通导航和路况预测系统。
2.环境监测：通过分析时空大数据，可以实时监测大气污染、水质变化、地质灾害等环境信息，提供环境管理和预警决策支持。
3.城市规划：借助时空大数据，可以分析人口分布、城市用地利用状况等信息，为城市规划和建设提供决策参考。
4.灾害管理：时空大数据可以用于预测和管理自然灾害，如地震、台风等，提高灾害应对能力和减少人员伤亡。
5.社交网络：利用时空大数据可以分析人际关系网络、用户行为模式，为社交媒体推荐系统和广告定向提供支持。
三、时空大数据的挑战和问题1.数据清洗和校正：时空大数据中存在噪声和错误数据，需要进行清洗和校正，以提高数据质量和准确性。
2.数据存储和管理：时空大数据的存储量庞大，需要采用合适的存储结构和管理策略，提高数据的访问效率和可靠性。
3.数据分析和挖掘：时空大数据的高维度和多样性使得数据分析和挖掘变得更为复杂，需要开发创新的算法和模型来处理和分析数据。
4.隐私保护和安全性：时空大数据可能包含敏感信息，需要采取隐私保护和安全性措施，防止数据泄露和滥用。
基于时空数据库的港口物流信息管理研究
基于时空数据库的港口物流信息管理研究随着全球经济一体化的不断深入，海运业的发展聚焦在港口物流的跨界连接和数字化创新上。
在这个快速变革的时代中，物流信息管理技术被广泛应用，以提高港口的效率和效益。
基于时空数据库的港口物流信息管理系统，则成为了解决港口实际运营问题的科技新模式。
一、时空数据库的概念与特点时空数据库是一种高级的数据库技术，它具有对时空数据的记录、管理、查询和分析等功能。
时空数据包括位置、空间方向、时间等多维数据，可以描述各种地理现象，如交通运输、卫星图像、空气污染以及气候变化等。
相比于传统数据库，时空数据库的最大特点就是它可以揭示数据的时空关联性和相关性。
这种关联性和相关性，可以用来简化数据操作，降低数据存储成本，提高数据检索速度和准确性。
二、时空数据库在港口物流信息管理中的应用随着港口规模的扩大和业务的增加，以及物流行业的数字化引领，港口物流信息管理成为了一项至关重要的技术任务。
利用时空数据库技术，可以实现对物流信息、货运数据、车辆轨迹等实时数据的管理，为港口实现优化调度和资源配置提供强有力的技术支撑。
例如，在船舶进出港口的过程中，时空数据库可以集成多维度数据信息，如航线、水深、纬度、船只尺寸、吃水、车载重量等，从而实现对船舶的流向、位置和运行状况的实时监控，提高航运效率，优化资源配置。
再例如，物流公司可以通过时空数据库进行跨界连接与分析，客观地评估不同港口的营运成本、时效性和路线选择，从而实现最优化的物流路线规划，提高工作效率和降低运营成本。
三、时空数据库应用所带来的优势1. 更加精准的数据处理和交互时空数据库可以将多维数据互相融合，建立数据间的关联性，从而更加精准地处理和交互数据。
这进一步提高了港口物流信息管理的操作效率和准确性。
2. 更便捷的数据查询和处理时空数据库可高效地管理数据和信息，查询更加迅速和便捷，提高了港口各项操作的效率和水平。
3. 更加集成化的应用时空数据库系统具有多样化的应用，能够实现数据共享、集成分析、统计查询和智能推荐等功能，加强港口物流服务的集成化和智能化。
时空数据模型综述周宁
Thank You ！！！
损失方面分析, 提出了在无时序事件条件下的时空概念设计模型.
Байду номын сангаас
时空数据模型
三、时空数据模型的分类(1/2)
1) 按状态与事件划分
状态和事件是时态GIS的一对基本概 时空数据模型的研究集中了时 念, 根据这对概念可以对时空数据模型 态、 空间及两者之间的唯一交互。 中时空对象建立时空拓扑关系, 好的时 目前, 典型的时空数据模型设计方法 空拓扑关系可以反应时空对象的时空演 有以下几种: 在矢量、 栅格空间模型 变及内在的因果联系。目前的模型研究 的基础上扩展时间维; 在时间模型的 通常没有兼顾这两个概念或者将其相分 基础上扩展空间维; 面向对象的方法 离。根据数据模型的时空表达, 对常见 。根据这几种方法对这些典型时空 的时空数据模型划分： 数据模型划分如表
时空数据模型
目 录
1 2 3 4 5 6
什么是时空数据模型 国内外研究现状 时空数据模型的分类
存在的问题 发展趋势
下一步工作
时空数据模型
一、什么是时空数据模型
时空数据并不是“时间”和“空间”的简单相
加，它们之间的关系十分复杂。时空数据在空间、
非空间属性和时态上存在着不确定性，目前的时空 数据模型还不能很好的解决。 将时间作为与空间同等重要的因素引入到 G I S 中, 便产生了时态 GI S ( Temporal GIS , TGIS ) , 其组织 核心是时空数据库( Spatio temporal Database) ,概念 基础则是时空数据模型( Spatio tempral DataModel, STDM )。时空数据模型是包括时间和空间要素在内 的数据模型, 基于时空数据模型, 可以建立较为完善 的时空数据库。 时空数据库模型 时空数据库 TGIS 时空概念模型
(完整版)地理信息系统概论-名词解释
一、名词解释1.元数据(2005，2007，2011) (黄杏元版P138)(许捍卫版P188)元数据是“关于数据的数据”，它反映了某项数据自身的一些特征。
空间元数据是指描述空间数据的数据，它描述空间数据集的内容、质量、表示方式、空间参考、管理方式以及数据集的其他特征，是空间数据交换的基础，也是空间数据标准化与规范化的保证，在一定程度上为空间数据的质量提供了保障。
2.空间数据编码(2005) (黄杏元版P63)(许捍卫版P171)是指将空间数据分类的结果，用一种易于被计算机和人识别的符号系统表示。
编码通常由数字或字符组成，或由它们共同组成的混合码，一般情况下，编码通常采用主码和子码来组合。
空间数据编码的目的是提供空间数据的分类与特征描述，便于空间要素的输入、存储、管理，以及满足GIS系统之间的数据交换与共享的需要。
3.投影转换(2005) (黄杏元版P78)(许捍卫版P56)主要研究从一种地图投影变为另一种地图投影的理论与方法。
其实质是建立两平面之间点一一对应的关系。
4.空间数据压缩(2005) (黄杏元版P92)(许捍卫版P137)即从所取得的数据集合S中抽出一个子集A，这个子集作为一个新的信息源，在规定的程度范围内最好地逼近原集合，而且具有最大的压缩比a，其中：式中：m为曲线的原点数；n为曲线经压缩后的点数。
a的大小，既与曲线的复杂程度、缩小倍数、精度要求、数字化取点的密度等因素有关，又与压缩技术本身有关。
5.时空数据库(2005，2008,2009) (黄杏元版P142)时空数据库是一个包含了时态数据、空间数据和时空数据，并能同时处理数据对象的时间和空间属性的数据库。
时空数据库系统的研究涉及到数据库研究的诸多领域，如时空数据模型、时空查询语言和时空索引算法等等。
它一方面增加了数据库管理的复杂性，另一方面，海量的数据为时间和空间分析提供了极为广阔的舞台。
现实世界中有许多实体具有时空特征，如城市交通网络监控的车辆，森林火灾的火灾区域和动物研究中的候鸟迁移等，都需要使用时空数据库来管理。
3.3 时空数据库技术
时空数据模型
时空概念模型
时空概念模型主要是用来构建对空间对象 进行抽象描述所必需的符号与形式化表 示，它是时空数据库系统应用开发的一 个重要步骤。下面归纳几种时空概念模 型。 1) 扩展现有传统概念模型。 2) 基于现有的时空概念模型。
时空数据模型（续）
时空 数 据 模型是指建立时空对象的数
空间数据类型
点（Point）点只表示其空间位置 线（ Line ）线不仅表示在线上各点在空间的
位置，而且还有长度，即表示其在空间的延伸 范围。 区域（ Region ）区域不但有位置，而且有面 积、周长等参数，以表示其覆盖范围。 划分（ Partition ）一个区域分成若干分区。 如果这些分区互不相交，但其并集覆盖该区域， 则此分区的集合就称为该区域的一个划分。 网络（Network）网络是由若干点和一些点与 点之间的连线组成。
时空数据库查询（续）
运动对象最近邻查询 最近邻居（ Nearest Neighbor,NN）：对于给定对 象 q 和 对 象 集 P={p1,p2…,pm}(m≥1), 求 满 足 |q,pi|(pi属于P)最小的pi.q和pi都是静止的。 将研究对象的运动状态扩展为静止的或运动的，就成 为运动对象最近邻查询 给定查询对象q及它的运动状态（运动速度和运动方向） 和初始位置，求对象 q 从起始位置 s 运动到终止位置 e 的过程中对象q的一系列最近邻居的对象集合 P={p1,p2…,pm}(m≥1)。 运动对象最近邻查询是时空数据库的关键技术，在智 能导航、现代通信、交通控制、气象预报等各个领域 都有广泛的需求
基础上，增加空间数据类型及其相关操作，提 供空间素材及面向空间应用的交互式图形界面， 这样的数据库系统称为空间数据库。
地理时空数据库(两篇)
引言概述：地理时空数据库是一种集成空间、时间和属性信息的地理数据管理系统。
它对地理信息进行了全面的组织、存储、查询和分析，使得地理数据能够在时空上进行有效的集成和分析。
地理时空数据库的发展对于解决地理信息管理和分析问题具有重要意义。
本文将以地理时空数据库为主题，分五个大点来阐述其背景、原理、应用、技术和挑战。
正文内容：1. 背景1.1 地理信息管理的挑战随着现代社会的发展和信息技术的进步，地理信息管理面临着越来越多的挑战。
特别是在大规模时空数据的管理与分析方面，传统的地理数据库已经无法有效应对。
这促使了地理时空数据库的发展与研究。
1.2 地理时空数据库的概念地理时空数据库是一种将地理数据与时间维度相结合的数据库系统。
它能够对地理信息进行全面管理与分析，实现地理数据的时空集成和可视化展示。
2. 原理2.1 数据模型地理时空数据库采用的数据模型通常是时空关系模型。
它基于时空和属性信息对地理对象进行建模，实现对地理数据的有效组织和存储。
2.2 数据结构地理时空数据库的数据结构主要包括时空索引、时空对象和时空关系。
时空索引用于加速数据的查询和检索，时空对象用于描述地理实体的时空属性，时空关系用于描述地理对象之间的时空关联。
3. 应用3.1 地理信息系统地理时空数据库广泛应用于地理信息系统。
它能够支持空间分析、地理可视化、路径规划等功能，为地理信息系统提供了强大的数据管理能力和空间分析功能。
3.2 空间数据挖掘地理时空数据库的应用还涉及到空间数据挖掘。
通过对地理数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在地理数据中的时空关联规律和趋势，为城市规划、交通管理等领域提供决策支持。
3.3 地理预测与模拟地理时空数据库还可以用于地理预测和模拟。
通过对历史数据的分析和模拟，可以预测未来的地理现象和趋势，为城市规划、环境保护等领域提供重要参考。
4. 技术4.1 数据采集与处理地理时空数据库所涉及的数据采集与处理技术包括遥感技术、地理信息采集仪器等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
TGIS所产生的问题很大程度上受到数据模型设计与数据表现方法的影响。由于现有的时空数据模型多是从计算机表达的角度出发。而不是面向地学问题的，所以缺少对地理实体或现象的显式定义和基础关系描述,不能在语义层次上实现数据的共享。传统的基于专题地理分层的空间数据表达思想和单一图层内以矢量或栅格数据结构基本单元作为地理实体或现象基本建模单元的表达方式，对于复杂地理实体或现象的描述及地理过程分析存在严重不足。
时间的引入增加了数据库答理的复杂性，也对地理信息系统的建设提出了更高要求。基于特征的时空数据模型可以更好地与地学问题相结合，为地理现象及特征实体的几何、语义、时态等数据的一体化表达提供了统一的框架，是新一代地理信息系统的核心所在。对于基于特征地理信息系统的研究，迫切需要在特征分类、逻辑模型、数据结构、空间索引、空间查询、时空分析方法、多重表达等方面进行深化，以促进新一代地理信息系统的顺利发展。这也是在新世纪发展我国GIS事业的重点任务。
时空数据库简述
地理信息系统(GIS)所描述的现实世界是随时间连续变化的。当前GIS研究的一个热点是要实现动态空间数据的追踪与分析，并在此基础上进行预测预报和辅助决策，即在传统GIS的基础上考虑时间变化，将时间作为一个与空间同等重要的因素引入到GIS中来，这便产生了时态GIS (TGIS)。本节课首先概述了时态GIS的概念，同时对时空数据可模型和时态拓扑关系进行了详细的介绍。
时态GIS或四维GIS就是要在GIS中考虑时间变化的概念，其关键问题是建立合适的时间与空间联合的数据模型—时空数据模型。
时空数据库是地理信息系统(GIS)的应用基础，而时空数据模型是时空数据库的理论基础。时空数据模型是以概念方式对客观世界的抽象，是一组由相关关系联系在一起的具有动态特性的实体集，它通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。主要包括以下五种模型，即时间附加型、时间新维型、面向对象型、基于状态和变化的统一模型、以及时空数据模型。
然而，GIS业界在时空数据模型上存在很大的分歧,这主要是因为一方面各人对抽象语义的理解有所不同，不同的现实世界观会导致不同的数据模型。另一方面，到目前为止，我们对空间信息本身的认识还是分散的、经验性的和非形式化的，这就严重影响了数据模型的完备性。特别是针对GIS的需要，各种几何数据模型与语义数据模型往往交织在一起，共同完成对客观世界的描述，于是造成在时空数据模型上的混乱和不完备性。
近些年来，GIS中随时间而变化的信息越来越受到人们的关注，这种随时间变化的信息称为时空信息。时空信息是对地理实体、地理系统特征、时间变化、空间分布的描述；是对区域分异和区域发展等地面特征的综合，空间、属性和时间是其三要素。
当前，TGIS的研究重点主要在四个方面：(1)时空数据库模型：如何设计并建立一个有效的数据库结构来存储时空数据。〔2)时空分析和推理：即如何根据数据库中的大量的时间序列数据和空间数据进行统：目前主要研究的是时空数据库查询语言。真正数据库管理系统层次的研究仍很少见。(4)时空数据的可视化研究；着重探讨不同时间数据的显示、制图和符号化等问题。