时空数据库 PPT
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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。
Ksoa_整体介绍
构建流通企业随需而变的信息化蓝图
时空KOSA9.0整体介绍
北京时空超越科技有限公司
2008年01月
主题
时空KSOA9.0产品架构
产品运行的网络技术架构 对比CCERP的改进 KSOA应用概念交流
2
产品技术架构
企业门户
采购管理 仓储管理 批发管理 零售连锁管理 财务管理 人力资源 协同办公 … … 协同商务
11
一些数据比较
比较项目 数据表数量 tblist数量
CCERP 1979 1061
KSOA 1710 977
轻载 269 84 31 84 74 179
存储过程数 检索方案数
单据提取方案数 初始数据库大小
483 119
131 220M
452 35
57 3869 87M
字段总数（fldlist） 4048
客户端 客户端 客户端
3、网络故障将无法继续工作； 4、如果客户端数量庞大时，数据库服务器将压力 非常大，没有分载压力的能力。
产品运行的网络技术架构
B/S架构
总部数据库 服务器
优点： 1、前端可以不安装任何程序，易布署；
2、数据库安全性好；
3、增容能力强。增容过程，仅仅是添加硬件 的过程，比较简单。
16
品类管理
什么是品类？ 品类在企业管理中的价值？ 应该怎么对品类进行管理？
购买者认为是相关联的一类产品 满足消费者的购买要求 满足消费者的使用要求 具有相同促销策略 相同价位段商品 有相同管理属性 易于管理的分类 品类结构：品类、次品类、小分类、功能组 超级品类：多个相关品类 …………
货架码放策略相同的商品
产品运行的网络技术架构 对比CCERP的改进 KSOA应用概念交流
时空KOSA9.0整体介绍
北京时空超越科技有限公司
2008年01月
主题
时空KSOA9.0产品架构
产品运行的网络技术架构 对比CCERP的改进 KSOA应用概念交流
2
产品技术架构
企业门户
采购管理 仓储管理 批发管理 零售连锁管理 财务管理 人力资源 协同办公 … … 协同商务
11
一些数据比较
比较项目 数据表数量 tblist数量
CCERP 1979 1061
KSOA 1710 977
轻载 269 84 31 84 74 179
存储过程数 检索方案数
单据提取方案数 初始数据库大小
483 119
131 220M
452 35
57 3869 87M
字段总数（fldlist） 4048
客户端 客户端 客户端
3、网络故障将无法继续工作； 4、如果客户端数量庞大时，数据库服务器将压力 非常大，没有分载压力的能力。
产品运行的网络技术架构
B/S架构
总部数据库 服务器
优点： 1、前端可以不安装任何程序，易布署；
2、数据库安全性好；
3、增容能力强。增容过程，仅仅是添加硬件 的过程，比较简单。
16
品类管理
什么是品类？ 品类在企业管理中的价值？ 应该怎么对品类进行管理？
购买者认为是相关联的一类产品 满足消费者的购买要求 满足消费者的使用要求 具有相同促销策略 相同价位段商品 有相同管理属性 易于管理的分类 品类结构：品类、次品类、小分类、功能组 超级品类：多个相关品类 …………
货架码放策略相同的商品
产品运行的网络技术架构 对比CCERP的改进 KSOA应用概念交流
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
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
时空大数据时代的地图学
5、结论
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一 些挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议：进 一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘在实 际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据挖掘技 术的普及和应用。
三、数据展示
在用户体验方面，数据可视化和分析工具如Excel、SPSS等也广泛应用于地 图展示。通过将地图数据导入这些工具，用户可以直观地分析地理数据的分布特 征、趋势和关联性。这有助于用户更好地理解地理现象和解决实际问题。
三、数据展示
总结 时空大数据时代的地图学在数据采集、数据存储和数据展示等方面都发生了 显著的变化。新的技术和方法使得地图数据的获取、存储和展示更加高效、准确 和实时。随着技术的不断发展，我们有理由相信，地图学将在时空大数据时代的 推动下取得更加辉煌的成就。
4、挑战与解决方案
4、挑战与解决方案
4.1数据采集和预处理 时空数据的采集和预处理面临一些挑战，如数据量大、维度高、时空关联复 杂等。为解决这些问题，可以采取以下措施：选择合适的数据源和采集方法，进 行数据清洗和格式转换，建立时空索引机制以提高查询效率。
4、挑战与解决方案
4.2数据挖掘建模 时空数据挖掘建模需要处理的问题包括：如何选择合适的算法和模型，如何 考虑数据的时空关联性，如何提高模型的可解释性和泛化能力等。针对这些问题， 可以采取以下策略：结合实际应用场景选择合适的算法和模型，引入深度学习等 方法以处理复杂的时空关联模式，加强模型评估和解释性分析以提高模型的可信 度和泛化能力。
3、应用领域
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.
空间数据模型
每一个实体的数据库都由一个相应的数据模型来 定义。数据库各种操作功能的实现是基于不同的数据 模型的，数据库的核心问题是数据模型。
常用数据模型：层次、网状、关系
7
1、层次模型与树结构 （1）概念 层次模型：用树形结构来表示实体间联系的模型。
它的特点是将数据组织成有向有序的树结构； 可同时用于逻辑和物理数据的描述。
37
4、地理要素空间关系模型 在空间数据库中，表达地理对象之间的空间关系是
极为重要的。 4.1 网络关系类 4.2 多边形关系类 4.3 相同物体连接关系类 4.4 相关地理要素连接关系
38
5、空间数据多尺度模型 地理空间尺度、空间范围、时间尺度、时间范围均
是与具体研究的地理区域系统的地学问题有关。不同的 地学问题有不同的地理空间和地理时间。
它采用一种混合数据模型统一定义空间数据库模型和 管理空间数据，支持实体的矢量表示和栅格表示。
45
（1）地理相关模型 以Coverage作为矢量数据的基本存储单位。每个
Coverage一般只描述一种类型的地理要素。 地理要素模型强调空间要素的拓扑关系。
空间数据库
RDBMS
地理相关模型
几何空间数据 存储子系统
①一对一联系
A
B
3
（3）实体之间的联系 ②一对多联系
A
B
4
（3）实体之间的联系 ③多对多联系
A
B
5
（4）实体模型图 实体模型图直观地表示模式的内部联系。
名称
宽度
路面质量
等级
道路 居民地
名称
人口
交通状况
等级
道路信息实体模型图
6
二、数据模型
数据模型是关系数据和联系的逻辑组织形式的表 示，以抽象的形式描述系统的运行与信息流程，是计 算机数据处理中一种较高层的数据描述。
常用数据模型：层次、网状、关系
7
1、层次模型与树结构 （1）概念 层次模型：用树形结构来表示实体间联系的模型。
它的特点是将数据组织成有向有序的树结构； 可同时用于逻辑和物理数据的描述。
37
4、地理要素空间关系模型 在空间数据库中，表达地理对象之间的空间关系是
极为重要的。 4.1 网络关系类 4.2 多边形关系类 4.3 相同物体连接关系类 4.4 相关地理要素连接关系
38
5、空间数据多尺度模型 地理空间尺度、空间范围、时间尺度、时间范围均
是与具体研究的地理区域系统的地学问题有关。不同的 地学问题有不同的地理空间和地理时间。
它采用一种混合数据模型统一定义空间数据库模型和 管理空间数据，支持实体的矢量表示和栅格表示。
45
（1）地理相关模型 以Coverage作为矢量数据的基本存储单位。每个
Coverage一般只描述一种类型的地理要素。 地理要素模型强调空间要素的拓扑关系。
空间数据库
RDBMS
地理相关模型
几何空间数据 存储子系统
①一对一联系
A
B
3
（3）实体之间的联系 ②一对多联系
A
B
4
（3）实体之间的联系 ③多对多联系
A
B
5
（4）实体模型图 实体模型图直观地表示模式的内部联系。
名称
宽度
路面质量
等级
道路 居民地
名称
人口
交通状况
等级
道路信息实体模型图
6
二、数据模型
数据模型是关系数据和联系的逻辑组织形式的表 示，以抽象的形式描述系统的运行与信息流程，是计 算机数据处理中一种较高层的数据描述。
3.时空数据压缩
时空数据的有损压缩 算法
信息计算11级
题目思路和整体要求
时间、空间、属性是地理现象的三个基本特征，也是GIS数 据库的三种基本数据组成。
• 这里的―空间‖指空间位置数据及其派生数据。 • ―属性‖指与空间位置无派生关系的专题属性数据。 • ―时间‖则指时间、空间和属性状态的时变信息。
题目场景
1、道格拉斯——普克法 (Douglas—Peucker)
基本思路：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的 距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比： 若dmax＜D，这条曲线上的中间点全部舍去； 若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为 两部分，对这两部分重复使用该方法。
数据压缩分为有损和无损两大类。有损一般采用线性拟合的方法，而无损则 通过各类近似霍夫曼编码的方法压缩数据。有损压缩的精髓主要是如何抽取 特征点，以特征点的连线来近似地表示（拟合）原始数据曲线。 本题对时空数据做如下定义： struct Data { long long time; double x; double y; double z; }; 其中time代表位于移动个体的采集器上传数据的绝对时间，x，y，z分别代 表该个体在当前时刻所在空间位置的三个坐标，因此同一采集器一组按时序 排列的Data可以看做是一个个体在一段时间内的位移轨迹，为降低难度，本 题目不考虑当前时刻采集的属性值。 题目要求实现一套针对单一个体按时序排列的位置数据的有损压缩算法， 即将一条基于等间隔时间变化的三维曲线进行压缩，要求能够对这条曲线进 行拟合还原，原始点与拟合点的欧式距离之差小于某一给定参数。
有损压缩算法基本思路
题目相关经典算法
矢量数据的压缩
矢量数据压缩的目的是删除冗余数据，减少数据 的存贮量，节省存贮空间，加快后继处理的速度。下 面介绍几种常用的矢量数据的压缩算法，以及它们之 间的异同点。
信息计算11级
题目思路和整体要求
时间、空间、属性是地理现象的三个基本特征，也是GIS数 据库的三种基本数据组成。
• 这里的―空间‖指空间位置数据及其派生数据。 • ―属性‖指与空间位置无派生关系的专题属性数据。 • ―时间‖则指时间、空间和属性状态的时变信息。
题目场景
1、道格拉斯——普克法 (Douglas—Peucker)
基本思路：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的 距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比： 若dmax＜D，这条曲线上的中间点全部舍去； 若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为 两部分，对这两部分重复使用该方法。
数据压缩分为有损和无损两大类。有损一般采用线性拟合的方法，而无损则 通过各类近似霍夫曼编码的方法压缩数据。有损压缩的精髓主要是如何抽取 特征点，以特征点的连线来近似地表示（拟合）原始数据曲线。 本题对时空数据做如下定义： struct Data { long long time; double x; double y; double z; }; 其中time代表位于移动个体的采集器上传数据的绝对时间，x，y，z分别代 表该个体在当前时刻所在空间位置的三个坐标，因此同一采集器一组按时序 排列的Data可以看做是一个个体在一段时间内的位移轨迹，为降低难度，本 题目不考虑当前时刻采集的属性值。 题目要求实现一套针对单一个体按时序排列的位置数据的有损压缩算法， 即将一条基于等间隔时间变化的三维曲线进行压缩，要求能够对这条曲线进 行拟合还原，原始点与拟合点的欧式距离之差小于某一给定参数。
有损压缩算法基本思路
题目相关经典算法
矢量数据的压缩
矢量数据压缩的目的是删除冗余数据，减少数据 的存贮量，节省存贮空间，加快后继处理的速度。下 面介绍几种常用的矢量数据的压缩算法，以及它们之 间的异同点。
时空大数据：挑战与机遇
单位：ZB 1ZB=1024EB 1EB=1024PB 1PB=1024TB
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 企业经济效益的推动
• 信息技术革命的推动
从电子计算机的诞生，到数字化及数据存储设备的发展，到数据的在线 （网络）传输，再到数据的智能化处理及智能服务，尤其是基于智能感知技术 的穿戴设备的兴起，伴随而来的是分布式协同并行计算、网格计算、云计算和 互联网技术的飞速发展，反映了大数据时代到来的脉络。
2.“互联网+”与大数据
大据时代的到来
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2011年的数据总量已高达 1.82ZB，相当于当时全球每人平均生产200GB以上数据。IBM的研究称，整 个 人 类 文 明 所 获 得 的 全 部 数 据 中 ， 有 90% 是 2011-2012 年 生 产 的 ， 预 计 到 2020年，全世界所产生的数据规模将达到2012年的44倍。这将是一个“除了 上帝任何人都必须用数据来说话”的时代的到来。
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 各国政府看好大数据的应用前景是决定性因素
2012年3月，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 2012年4月，英国，美国，德国，芬兰和澳大利亚联合推出“世界大数据 周”活动 2013年9月，美国政府发布了第二轮大数据研究项目 2014年5月，美国白宫发布了2014年全球大数据白皮书的研究报告《大 数据：抓住机遇，守护价值》 2014年我国首次将大数据写入政府工作报告 中国国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》 2016年3月公布的国家《十三五规划纲要》提出了“大数据战略及行动计 划”
电出版社，2015.8
1.引言
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 企业经济效益的推动
• 信息技术革命的推动
从电子计算机的诞生，到数字化及数据存储设备的发展，到数据的在线 （网络）传输，再到数据的智能化处理及智能服务，尤其是基于智能感知技术 的穿戴设备的兴起，伴随而来的是分布式协同并行计算、网格计算、云计算和 互联网技术的飞速发展，反映了大数据时代到来的脉络。
2.“互联网+”与大数据
大据时代的到来
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2011年的数据总量已高达 1.82ZB，相当于当时全球每人平均生产200GB以上数据。IBM的研究称，整 个 人 类 文 明 所 获 得 的 全 部 数 据 中 ， 有 90% 是 2011-2012 年 生 产 的 ， 预 计 到 2020年，全世界所产生的数据规模将达到2012年的44倍。这将是一个“除了 上帝任何人都必须用数据来说话”的时代的到来。
2.“互联网+”与大数据
大数据时代的到来的动因
• 各国政府看好大数据的应用前景是决定性因素
2012年3月，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 2012年4月，英国，美国，德国，芬兰和澳大利亚联合推出“世界大数据 周”活动 2013年9月，美国政府发布了第二轮大数据研究项目 2014年5月，美国白宫发布了2014年全球大数据白皮书的研究报告《大 数据：抓住机遇，守护价值》 2014年我国首次将大数据写入政府工作报告 中国国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》 2016年3月公布的国家《十三五规划纲要》提出了“大数据战略及行动计 划”
电出版社，2015.8
1.引言
时空大数据(PPT60页)
为人类社会创造大价值，一切靠数据说话，凭 数据决策，已经成为人们必须面对的问题。正因为如此，关注并从事该领 域研究的人越来越多，特别是近几年来，一些学者撰写和出版了不少有关 大数据的著作，各地先后成立了不少大数据方面的中心、实验室、研究院 等。
1.引言
撰写出版的著作：
1. （英）迈尔-舍恩伯格，（英）库克耶著，盛杨燕，周涛译，大数据 时代[M]，浙江人民出版社，2013.6
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维[M]，电子工业出版社， 2015.10
10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测[M]，中信出版社， 2015.4
11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10
2. （美）BillFranks著，黄海，车皓阳，王悦等译，驾驭大数据[M]， 人民邮电出版社
3. （美）著，王斌译，大数据挖掘[M]，人民邮电出版社，2013.2 4. （英）迈尔-舍恩柏格著，袁杰译，删除：大数据取舍之道[M]，浙
江人民出版社，2013.1 5. 涂子沛著，大数据[M]，广西师范大学出版社，2012 6. （美）Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeffrey David Ullman
时空大数据：挑战与机遇
2020年11月25日
01 引言
CONTENT
02 “互联网+”与大数据
03 时空大数据 04 面临的挑战与机遇
05 总结
01 引言 PART ONE
1.引言
当前，人们都在谈论“大数据”，甚至认为全球信息化已迈入 “大数据时代”。随着智能感知、互联网和物联网及云计算（互联网+） 等新兴信息技术的迅速发展，人们的行为、位置，甚至身体、生理特征， 大气、水质、环境的每一点变化，都成为了可被感知、记录、存储、分析 和利用的数据；事实上，随着全球卫星导航定位技术、天空地一体遥感技 术、地理信息系统技术和通信网络技术的发展，地球表层的几何特征和物 理特征等，早就成为了可被感知、记录、存储、分析和利用的地理时空数 据（时空数据）。因此，“大数据时代”的到来，是信息时代数字化、网 络化和智能化发展的必然趋势，是全球信息化发展到高级阶段的产物。
1.引言
撰写出版的著作：
1. （英）迈尔-舍恩伯格，（英）库克耶著，盛杨燕，周涛译，大数据 时代[M]，浙江人民出版社，2013.6
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维[M]，电子工业出版社， 2015.10
10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测[M]，中信出版社， 2015.4
11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10
2. （美）BillFranks著，黄海，车皓阳，王悦等译，驾驭大数据[M]， 人民邮电出版社
3. （美）著，王斌译，大数据挖掘[M]，人民邮电出版社，2013.2 4. （英）迈尔-舍恩柏格著，袁杰译，删除：大数据取舍之道[M]，浙
江人民出版社，2013.1 5. 涂子沛著，大数据[M]，广西师范大学出版社，2012 6. （美）Jure Leskovec，Anand Rajaraman，Jeffrey David Ullman
时空大数据：挑战与机遇
2020年11月25日
01 引言
CONTENT
02 “互联网+”与大数据
03 时空大数据 04 面临的挑战与机遇
05 总结
01 引言 PART ONE
1.引言
当前，人们都在谈论“大数据”，甚至认为全球信息化已迈入 “大数据时代”。随着智能感知、互联网和物联网及云计算（互联网+） 等新兴信息技术的迅速发展，人们的行为、位置，甚至身体、生理特征， 大气、水质、环境的每一点变化，都成为了可被感知、记录、存储、分析 和利用的数据；事实上，随着全球卫星导航定位技术、天空地一体遥感技 术、地理信息系统技术和通信网络技术的发展，地球表层的几何特征和物 理特征等，早就成为了可被感知、记录、存储、分析和利用的地理时空数 据（时空数据）。因此，“大数据时代”的到来，是信息时代数字化、网 络化和智能化发展的必然趋势，是全球信息化发展到高级阶段的产物。
“互联网+”时代的地理时空大数据与地理信息科学ppt课件
计量地 理学
20世纪80年代
地理学
古代地理学 （19世纪中期前）
近代地理学 （传统地理学）
现代地理学 （信息化地理学）
信息革命
地 理 信 息 科 学
测绘学
古代测绘学
近代测绘学 （传统测绘学）
现代测绘学 （信息化测绘学）
GNSS、RS、GIS
20世纪末21世纪初
数字化 测绘学
地理信息科学的形成来自两个方面：
大数据不在于“大”，也不在于“数据”，而在于驾驭大数据，即应用大 数据（见[美]Bill Franks《驾驭大数据》、[美]Anand Rajaiamen，Jffrey David Ullman《互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、[英]维克托.迈尔-舍 恩伯格《大数据取舍之道》、[中]谭磊《大数据挖掘》）
动和7个方面的保障措施，紧接着深圳市等省市也发布了相关文件。
本质 “互联网+”本质上是互联网、物联网、云计算等新兴
信息技术在各行各业的深度融合集成应用。
意义
“互联网+”是产业互联网化的着力点，将引起一场科技革命和
产业变革。中国已经开启了“互联网+”时代的大门。
6
03 地理时空大数据
PART THREE
一是，科学融合与综合思潮的逻辑扩充，这是一条理论、演绎的思想路线； 二是，技术与应用的推动，这是一条从实践到认识，从感性到理性的思想路线。 两者相互交织，互相促动，共同推进地理信息科学的产生。
地理时空大数据：
地理时空大数据的本质
揭示了几乎所有大数据都需要而且可以与地理时空数据融 合的这样一个规律。如计划生育大数据与地理时空数据融合， 可以揭示执行计划生育政策以来国家人口增长和负增长时间序 列趋势及其地区差异。
20世纪80年代
地理学
古代地理学 （19世纪中期前）
近代地理学 （传统地理学）
现代地理学 （信息化地理学）
信息革命
地 理 信 息 科 学
测绘学
古代测绘学
近代测绘学 （传统测绘学）
现代测绘学 （信息化测绘学）
GNSS、RS、GIS
20世纪末21世纪初
数字化 测绘学
地理信息科学的形成来自两个方面：
大数据不在于“大”，也不在于“数据”，而在于驾驭大数据，即应用大 数据（见[美]Bill Franks《驾驭大数据》、[美]Anand Rajaiamen，Jffrey David Ullman《互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、[英]维克托.迈尔-舍 恩伯格《大数据取舍之道》、[中]谭磊《大数据挖掘》）
动和7个方面的保障措施，紧接着深圳市等省市也发布了相关文件。
本质 “互联网+”本质上是互联网、物联网、云计算等新兴
信息技术在各行各业的深度融合集成应用。
意义
“互联网+”是产业互联网化的着力点，将引起一场科技革命和
产业变革。中国已经开启了“互联网+”时代的大门。
6
03 地理时空大数据
PART THREE
一是，科学融合与综合思潮的逻辑扩充，这是一条理论、演绎的思想路线； 二是，技术与应用的推动，这是一条从实践到认识，从感性到理性的思想路线。 两者相互交织，互相促动，共同推进地理信息科学的产生。
地理时空大数据：
地理时空大数据的本质
揭示了几乎所有大数据都需要而且可以与地理时空数据融 合的这样一个规律。如计划生育大数据与地理时空数据融合， 可以揭示执行计划生育政策以来国家人口增长和负增长时间序 列趋势及其地区差异。
GeoMesa时空数据管理
在GeoMesa中，时空数据可以以多种形式进行存储，包括点、线、面、时间 和空间。这些数据类型可以用来描述各种地理现象，比如气象数据中的温度和湿 度、交通数据中的车流量和事故率等。
GeoMesa提供了Java API和SQL API两种方式来访问和操作时空数据。Java API可以用来创建、查询和分析时空数据，而SQL API则是基于PostgreSQL的CStore项目，可以用来查询时空数据。
Java API和SQL API的提供，使得开发者可以根据自己的需求来选择合适的 API进行开发。对于Java开发者来说，Java API可以更好地满足需求；而对于熟 悉SQL的开发者来说，SQL API则更加方便。两种API都提供了丰富的功能，可以 用来查询和分析时空数据。
GeoMesa的实际应用非常广泛，这使得它可以为许多领域提供帮助。例如， 在城市规划中，通过GeoMesa的空间搜索功能可以快速查找符合条件的地点；在 金融领域，通过GeoMesa的时空分析功能可以预测市场趋势；在环保领域，通过 GeoMesa的可视化功能可以直观地展示空气质量变化等。
GeoMesa时空数据管理的实践案例：通过一些具体案例，阐明了GeoMesa时空数据管理在实际应 用中的重要性和优势。例如，在环境监测领域，GeoMesa被用于实时监测空气质量、水体污染等 情况；在城市规划领域，GeoMesa被用于分析城市人口分布、交通流量等时空数据，为城市规划 提供决策支持。
GeoMesa时空数据管理的未来展望：对GeoMesa时空数据管理的未来发展进行展望，指出该领域 的研究方向和应用前景。
阅读感受
在我探索地理信息系统(GIS)的旅程中，我遇到了《GeoMesa时空数据管理》 这本书。这本书以其独特的视角和深入的见解，为我对GIS的理解带来了新的突 破。
为什么要用时空网格PPT课件
“客观普遍”性； • 作为一种感观形式，结合感观材料（感觉、
映像）形成我们的感观知识； • 是人使得这些感观材料具有了时间空间特点。
-
14
以康德哲学理解时空网格
• 什么是时空网格?
• 空间网格和时间网格（合称时空网格）是人的先 天感性直观形式在计算机信息处理中的表现。或 者说是计算机智能“认识世界”、管理处理信息 的基本框架。
抛砖引玉，希望有更多这方面的更成熟的思考
-
3
我学习哲学的一点感慨
• 如果不读圣经，历史历代以来众多哲学书也不能真正读懂。
• 学习哲学必须沉下心，要读原著，过程是枯燥的，一旦能联系实际、自己 就很有意思。我是从叔本华开始入门的。
• 五百年来，在神的启示下，马丁路德（1517）、加尔文振臂一呼，人类思 想得以新的解放，于是这世界爆发了一座又一座思想的火山：
• 印：释迦牟尼-摩诃迦叶-目犍连-富楼那-须菩提-舍利弗-罗睺罗-阿难陀-优婆离-阿尼律陀-迦旃延
• 随之而来的一场又一场思想革命、社会革命、科学革命。每一场革命，人 们都以为“上帝已死”，但革命过后却发现，上帝不仅没有死，圣经没有 改变，改变的是人自己的眼光，当他们重新拾起圣经来读时，发现蒙在自 己面上的帕子又揭去了一层。有很多国人至今还搞不明白，因为这一切来 得太快，仅仅发生在明、清两代，而我们往往还停留在汉、唐、宋、元。
-
22
总结：从哲学层次反思时空网格
-
20
总结：从哲学层次反思时空网格
• 什么是时空网格?
• 时空网格是人的先天感性直观形式在计算机信息 处理中的表现。或者说是计算机智能“认识世 界”、管理处理信息的基本框架。
• 时空网格不是真实世界的一部分，而是计算机智 能加诸于真实世界的；时空网格成为计算机智能 的一种能力，普遍应用于计算机管理处理信息的 方方面面；时空网格结合各种传感器得到的各类 属性值，形成了计算机管理处理信息的基本数据， 没有时空网格就无法构成完整的数据。
映像）形成我们的感观知识； • 是人使得这些感观材料具有了时间空间特点。
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以康德哲学理解时空网格
• 什么是时空网格?
• 空间网格和时间网格（合称时空网格）是人的先 天感性直观形式在计算机信息处理中的表现。或 者说是计算机智能“认识世界”、管理处理信息 的基本框架。
抛砖引玉，希望有更多这方面的更成熟的思考
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3
我学习哲学的一点感慨
• 如果不读圣经，历史历代以来众多哲学书也不能真正读懂。
• 学习哲学必须沉下心，要读原著，过程是枯燥的，一旦能联系实际、自己 就很有意思。我是从叔本华开始入门的。
• 五百年来，在神的启示下，马丁路德（1517）、加尔文振臂一呼，人类思 想得以新的解放，于是这世界爆发了一座又一座思想的火山：
• 印：释迦牟尼-摩诃迦叶-目犍连-富楼那-须菩提-舍利弗-罗睺罗-阿难陀-优婆离-阿尼律陀-迦旃延
• 随之而来的一场又一场思想革命、社会革命、科学革命。每一场革命，人 们都以为“上帝已死”，但革命过后却发现，上帝不仅没有死，圣经没有 改变，改变的是人自己的眼光，当他们重新拾起圣经来读时，发现蒙在自 己面上的帕子又揭去了一层。有很多国人至今还搞不明白，因为这一切来 得太快，仅仅发生在明、清两代，而我们往往还停留在汉、唐、宋、元。
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总结：从哲学层次反思时空网格
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总结：从哲学层次反思时空网格
• 什么是时空网格?
• 时空网格是人的先天感性直观形式在计算机信息 处理中的表现。或者说是计算机智能“认识世 界”、管理处理信息的基本框架。
• 时空网格不是真实世界的一部分，而是计算机智 能加诸于真实世界的；时空网格成为计算机智能 的一种能力，普遍应用于计算机管理处理信息的 方方面面；时空网格结合各种传感器得到的各类 属性值，形成了计算机管理处理信息的基本数据， 没有时空网格就无法构成完整的数据。
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回滚数据库：事务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。
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。
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，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GIS: 通过建立合适的时间与空间
联合的数据模型，将空间要素随 时间的变化建模，将地理事物和 现象的时间、空间和属性特征有 机结合，丰富了地理事物和现象 的表达内容。
3
时空数据库的基本概念
快照数据库：是指使用删除、替换对数据库状态进行数据更新的一 系列系统活动，它导致数据库的过去状态丢失并忘记，仅反映现实中的 一个片断。
16
时空数据库
地信1402 第6小组
1
目录
静态GIS与时态GIS 时空数据库的特点 时空数据库模型设计
时空数据库的基本概念 时空数据库模型
2
静态GIS： 现有的GIS大多不具备有处
理数据的时间动态性，只是描述 时间的瞬时状态。数据发生变化 时，新数据将代替旧数据，即成 了另一个瞬时状态，旧数据将会 消失，无法对数据的更新变化进 行分析，更不能预测未来的趋势。
基态修正模型
基态修正模型按事先设定的时间间隔采样， 只存贮某个时间的数据状态（基态）和相对 于基态的变化量。每个对象只存贮一次，每 变化一次，只有很小的数据量需要记录。但 是基维修正模型较难处理给定时刻的时空对 象间的空间关系，管理索引变化很困难。
10
时空数据库模型设计
一.时空数据的组成： 时空数据库的存
7
连续快照模型
连续快照模型是将一系列事件片段快照保存起来， 反映整个空间特征的状态，根据需要对指定时间片断 的现实片断进行播放。但是由于快照将为发生变化的 所有特征重复进行存贮，会产生大量的数据冗余，当 应用模型变化频繁且数据量较大时，系统效率急剧下 降。
8
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点 9
13
时空数据库模型设计
2.无法表达地学现象的连续变化，如风 暴、降雨。
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间 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。
3.在地学对象认识和表达过程中存在着 概念差异。
领域专家、数据收集者和GIS技术人
员对对象抽象方式、模型定义、数据结
构和组织方式上存在着争议。
14
时空数据库模型设计
4.时空数据库通用性低。
5.没有充分考虑数据移植问题。
目前的时态GIS主要有以下三种 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 是针对特殊的应用而设计的只 能使用特定的数据结构，通用
储管理必须能对时空 数据模型提供有效支 持。时空数据库主要 存储两类型的数据： 时间序列数据、实体 数据。
时间序列数据
实体数据
实体空间数据 实体属性数据
11
时空数据库模型设计
二.时空数据存储结构 时空数据库的实现，需
要数据存储管理功能的参与、 数据的存储、转移和备份。 用过建立必要的空间索引、 时间序列索引、属性索引加 快时空数据的运算。建立时 空数据视图，能根据时间序 列变换或者实体数据的指定， 查询出需要的时空数据。
也可以进行更新，它能将线路走向变更的整个过程都保存下来，使系 统和现实世界一直保持着全方位的动态交换。 二.全面性
时空数据库是所有数据的集合体，可以提供任何时刻和时间段的 数据。
5
时空数据库模 型
时空立方体模型 连续快照模型 基态修正模型
6
时空立方体模型
时空立方体模型用二维图形沿时间第 三维发展变化的过程表达现实世界平面位 置随时间的演变。给定一个时间位置值， 就可以从三维立方体中获得相应界面、立 方体的状态。也可以扩展表达三维空间沿 着时间变化的过程。
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
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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
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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。
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，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GIS: 通过建立合适的时间与空间
联合的数据模型，将空间要素随 时间的变化建模，将地理事物和 现象的时间、空间和属性特征有 机结合，丰富了地理事物和现象 的表达内容。
3
时空数据库的基本概念
快照数据库：是指使用删除、替换对数据库状态进行数据更新的一 系列系统活动，它导致数据库的过去状态丢失并忘记，仅反映现实中的 一个片断。
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时空数据库
地信1402 第6小组
1
目录
静态GIS与时态GIS 时空数据库的特点 时空数据库模型设计
时空数据库的基本概念 时空数据库模型
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静态GIS： 现有的GIS大多不具备有处
理数据的时间动态性，只是描述 时间的瞬时状态。数据发生变化 时，新数据将代替旧数据，即成 了另一个瞬时状态，旧数据将会 消失，无法对数据的更新变化进 行分析，更不能预测未来的趋势。
基态修正模型
基态修正模型按事先设定的时间间隔采样， 只存贮某个时间的数据状态（基态）和相对 于基态的变化量。每个对象只存贮一次，每 变化一次，只有很小的数据量需要记录。但 是基维修正模型较难处理给定时刻的时空对 象间的空间关系，管理索引变化很困难。
10
时空数据库模型设计
一.时空数据的组成： 时空数据库的存
7
连续快照模型
连续快照模型是将一系列事件片段快照保存起来， 反映整个空间特征的状态，根据需要对指定时间片断 的现实片断进行播放。但是由于快照将为发生变化的 所有特征重复进行存贮，会产生大量的数据冗余，当 应用模型变化频繁且数据量较大时，系统效率急剧下 降。
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大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点 9
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时空数据库模型设计
2.无法表达地学现象的连续变化，如风 暴、降雨。
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间 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。
3.在地学对象认识和表达过程中存在着 概念差异。
领域专家、数据收集者和GIS技术人
员对对象抽象方式、模型定义、数据结
构和组织方式上存在着争议。
14
时空数据库模型设计
4.时空数据库通用性低。
5.没有充分考虑数据移植问题。
目前的时态GIS主要有以下三种 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 是针对特殊的应用而设计的只 能使用特定的数据结构，通用
储管理必须能对时空 数据模型提供有效支 持。时空数据库主要 存储两类型的数据： 时间序列数据、实体 数据。
时间序列数据
实体数据
实体空间数据 实体属性数据
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时空数据库模型设计
二.时空数据存储结构 时空数据库的实现，需
要数据存储管理功能的参与、 数据的存储、转移和备份。 用过建立必要的空间索引、 时间序列索引、属性索引加 快时空数据的运算。建立时 空数据视图，能根据时间序 列变换或者实体数据的指定， 查询出需要的时空数据。
也可以进行更新，它能将线路走向变更的整个过程都保存下来，使系 统和现实世界一直保持着全方位的动态交换。 二.全面性
时空数据库是所有数据的集合体，可以提供任何时刻和时间段的 数据。
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时空数据库模 型
时空立方体模型 连续快照模型 基态修正模型
6
时空立方体模型
时空立方体模型用二维图形沿时间第 三维发展变化的过程表达现实世界平面位 置随时间的演变。给定一个时间位置值， 就可以从三维立方体中获得相应界面、立 方体的状态。也可以扩展表达三维空间沿 着时间变化的过程。