一种面向对象的时空数据模型及其操作

提出了一种面向对象的时空数据模型,研究了其数据结构、时空数据的建立算法、时空数据的更新算法及时空数据查询方法,并给出了一个模拟地籍的历史演变的实例．     

时空数据模型的研究进展评述

时空数据模型是研究地学时空过程的基础数据设施条件．在介绍时空数据模型的研究进展的同时也讨论了当前主要时空数据模型的优缺点．时空数据模型根据其建模思路主要地可分为4类，即着重于描述时空状态序列的过程模型，着重于描述某个时间点上形成的时空因果联系的时间点模型，意图全面描述时空关系的面向对象的模型以及满足特定时空推理方法要求的专用数据模型．时空对象的特征变化过程、空间关系以及时序关系的表达在时空数据模型的研究中讨论得比较广泛而深入，但是针对时空中的相互作用过程及存在于其中的时空因果联系以及针对时空不确定性的表达研究目前仍显不足，需要进一步研究．针对特定时空推理算法的专用时空数据模型需要与时空推理模型的研究紧密结合才能取得同步发展．越来越多的多源异构时空数据需要一个逻辑上的集成模型以实现一体化的数据管理，这方面的研究也需要进一步深入．     

海洋GIS时空数据组织框架模型研究

通过对现有海洋GIS时空数据组织模型的评述，从海洋基础数据出发，以实用、高效的海洋时空数据的组织管理和应用为目标，提出了海洋GIS时空数据组织框架模型，该框架从原始海洋数据集的定义、海洋GIS时空数据仓库的内涵、时空数据的组织层次、算法的应用层次等多个方面进行了全新的描述和设计，使海洋时空数据的组织过程更加详尽、清晰。     

地籍管理信息系统中宗地数据的时空组织与查询研究

时态信息是地理信息系统（GIS）中信息的重要一维，时态地理信息系统（TGIS）已成为当前国际GIS研究的热点。在地籍管理工作中，空间对象的历史状态和引起状态变化的相关事件等数据作为重要的存档资料都应当加以保存。在简要介绍了时态地理信息系统和时空数据模型之后，以地籍管理信息系统中的时态数据的管理来讨论适合实际地籍管理的宗地时空数据组织和查询。第一部分分析了宗地变更的基本类型，主要讨论了空间物体形态的变化，一般分为宗地合并、宗地分割和复杂变化。接着在第二部分则描述了宗地变化的时空拓扑关系－空间相关性（spatio-overlap）和时间相接性（time-meet）。第三部分在不改变原有的数据库的存储结构的条件下，运用基态修正法，通过定义时态对象来构造宗地数据时空模型，据此在宗地层区分现状层和历史层来对时态数据进行数据组织。在第四部分，根据宗地数据的时空变化类型和时空拓扑关系，设计了查询算法进行宗地空间数据的时态查询，并提供了查询算法的关键代码。最后，我们以某市旧城改造的实验数据进行了验证，实践表明运用该方法可以有效地对时态数据进行快照查询和任意宗地进行时态跟踪和搜索。     

一种发现时空变化模式的方法

针对时空快照模式，提出一种从时空快照数据中发现时空变化模式的方法．采用了基于密度和基于网格的方法，将高维密集单元的搜索限制在子空间密集单元的交集中，缩小了搜索空间．通过引入子约束和模式区间等概念，使算法能发现不同概念层上的变化模式．结果中的模式质量取决于离散过程中的最小粒度．通过实验数据证明，此法能够有效地从时空快照数据中有效提取时空变化模式．     

一种多属性的时空数据聚类算法分析研究

时空聚类(spatial-temporal density based spatial clustering of applications with noise,ST-DBSCAN)算法只能处理固定属性的时空数据,且其人为设定阈值的方法具有较大随机性会导致聚类结果不理想.基于ST-DBSCAN算法存在的不足,提出了一种改进的多属性时空聚类算法.改进后的新算法采用绘制时空对象距离频数柱状图来设定自适应阈值,通过引入Gower相似系数、Dice相似系数与欧几里德距离来构建多属性相似度模型,计算多个事务对象之间属性特征的相似度大小,从而将ST-DBSCAN时空聚类算法扩展到更多属性的时空数据聚类分析中.以北京市计算机行业职位招聘信息数据进行实验仿真,实验结果表明,新提出的阈值设定方法可以有效识别部分低密度簇,提高聚类的准确性和有效性;改进后的算法具有较好的普适性与包容性,能对多属性的时空数据进行很好的聚类分析.     

海船监控调度系统中时态问题研究

时空数据库是时态GIS的组织核心，时空数据模型是时空数据库的理论基础．以海上船舶监控调度系统为例，分析了时空数据、时空数据模型的特点和时态关系，研究了时空数据建棋思路．进而设计了针对移动目标的时空数据库模型，并实现了海船监控调度系统中移动目标信息的表达和时空数据的查询和表现．     

能量有效的传感器网络不规则区域时空查询处理算法

为了减少不规则区域时空查询处理的能量消耗和提高查询结果准确性,该文提出了一种基于树的不规则区域时空数据收集查询算法,该算法将查询区域内的节点组织成一颗树,树中的节点依次将其感知数据发送至其父节点直至汇聚到树的根节点.针对不规则区域时空聚集查询,提出了一种基于路线的算法,该算法沿一条路线收集查询区域内节点的感知数据并对其进行聚集以生成最终的查询结果.这两种算法均通过将复杂的不规则查询区域划分为简单的凸多边形,降低了判断节点是否在查询区域内的计算复杂度,且保证仅查询区域内的节点发送感知数据,减少了能量消耗.仿真实验结果表明,该文提出的算法优于现有的针对规则区域的时空查询处理算法.     

基于属性标识位的面向对象时空数据模型

在时空数据模型发展的基础上，提出了一种新的基于属性标识位的面向对象时空数据模型．将时空数据库分为一般基本属性库、有效时空属性库和历史时空属性库三部分存储，利用属性标识符标识数据对象在各部分库中的存在与否，进而对操纵语言进行基于新的数据模型的扩展。     

基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法

针对现有轨迹聚类算法中对轨迹之间的时空关联性考虑不足以及全局唯一距离阈值带来的算法的时空复杂度高以及聚类精度低的问题,提出了一种基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法(The Data Clustering Algorithm Based on Spatio-temporal Correlation between Tra...     

基于时空相关性的NDVI时序重建方法研究

针对目前时序NDVI数据重建算法时空相关性考虑不足的问题,提出一种综合利用时间域Savitzky-Golay滤波、空间域平滑滤波和异常数据剔除算法的NDVI时序重建方法.并以10年的SPOT VGT NDVI S10产品时序影像为实验数据,对算法进行了测试.结果表明,该方法对数据集中的噪声具有很好的去除效果,可以为基于NDVI的定量分析研究提供高质量数据.     

地理信息系统中时空拓扑关系计算表达

针对TGIS时空对象,建立了基于时段时空数据模型,根据9交模型以及基于时段的时间表示方法,定义了TGIS时空对象时空拓扑关系模型,利用代数方法给出了时空拓扑关系计算的规则.能有效地重建时空数据的历史状态,跟踪时空数据的变化,处理一切基于时间的查询,实现对TGIS时空对象时空拓扑关系的计算.     

基于时间序列的PM2.5时空插值算法改进研究

该文以成都市及其周边市区分布的环境监测站点作为研究对象,将空气污染物指数作为数据源,进行时间序列平稳性处理,改进了时空插值算法的经典算法——约减法,从而提高了PM_2.5数据插值精度。同时还分析了PM_2.5的自相关特点,对时间序列数据进行分段处理,在自区间内使用函数模型法实现对PM_2.5数据的实时预测。实验表明,对时空插值算法改进后,在进行既往缺失数据修补及实时PM_2.5数据预测时,结果精度及可靠性高。     

基于人工智能的网络时空数据挖掘方法

为解决传统数据挖掘应用到网络时空数据挖掘时存在挖掘结果数据召回率低的问题,研究基于人工智能的网络时空数据挖掘方法.采用网络爬虫技术采集网络时空数据,制定网络时空数据关联规则,利用人工智能中的微分进化算法进行挖掘数据筛选及候选集确定,基于用户偏好挖掘数据知识,实现网络时空数据的挖掘.试验结果表明,设计方法在实际应用中能够...     

模糊时空XML数据拓扑关系表示和确定的研究

在模糊时空数据的管理中,确定拓扑关系是模糊时空数据最为重要的操作之一.已有基于XML对模糊时空数据拓扑关系的研究工作大多是对模糊时空数据拓扑关系的定性研究.首先提出了模糊时空XML数据的模型,研究了模糊时空XML数据间拓扑关系的表示方法并定量的给出了其计算方法.之后,讨论了模糊时空XML数据模型结构的转换问题.在对编码模式进行扩展后,提出了模糊时空XML数据模型结构中位置结点的匹配算法,并通过实验验证了所提方法的性能优势.     

基于时空Kriging的软组织模型

为了缓解现有软组织模型实时性与精确性之间的矛盾,提出了一种以Kriging算法为基础的新型软组织模型。阐述了Kriging算法的基本原理与模型关键环节(变异函数的作用与结构),使用B超探头采集实验过程中的超声图像,经过Matlab处理之后获得原始位移数据,将这些数据代入纯空间和纯时间的变异函数模型,并在此基础上建立积和式时空变异模型,最终得到时空Kriging软组织模型。结果表明:时空变异模型的平均误差为0.5 mm。时空Kriging模型与纯空间普通Kriging模型效果进行比对,误差降低了20%,时空Kriging模型与另一组实验数据进行比较,平均偏差为0.2 mm。该模型的实时性与精确性均较好,完全可以满足手术需要。     

时空轨迹中隐含的周期性行为模式

将人类时空轨迹中隐含的信息进行可视化并转换为语义语言是公安工作的迫切需要。使用聚类算法将空间轨迹数据离散化,设计等间距抽样算法规整时间序列数据,从而将连续域上的时空轨迹数据表示为离散的二值序列,为使用离散傅里叶变换和循环自相关方法查找时空轨迹中隐含的周期性行为模式做好数据准备;并通过调整采样时间跨度以增强稀疏二值序列的周期性特征。实验表明可以有效提取时空轨迹中的周期性行为模式,而具有季节性和随机变化的行为模式也具有重要参考价值。案件的发生是由人的行为导致的,所以对人类时空轨迹的研究成果也可以应用于案件分析。     

一种有效的光学运动捕捉数据处理方法

提出一种适用于被动式光学人体运动捕捉散乱数据处理方法.该方法基于光学人体运动捕捉散乱数据的时空信息,提出了时空搜索数据处理算法.由于光学运动数据采集频率高,运动数据的前后帧之间在时间轴上成平滑线性关系,人体骨架关系的约束使得各帧数据在空间位置上遵循一定的拓扑关系.时空搜索数据处理算法合理地利用了运动数据时间轴上的线性关系和空间位置上的拓扑关系作为约束条件,有效地对三维运动数据进行了预测和跟踪,并对噪声数据进行去噪处理,对缺失运动数据提出基于刚体的补点算法,进行合理的补缺.该方法在处理过程中无需人工干预,并能满足实时性要求.     

基于ORDBMS的时空数据库系统实现与应用

以基于对象关系数据模型的时空数据模型STORM为基础,研究了在ORDBMS上进行时空数据库系统扩展的方法,并以中国历史地理信息为例,讨论了时空数据库在实际中的应用问题.实验证明,基于ORDBMS的时空数据库系统既可以实现时空数据的有效存储,又能够很好地支持前端时空应用的数据存取需求.     

房产测绘数据时空模型与查询研究

通过分析房产测绘数据时空变化的基本类型与特点,联合运用时空复合与基态修正方法的思想,设计并构造了适于房产绘数据的变更管理和时空查询的时空数据模型,该模型用现状层、历史层及属性变更表组织数据,根据产产实体间的时空时空拓扑关系建立现状数据与历史数据间的联系,利用ＡｒｃｖｉｅｗＧＩＳ工具,具体实现了房产数据的时空管理与时态查询。