1、時空數(shù)據(jù)模型1內(nèi)容基本空間數(shù)據(jù)模型時空數(shù)據(jù)模型時空目標(biāo)狀態(tài)的模型 顧及狀態(tài)和事件的時空數(shù)據(jù)模型 顧及狀態(tài)、事件和證據(jù)的時空數(shù)據(jù)模型 其他時空數(shù)據(jù)模型 2面條結(jié)構(gòu) 在面條結(jié)構(gòu)中，地圖用一系列的坐標(biāo)串來表示，點對應(yīng)于一個x, y坐標(biāo)，線對應(yīng)于一個x, y坐標(biāo)序列，面對應(yīng)于一個起點與終點坐標(biāo)相同的多邊形。 3拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)4空間數(shù)據(jù)分類與編碼1：500，1：1000，1：2000 基礎(chǔ)地理信息要素分類與代碼 六位要素分類代碼+1位圖形碼(共7位):“1”，測量控制點；“2”，水系及附屬設(shè)施； “3”，居民地和垣柵；工礦建（ 構(gòu) ）筑物及其他設(shè)施；“4”，交通及附屬設(shè)施；“5”，管線及附屬設(shè)施；“6”， 境

2、界； “7”，地貌和土質(zhì)； “8”，植被810100:地類界5大比例尺矢量數(shù)據(jù)分層測量控制點；點水系及附屬設(shè)施；點線面 “3”，居民地和垣柵；工礦建（ 構(gòu) ）筑物及其他設(shè)施；點線面 “4”，交通及附屬設(shè)施；“5”，管線及附屬設(shè)施；“6”， 境界； “7”，地貌和土質(zhì)； “8”，植被以空間數(shù)據(jù)分類與編碼為基礎(chǔ)6分層舉例(錯)!7 Any digital representation of the continuous variation of relief over space is known as a digital elevation model (DEM) or digital terr

3、ain model (DTM).Raster based elevation matrix (regular grid) Triangular irregular network (TIN) based elevation data setContour based elevation data setRandom distributed elevation data setThe Concept of DEM (or DTM)Dominant forms8Regular grid DTM91786353948164511008466551038466569不規(guī)則三角形:TIN模型的典型存貯結(jié)

4、構(gòu)64315291087fdeijkhgcba坐標(biāo)與高程值表ID X Y Z1 5.0 0.4 4.22 3.0 0.2 9.33 9.5 6.2 0.210 7.4 3.0 1.8三角形表ID P1 P2 P3a 1 2 3b 1 3 4c 4 5 1k 6 7 8鄰接三角形ID t1 t2 t3a b db a c fc b gk h j10等高線模型的應(yīng)用11等高線數(shù)據(jù)模型ID1,高程值,x1,y1,x2,y2,x3,y3,xn,ynID2,高程值,x1,y1,x2,y2,x3,y3,xm,ym IDn,高程值,x1,y1,x2,y2,x3,y3,xp,yp12柵格數(shù)據(jù)模型13Elect

5、romagnetic SpectrumVISIBLE - This is the small portion of the EM spectrum that humans are sensitive to.BLUE (.4-.5 micrometers or mm)GREEN (.5-.6 mm)RED (.6-.7 mm)14時空數(shù)據(jù)模型時空目標(biāo)狀態(tài)的模型 顧及狀態(tài)和事件的時空數(shù)據(jù)模型 顧及狀態(tài)、事件和證據(jù)的時空數(shù)據(jù)模型 其他時空數(shù)據(jù)模型 15快照模型:Snapshots model1995/02/06 127511949/10/01 1988/02/201980/06/10Time2465

6、5831Store history information;the storage cost is very greatThe comparison between states is very difficult16快照模型優(yōu)缺點 Advantage: Stored history information;Disadvantage : Redundant storage:The storage cost is very greatNo error trapping.Hidden structure. The comparison between states is very difficul

7、t17基態(tài)修正模型 (Base state with amendments model)T1T2T4T3RuralChange to UrbanUnchangedT1T2T4T3RuralUrbanrealityrecordsDeta files( files)18基態(tài)修正向后版本法的4種模式 現(xiàn)在： 基態(tài)T(a)T(b)T(d)T(c)現(xiàn)在： 基態(tài)現(xiàn)在： 基態(tài)現(xiàn)在： 基態(tài)19 The advantage and disadvantage of Base state with amendments modelAdvantage: Temporal structure is evidentErr

8、ors can be trapped because improbable events can be identified and the geographical information accounts for all space, which enforces internal consistency. Redundancy is minimal because an object version is stored only onceDisadvantages: too many filesState is indirect. It is difficult to answer th

9、e question of whats the state at time t020基態(tài)修正的分區(qū)段索引圖中fi為兩相鄰時態(tài)元素對象的相對基態(tài)修正值，即“差文件”的值，fci為區(qū)段相對基態(tài)修正值。時間1949 1970 1980 1990 1998 1999 2000f3f2f1fcifcifci21動態(tài)基態(tài) 基態(tài)是數(shù)據(jù)庫中檢索最為頻繁的狀態(tài)，而時態(tài)數(shù)據(jù)用戶具有厚今薄古的特點，之前的模型全部假設(shè)檢索每一個狀態(tài)的幾率一樣，基態(tài)固定分配 基態(tài)距 動態(tài)基態(tài):在系統(tǒng)中增加一個動態(tài)基態(tài)存儲區(qū)域，將用戶的檢索結(jié)果作為動態(tài)基態(tài)數(shù)據(jù)存儲到此區(qū)域中。動態(tài)基態(tài)是臨時存儲數(shù)據(jù)，不永久保存在系統(tǒng)中，隨著時間的推移和檢

10、索頻繁程度的降低，新的動態(tài)基態(tài)數(shù)據(jù)的進(jìn)入而從動態(tài)基態(tài)存儲區(qū)中被刪除。動態(tài)基態(tài)根據(jù)用戶檢索的結(jié)果產(chǎn)生。系統(tǒng)中設(shè)定一個較小的動態(tài)基態(tài)距閾值T.dynamic。當(dāng)檢索時閱讀差文件數(shù)超過此T.dynamic，系統(tǒng)自動將此時的檢索結(jié)果存入動態(tài)基態(tài)存儲區(qū) 劉睿，周曉光, 2008. 一種基于動態(tài)基態(tài)方法的時空數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展，測繪通報，2008(6), PP： 50-53 22動態(tài)基態(tài)的基態(tài)數(shù)據(jù)分布23待解決的問題動態(tài)操作數(shù)據(jù)查詢與可視化快照查詢變化區(qū)間的變化情況統(tǒng)計24時空復(fù)合模型 1960 1970 1980 1990Rural UrbanRuralRural Rural UrbanRural Rural

11、 Rural Urban1234ABC1960ABC1970ABC1990Feature - level1980ABC1960197019801990A122、32、3B111、31、4C1111、425 Example for Space-time composite modelT1T2T31ab2345dbccfd37689510Chains (object，T3): Feature 3: T1 river / T2 dry channel5: T1 nothing / T2 river6: T1 river / 7: T1 river / T3 dry channel8: T1 noth

12、ing / T3 river 9: T1 river / T3 dry channel10: T1 river /Feature levelRiver : T1 ：3，6，7，9，10 T2 ：5，6，7，9，10 T3：6，8，10Dry channel： T1 ： T2 ：3 T3：3，5，7，926The advantage and disadvantages of Space-time composite modelAdvantage: represent the evolution process explicitlyDisadvantage: Its difficult to or

13、ganize the dataIts difficult to query27OBJECT ORIENTED SPATIO-TEMPORAL DATA MODEL POINT+x float+y float - create (p: x , p: y): boolean - destroy (p:point): boolean -is-equal (p:point, p:point): boolean - create (p:point ):long:28OBJECT ORIENTED SPATIO-TEMPORAL DATA MODEL 空間對象空間屬性空間操作時態(tài)對象時態(tài)屬性時態(tài)操作語義對

14、象語義屬性語義操作線性時間屬性操作時空及語義對象屬性操作時空對象屬性操作0維時空元胞對象(ZTC)Pointid: PointSystem time: 1-T1維時空元胞對象(OTC)Pointsequence: sequence(Point)System time: 1-TLength: RealParent: OneTcell2維時空元胞對象(TTC)OTC：Set (OTC)System time: 1-TArea: RealParent: TwoTcell時空元胞對象元組（TemporalCellTuple）ZTCid: ZTCOTCid: OTCTTCid: TTCSystem ti

15、me: 1-TPointX: realY:real系統(tǒng)時間一維：時態(tài)區(qū)間0維：時間點世界時間一維：時態(tài)區(qū)間0維：時間點數(shù)據(jù)庫時間一維：時態(tài)區(qū)間0維：時間點ParentParentChild1111setChild29基于事件的柵格時空數(shù)據(jù)模型 基態(tài)M0頭指針t0事件1t1事件2t2事件qtq變化部分1變化部分2變化部分k變化部分1變化部分2變化部分k變化部分 1變化部分2變化部分kEvent-State-Temporal Data Model，縮寫為ESTDM 30ESTDM的數(shù)據(jù)組織（Peuquet & Duan, 1995） t0t1t2t3tnEvent listBase MapM0 C

16、nC1C223523x y v23533235436088631優(yōu)缺點:在空間數(shù)據(jù)組織上仍然是基態(tài)修正的方法，是柵格模型的基態(tài)修正方法 將某一空間區(qū)域（location）的每次狀態(tài)變化（形狀、屬性等）視為一個事件 直接存儲事件和空間狀態(tài)變化之間的聯(lián)系 一個事件可能對應(yīng)多個目標(biāo)、多個屬性的變化，特別是大范圍的變化事件更是如此，其數(shù)據(jù)組織將難于實現(xiàn) 32面向事件的版本化模型 TGIS should explicitly preserve known links between events and their consequencesC.Claramunt Marius Theriault1995

17、，1996事件定義為一組改變空間實體狀態(tài)的變化過程（processes） 33Event-based versioning（C.Claramunt Marius Theriault1995，1996）LastATTRIBUTE TABLESPATIAL TABLELastidGraphhidNextidLastAttribWD-TimeVL-TimePrevPASTVERSIONidNextidProc1Proc2Proc3PASTEVENTidGraphhidNextidAttribWD-TimeVL-TimePrevPRESENTVERSIONFUTUREidNextidProc1Proc

18、2Proc3PRESENTEVENTRelation LinkReferenceTense change34基于事件的因果關(guān)系模型 (SUB)EVENTNameStateLevel of generalizationCONDITIONSBoolean(Existence)Boolean(State)INTENTIONAL AGENTNameTypeStateReasonLevel of generalizationOBJECTStateLevel of generalizationPRODUCESCONDITIONPRODUCESIS PART OFCHANGESIS PART OFIS PART OF35Cause-effect model（Gagnon , 1993 ）ENTITY #1Identifier Attribute 1Attribute 2Etc ENTITY #1Identifier Attribute 1Attribute 2Etc TEMPORAL NODEIdentifier Coordinate teCoordinate tdb TEMPORAL VECTOR VECTORIdentifier DURINGCAUSESDURINGLOCALISETEMPORALobjectLOCALISETEMPORALObjectPresence