时空数据模型原理与应用

第1章绪论 1.1时空数据 1.1.1时空数据的概念 随着科学技术的快速发展，人类对自身生活环境的探索已经不仅仅局限于周围的世界，而向空间外沿急剧扩展，遍及地球各个圈层、各个角落，并延伸到外太空。因此，表述人类活动的客观世界和人类活动特征，成为科研机构和研究人员的重点工作。计算机技术的发展，使学者利用计算机模拟和表征客观世界及人类活动成为可能。 伴随着人们探索空间的过程，各种信息的获取范围也从局部地面、全球地表、地球各个圈层扩展到地球内外的整个空间，从原有二维平面空间基准(x，y)逐步演变到三维空间基准(x，y，z)，进而演变到反映地理空间对象时空分布的四维空间基准(x，y，z，t)。时空数据(spatio-temporal　data，STD)是指具有时间元素并随时间变化而变化的空间数据，是地球环境中地物要素信息的一种表达方式(RaMm　et　al.，2005)。这些时空数据涉及各式各样的数据，如地球环境地物要素的数量、形状、纹理、空间分布特征、内在联系及规律等的数字、文本、图形和图像等，其不仅具有明显的空间分布特征，而且具有数据量庞大、非线性以及动态变化等特征。 图1-1简易描述了时空数据的概念内涵，即时刻下地物对象乂在T2时刻发生了形状变化而演变为地物对象B，随后地物对象B在时刻又发生变化演变为地物对象C。地物要素变化依赖于环境和场景。狭义上讲，时空数据就是该地物对象的变化历程集合。由此可见，时空数据描述地理实体对象object空间和属性状态信息随时间的变化信息，其数学模型f(std)可定义为(Rahim　et　al.，2005) 由时空数据概念内涵可见，时空数据主要由空间特征、时态特征和属性特征组成，这也构成了时空数据的多维结构(姜晓轶，2006)，如图1-2所示。 图1-2时空数据的多维结构示意图 1.1.2时空数据的应用需求 随着数字通信技术、遥感技术和全球导航卫星系统等时空数据采集技术的发展，时空数据也在众多应用领域得到了广泛应用，下面简单介绍几种典型的应用需求。 1.地学分析 地理学是研究地理环境的结构、分布规律、发展变化以及人地关系的学科，其致力于地理现象的定位、定性与定量分析研究(姜晓轶，2006)。随着各种遥感技术的发展，用以描述地理环境和现象的信息数据也在不断积累，地理信息系统(geographic　information　system，GIS)为描述、组织和管理这些数据提供了新的思想和技术，同时地理学也成为地理信息系统的理论依托，促进着地理信息系统理论与技术的发展。由此可见，地理信息系统和地理学之间的关系密不可分。 1995年的国际地图学协会提出了发展概念模型和相关工具来描述时空过程、加强动态地图与时态GIS(temporal　GIS，TGIS)之间的联系以及地学信息的三维或多维动态表达的三个研究目标(王英杰等，2003)。反映地学各种现象的信息数据具有多维、多尺度、时变等特征，因此传统GIS已经难以满足地学对信息数据组织管理的新要求，进而催生了时态GIS。时态GIS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(王家耀等，2004)。时态GIS区别于传统GIS的是能够对地学对象的时间维进行表征，并可以通过动态处理分析提供历史总结和趋势预测的决策辅助功能。其中，作为组织管理地学数据的时空数据模型是时态GIS的核心基础，如图1-3所示(姜晓轶，2006)。总而言之，在模拟地学各种现象的过程中，时空数据模型是前提和基础，时态GIS是手段和途径，应用是目的和归宿。 2.地籍管理 地籍管理是指国家为取得有关地籍资料和为全面研究土地的权属、自然和经济状况而采取的以地籍调查(测量）、土地登记、土地统计和土地分等定级等为主要内容的措施。地籍管理的对象是作为自然资源和生产资料的土地，地籍管理的核心是土地的权属问题。制定健全的地籍管理制度，不仅可以及时掌握土地形状、数量、质量等属性的动态变化规律，而且可以对土地利用及权属变更进行监测，为土地管理的各项工作提供、保管、更新有关自然、经济、法律方面的信息。地籍管理系统通常被认为是关注土地记录地理信息系统的一个子集，其结构如图1-4所示。 地籍信息数据是地籍管理系统主要管理的对象，主要包括地籍专题数据和基础地理数据。其中，反映土地所有权、使用权及利用状态等应用主题的面状地块对象变更*为频繁，即地籍信息数据除具有空间和属性特征之外，更具时变性，如采用多时相的遥感影像对非法建筑进行动态监测。因此，地籍管理系统是典型的通过增加时间维度存储管理对象历史信息的应用系统。地籍管理系统的技术核心就是构建合理科学的时空数据模型对土地时空数据进行组织管理，利用时空分析监测及总结土地的利用历史变化，进一步预测土地利用趋势，为政府部门和研究机构提供决策依据(张山山，2001;张祖勋和黄明智，1995)。 3.智能交通系统 交通的产生源于人类的出行和活动，是人类社会和经济活动的“纽带”与“动脉”，与社会和谐稳定、经济繁荣发展以及人们物质生活的提高有着密切关系。不同出行工具的更新换代，提高了人们的出行效率并推动了社会的发展，更在潜移默化地改变社会结构。但汽车、火车、飞机等交通工具的迅猛发展，也带来了日益恶化的交通拥塞、交通事故和环境污染等问题。因此，如何通过信息技术提高公共交通管理和规划能力是人们亟待解决的主要问题。随着计算机技术、遥感技术、通信技术、网络技术等科学技术的高速发展，作为解决城市交通管理问题的智能交通系统的概念应运而生，也成为科学理论研究领域的热点。 交通信息数据反映了交通出行者、管理者、交通工具、道路网络等相关信息，智能交通系统就是围绕这些交通信息数据为现代社会交通的设计、规划、运营、维护等环节提供数据支持，从而进行交通信息的可视化分析和交通规划的辅助决策(蔡先华，2005)。由于对交通现象高度抽象和提炼浓缩，交通信息数据种类繁多，主要包括基础地理信息数据、交通管理信息数据、交通管理者信息数据、交通管理对象信息数据、动态交通数据等，其具有海量、多源、时变、异构等特点。由此可见，智能交通系统的核心和基础是构建一个先进的、科学的以及可操作性强的时空数据模型，为智能交通系统提供数据组织管理手段。 4.国防军事 随着各国国防军事信息化建设的快速发展，原有战场模式与战场空间都在急剧地发展和变化，尤其是作战空间，已经从地球表面扩展到了地下、水下、空中等地球各个圈层，乃至太空空间。 陆战场空间已经从过去的地表空间扩展到地表之下，如地下掩体、洞库工事、城市人防工程等。各种地下建筑之间的分布、关联十分复杂，如何描述地下三维空间的作战行动、定位作战目标等地下战场环境仍属研究空白，该问题也急需人们解决。空战场和海战场也已经向纵深方向快速发展，其中空战环境从中、低空拓展到平流层；海战环境中深海探测及深海对抗也日趋频繁。同时，宇宙空间探测与空间对抗已经成为当前以及未来的重要军事行动，太空战场已经进入作战环境领域。因为军事活动已经从地球表面扩展到地月空间、太阳系乃至更遥远的太空，所以需要我们准确定位和描述空间飞行器、空间武器和空间碎片的轨道及位置，精确描述月球、火星、其他星球及各星球间的时空数据。随着深空、大气、海洋、地下探测技术的不断深入，人们已经可以获得宇宙空间、地球大气圈不同高度、海洋圈不同深度、地表不同深度的各个截断面及各种性质的海量时空数据。 在海陆空(包含深空)作战环境中需要准确地描述作战实体位置、统一组织管理海陆空一体化战场海量时空数据，实现对圈层内各层面数据的统一组织管理，战场对象、战场过程、态势要素及其相互关系的准确描述，为军事国防提供坚实的技术基础和支撑。 总之，凡是应用集空间、时间和属性三元特性时空数据的领域和部门都需要对时空数据进行统一管理、动态处理、精确分析、快速查询和预测推演，此过程中涉及的时空数据技术研究主要有时空本体(Studer　et　al.，1998)、时空查询语言、时空数据模型、时空数据存储结构、时空数据索引技术、时空数据查询以及时空数据挖掘等。其中，时空数据模型是时空数据技术研究的核心内容，其是时空数据查询、处理、分析等应用环节的基础。 1.2时空数据模型及其研究动态 1.2.1时空数据模型的概念 根据时空数据的特性可以将其抽象为“是什么”“什么地方”和“什么时候”三个基本要素，要素之间是相辅相成、不可分割的(Allen，1983)，如图1-5所示。“是什么”表示时空对象的属性，如对象属于什么类型的东西，即属性特性；“什么地方”表示对象的空间位置，即空间特性；“什么时候”表示对象存在或发生的时间位置，即时间特性。因此，人们迫切需要一种技术对这些时空数据进行统一管理、动态处理、精确分析和快速查询，即建立合理的空间、时间和属性联合的数据模型一时空数据模型。 传统的空间数据模型是基于空间信息中空间和属性两个维度的，将实际动态变化的世界视为静态世界，因此其大多不支持对时间维度的处理和分析功能，而只是将描述地理环境对象的数据看作一个瞬时快照。当这些信息数据发生改变时，传统的空间数据模型就将已有信息数据替换为当前*新的信息数据，此时已有数据也被删除，因此无法对空间地理等现象的历史状态进行处理分析，更不能根据历史信息对未来事件发展趋势进行预测。随着环境监测、地籍管理、遥感动态监测、近景摄影变形监测等应用领域对空间数据时变性的重视，传统的空间数据模型已经远远不能满足人们对时空数据的应用需求。因此，时空数据模型应综合、完整、准确地表征时空数据的空间特性、时间特性和属性特性，这样才能真正实现对时空数据的集成化、一体化和智能化组织管理。 1.2.2时空数据模型的研宄动态 自汤姆林森在1963年首次提出地理信息系统(GIS)之后，GIS的研究便得到了各国政府、研究机构和学者的普遍关注，其中空间数据模型是GIS软件组织管理空间数据的方法和理论基础。但随着遥感监测、近景摄影变形监测、地籍管理、灾害应急、交通管理、军事国防等应用领域对空间实体的时间尺度和时态关系的注重以及实体空间、时间和属性一体化管理的需求，传统的GIS已经无法有效地表达地理实体的动态特性，因此时态GIS或多维GIS步入历史舞台，作为理论核心的时空数据模型也成为广大机构和学者的研究重点。 20世纪70年代初，受数据库技术和大容量存储设备的限制，时空数据模型仅停留在对时间语义的描述和表征。到了80年代中期，众多学者开展了时间语义和数据库技术的集成和融合，时态数据库及其查询语言方面的研究成为该时期的重点，如Ben-Zvi提出的非**范式的时态数据库①、Clifford和Warren(1983)提出的历史关系数据库、Ginsburg(1983)提出的对象历史模型、Snodgrass(1987)提出的时间维度(事务时间、有效时间)和时态查询语言TQuel，Armstrong基于栅格和矢量数据两种时空数据库组织模型等。进入90年代，随着Langran(1992)《地理信息系统中的时间》的出版，时态GIS也正式成为地理信息学科中重要的一员。该阶段时态GIS的研究重点为时空的语义、拓扑关系、查询语言、演变推演及时空数据模型等基本理论，同时侧重点不同的时空数据模型也相继出现。其中，Langran提出的时空立方体模型、序列快照模型、基态修正模型和时空复合模型*具代表性。随后以Langran、Peuquet、Yuan、Pelekis、Worboys等为代表的国外学者以及以陈军、黄明智、龚健雅、舒红、张祖勋、黄杏元等为代表的国内学者陆续推出了侧重点不同的时空数据模型，但这些时空数据模型均在不同程度上参考了如上四个时空数据模型的思想。进入21世纪，时空数据模型更趋于从概念模型和原型系统向面向实际应用转变，其中随着面向对象技术的成