时空数据模型概述-cuda ebook

6．1时空数据模型概述

6．1．1研究概述

传统的地理信息系统应用只涉及地理信息的两个方面：空间维度和属性维度，因此也叫SGIS（Static GIS），而能够同时处理时间维度的GIS叫TGIS（Temporal GIS）。在GIS中，具有时间维度的数据可以分为两类，一类是可以称为结构化的数据，如一个测站历史数据的积累，它可以通过在属性数据表记录中简单地增加一个时间戳（Time Stamp）实现其管理；另一类是非结构化的，典型的例子是土地利用状况的变化，描述这种数据，是TGIS数据模型的重点要解决的问题。TGIS数据模型特点是语义更丰富、对现实世界的描述更准确，其物理实现的大困难在于海量数据的组织和存取。TGIS技术的本质特点是“时空效率”。

当前主要的TGIS模型包括：空间时间立方体模型（Space-time Cube）；序列快照模型（Sequent Snapshots）；基图修正模型（Base State with Amendments）；空间时间组合体模型（Space-time Composite）。其中序列快照模型和GIS分类中的模拟GIS（Analog GIS）一样，只是一种概念上的模型，不具备实用的开发价值，而其它几种模型都有自己的特点和适用范围，如基图修正模型比较适合于栅格模型的TGIS开发。

如果你想深入了解论文中关于时空数据模型的概念及分类，可以参阅论文时空数据模型概念及分类一文。

6．1．2 TGIS的研究思路

TGIS海量数据的处理必然导致数学模型的根本变化。TGIS问题的最终解决在于“可与拓扑论相类比的”全新数学思路的出现。目前可以研究TGIS技术，以便在SGIS的框架中进行更深层次的探索。地理信息系统数据模型分析提供了关于数据模型的详细分析，而论文研究基于对象的时空数据模型.pdf则深入探讨了基于对象的时空数据模型。

更具体地，想知道如何在车辆监控系统中设计与实现时空数据模型吗？可以参考车辆监控系统中时空数据模型设计与实现的研究。如果你对MDA（模型驱动架构）感兴趣，基于MDA的面向对象时空数据模型研究.rar可能是你的好帮手。

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