时态GIS数据结构的研讨.pdf

时态GIS数据结构是地理信息系统中一种用于处理和管理随时间变化的空间信息的数据结构。其研究的关键在于如何高效地组织和查询随时间变化的空间数据。从1996年《测绘通报》上刊载的这篇文章内容中，可以提取出以下知识点： 1. 时态GIS数据结构与传统空间数据库的区别： 传统的空间数据库主要关注于空间信息的存储和查询，而时态GIS则在此基础上加入了时间维度，关注于空间信息随时间的变化。时态GIS处理的空间变化包含了空间形态和属性的变化，这使得时态GIS的数据结构不仅需要考虑空间数据库的数据模型，还需要考虑时间序列的变化。 2. 空间和时间的关系： 时态GIS中的“时空”并非是“空间”加上“时间”的简单相加，而是需要一个能够反映空间变化和时间变化的综合结构。时态GIS强调空间变化和属性变化的主导性，也就是说，在不同的应用场景中，空间变化和属性变化的重要程度是不同的，这要求数据结构必须能够适应不同类型变化的需求。 3. GIS数据结构的分类： 当前的GIS数据结构主要分为矢量(vector)和栅格(raster)两大类。矢量数据结构通常用于表达离散的空间目标，如点、线、面等，而栅格数据结构适合表达连续分布的空间数据，如数字高程模型(DEM)和影像数据。同时，还可以采用矢量-栅格混合型数据结构或一体化数据结构来表达更为复杂的空间信息。 4. 时空数据模型的探索： 研究者尝试从不同的时空过程和目标出发，提出了多种时空数据模型。这些模型要能够表达时空对象在不同生命期的变化，包括长期、中期和短期变化。例如，地壳变动、森林沙化等可视为长期变化，而如道路改线、河渠改道等则为中期变化。 5. 时空目标的标识与同一性： 在时态GIS中，如何标识一个目标在不同时间点的状态变化是一个关键问题。需要有规则来区分目标的状态变化和新目标的生成。目标的标识通常通过一个系统ID或ID来实现，它将目标的空间数据和属性数据在系统中对应联系起来。而用户标识(user-ID)的概念则赋予用户根据应用场景来确定目标变化的决定权。 6. 时空数据的组织方法： 时态GIS数据结构的研究还包括了时空数据组织的方法。一种直观的方法是把时间看作信息空间的新维度，比如，若地理空间是2维的，时态GIS就是3维的；若要处理3维空间目标，则时态GIS变成4维的。基态修正法(只存储基态和变化量，而不是每个时间点的数据状态)和时空复合法(结合基态修正法和时间序列方法)是减少数据冗余度、提高数据管理效率的常用方法。 上述知识点反映出时态GIS数据结构的研究不仅涉及到基础的数据模型构建，还包括了时空数据分析的高级方法。研究者们在空间与时间维度的数据整合、时空变化的处理以及数据存储效率等方面进行了深入探讨。时态GIS数据结构的研究对于大数据环境下的时空数据处理具有重要的理论和实际意义。