基于事件语义模型的历史拓扑关系查询研究

发布时间：2017-10-05 06:09

  本文关键词：基于事件语义模型的历史拓扑关系查询研究

  更多相关文章： 时态地理信息系统 事件语义 历史拓扑 演变 关系树

【摘要】：在地理信息系统(GIS)中,拓扑关系是一类比较重要的空间关系,它对空间数据物理形式的表达与存储、空间层次的查询和分析以及现实世界中的实际应用等都具有非常重要的作用,尤其是在地理信息系统(GIS)和图像数据处理等领域常被用作选择条件出现在空间信息的查询当中。因而,拓扑关系的查询方法和处理的效率备受学术界关注,目前对相关拓扑关系的查询研究主要集中在地理世界的二维、三维空间,而对时态地理信息系统(Temporal GIS, TGIS)中历史拓扑关系的查询研究相对较少。 历史拓扑来自于空间对象在时间轴上的时空变化(拓扑变化),在众多的时空数据模型中,基于事件语义的时空数据模型从信息系统的观点出发,将时态GIS中的时间语义分解为事件与时间来表达。事件就是实体对象变化的原因,事件的发生是导致实体对象状态的不断改变,这种改变可能包括很多方面,如空间位置、对象属性的改变,所有的改变都意味着一件事情,旧对象消失了,新对象产生了,把这一切串联起来就形成了对象间的历史拓扑演变。如果沿着时间轴去一一记录这些变化,一个事件表示一个时空变化,那么某一区域的空间动态信息就可以用事件序列去反映。在这个过程中,事件都有一个确定的时间和内容,在这样的时空数据模型中,既然实体对象间的拓扑变化能够以事件的形式被存储起来,那么基于时间的历史拓扑查询也就成为了可能。 历史拓扑的查询问题(History Topology Query Problem,HTQP)是一类具有广泛应用环境的TGIS问题,也是表达时空对象间拓扑演变过程的关键。在为数不多的查询方法中,关系树递归查询法是近年来解决简单HTQP并取得良好效果的一类典型算法,其主要思想是将时空数据库中的每条存储事件看作独立节点,然后基于逻辑谢义导出并构建历史拓扑关系树,以后每次都是根据需要在关系树上递归查询,得到查询结果。这种算法避免了每次临时导出历史拓扑的资源和时间损耗,但是缺忽略了时空数据库中语义信息的混合性,一旦应用环境的数据规模和语义信息异常庞大时,关系树递归法在资源占用和时间效率上的低效性就会暴漏出来,不具备很好的研究与应用价值。 为了提高历史拓扑关系查询的时间效率,论文在综述了当前主流时空数据模型的研究意义与发展现状的基础上,重点围绕基于事件语义的时空数据模型阐述了历史拓扑关系的本质,然后针对当前典型的关系树递归查询法的原理和过程进行分析,指出了该算法在TGIS环境较为复杂时,存在时间效率上的缺陷。最后针对性的提出了两个改进算法：基于“逻辑语义分离”的递归查询法和基于“数据分层”的递归查询法,前者基于拆分思想降低了逻辑语义的混合度,后者对大数据分层以降低搜索空间。实验结果表明,在面对复杂的HTQP问题时,两种改进算法都可以在一定程度上降低时间损耗,提高查询的时间效率。 本文的创新点如下： (1)提出了基于“逻辑语义分离”的递归查询法,将时空数据库中存储事件的静态语义和动态语义分离开来,并为它们建立对应关系,然后只基于动态语义导出并构建查询初始解,从逻辑语义角度,降低了查询空间,将复杂HTQP从化为了简单HTQP。 (2)提出了基于“数据分层”的递归查询法,采用数据分层思想将大规模数据分层,为查询提供快速入口和启发信息,可以跳过大部分的节点获得结果集,有效地减少了查询的问题规模,提高了查询的时间效率。 测试的实验结果表明,两种改进算法相对于直接的关系树递归法在查询的时候拥有更好的时间效率,可以更加有效的解决复杂HTQP问题。
【关键词】：时态地理信息系统 事件语义 历史拓扑 演变 关系树
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P208
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景和现状9-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.3 本文主要工作11-12
• 1.4 本文组织结构12-13
• 第二章 GIS时空数据模型13-25
• 2.1 GIS空间模型14-15
• 2.1.1 地理空间14
• 2.1.2 空间对象和属性14-15
• 2.2 GIS时间模型15-21
• 2.2.1 地理世界的时间15-16
• 2.2.2 四种基本时间特征模型16-19
• 2.2.3 时间的表示19-20
• 2.2.4 时间粒度和时间密度20-21
• 2.3 GIS时空数据模型分类21-25
• 第三章 事件语义的时空数据模型25-32
• 3.1 时空语义25
• 3.2 事件及分类25-28
• 3.3 事件关系28-29
• 3.4 事件语义模型29-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第四章 历史拓扑关系32-41
• 4.1 基于事件语义的历史拓扑关系32-35
• 4.1.1 事件语义模型的时空特性分析32-33
• 4.1.2 历史拓扑关系概念33-35
• 4.2 基本类型35-36
• 4.3 组织方式36-38
• 4.4 查询—复杂HTQP问题38-40
• 4.5 本章小结40-41
• 第五章 关系树递归查询法41-48
• 5.1 递归分析41-42
• 5.2 查询过程42-45
• 5.2.1 构造阶段42-44
• 5.2.2 搜索阶段44-45
• 5.3 时间复杂度分析45-47
• 5.4 本章小结47-48
• 第六章 基于逻辑语义分离递归查询法48-54
• 6.1 分离原理48-49
• 6.2 查询过程49-51
• 6.2.1 构造阶段49-50
• 6.2.2 查询过程50-51
• 6.3 时间复杂度分析51-52
• 6.4 实验52-53
• 6.4.1 实验环境52
• 6.4.2 实验与分析52-53
• 6.5 本章小结53-54
• 第七章 基于数据分层递归查询法54-61
• 7.1 分层原理54-56
• 7.2 查询分析56-58
• 7.3 时间复杂度分析58
• 7.4 实验58-60
• 7.4.1 实验环境58
• 7.4.2 实验与分析58-60
• 7.5 本章小结60-61
• 总结与展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 攻读硕士期间的科研项目与获奖68

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本文编号：975181