基于智方体的地理时空栅格数据模型化研究

发布时间：2017-05-11 22:07

  本文关键词：基于智方体的地理时空栅格数据模型化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着地理信息价值逐渐得到认同和重视,地理信息数据得到了空前的发展,数据量不断膨胀,与其同时地理信息系统的相关应用也在迅速地丰富和增长。然而,由于目前的地理信息数据的采集具有的空间局限性和时间局限性,使得形成的地理信息数据在时间和空间上具有明显的离散性和碎片化特征,而地理信息应用对地理信息数据的时间有效性和空间有效性有着严格的要求,因此尽管地理信息数据呈爆炸式地增长,但是仍然无法满足地理信息应用的需求,海量地理信息数据陷入了数据量大、但却利用率低的窘境。大数据思想和技术的兴起为这一问题带来了解决方向,它使得传统的地理信息数据组织和管理的作用角色发生了改变,从面向海量数据的存储与服务延伸到了提高海量存量数据的利用率上。在地理时空大数据的背景下通过利用人工智能技术实现空间信息的连续化预测模拟成为了可能,也是未来智能时代发展的趋势。在这种趋势下,对空间信息数据组织模型的研究提出了新的要求和挑战。地理时空大数据智能化组织技术从大数据智能发现的初衷出发,强调地理时空大数据的内在关系和特征的描述和表达,提升地理时空大数据的信息发现能力和数据利用价值,解决由于空间数据狭隘的时空有效性所带来的应用瓶颈,从而促进空间信息产业和科研事业发展。本文从地理时空栅格大数据组织需求出发,基于地理时空栅格数据潜在的时序关系、空间关系、属性语义关系和演变过程关系等关联特性,利用大数据、智能化的思想和技术,研究空间信息大数据智能化组织模型,探索构建一个智能化的空间信息立方体,使其具备空间信息发现和智能化预测能力,实现离散、片段式的空间数据的智能化拟合、平滑和填补,从而丰富、提高以及有序化空间信息大数据的信息维度、密度和准确度,满足更多地理空间信息应用的需求。具体概括起来包括以下几方面内容：(1) 地理时空栅格数据智方体建模与论证在大数据思想和数据驱动的智能时代背景下,分析现有相关数据模型组织形态,参考人类智能对信息和知识的处理方式,探讨面向智能时代的数据模型的发展方向和需求,提出智方体数据组织模型的定义和特征,在智方体数据组织模型的基础上,结合地理时空栅格数据特点和大数据化所面临的问题和需求,探讨智能时代的地理时空大数据的发展潜力和组织形态,提出地理时空栅格数据智方体(Geo Raster Intelligent Cube, GRIC模型)的构建思想和特征定义,并开展了GRIC模型设计与基础原理论证。(2) 基于GRIC模型的关键技术和应用方法设计与验证基于GRIC模型的关键技术和应用方法的设计与验证以现有可行技术方案为基础,地理栅格大数据为主要研究对象,对地理时空栅格数据智方体进行了数据一体化组织、描述、存储、联想、发生、模拟、计算等方面的设计,具体内容包括：])设计基于时间概念本体、空间概念本体、属性语义本体的GRIC数据语义描述方法；2)设计基于规格化地理空间单元的地理时空矢栅一体化数据组织模型；3)设计基于地理位置的GRIC栅格列存储模型；4)设计地理时空栅格数据智方体数据存储架构和计算架构；5)设计基于GRIC语义描述的地理时空数据关联搜索方法；6)设计基于经典规则的GRIC信息自我发生机制；7)设计基于经验规则的GRIC信息模拟预测机制。(3) 开展基于GRIC的遥感数据库原型试验系统的实现与分析本文在国家高分专项的支持下,以高分应用综合数据库为基础,开展了GRIC的原型试验设计与实现。原型试验系统以海量高分卫星数据及其衍生产品以及其他国内外卫星数据为试验数据对象,进行了组织、管理、模拟等试验分析,试验结果表明GRIC模型在多用户并发传输和栅格数据计算性能方面具有明显的优势,同时GRIC模拟出来的数据具有一定的参考价值和应用价值。
【关键词】：大数据 遥感 地理时空栅格数据 智方体 地理时空栅格数据智方体
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-17
• 1 绪论17-51
• 1.1 研究背景及意义18-34
• 1.1.1 大数据驱动的智能时代背景18-21
• 1.1.2 智能时代下的地理时空栅格大数据21-32
• 1.1.3 地理时空栅格大数据组织面临的问题与挑战32-34
• 1.2 国内外研究现状综述34-46
• 1.2.1 地理时空栅格数据模型34-38
• 1.2.2 多源异构地理时空栅格数据规格化38-41
• 1.2.3 海量地理时空栅格数据高效存储与计算41-43
• 1.2.4 面向智能化挖掘的地理时空栅格大数据组织43-46
• 1.3 研究动机与目的46
• 1.4 主要研究内容与论文组织46-51
• 1.4.1 研究思路46-47
• 1.4.2 研究内容47-48
• 1.4.3 论文章节安排48-51
• 2 地理时空栅格数据智方体模型51-73
• 2.1 智方体数据组织概念模型51-59
• 2.1.1 智方体数据组织模型定义51
• 2.1.2 智方体数据组织模型构建思想51-53
• 2.1.3 智方体数据组织模型对象描述53-56
• 2.1.4 智方体数据组织模型功能描述56-58
• 2.1.5 智方体数据组织模型特征58-59
• 2.2 地理时空栅格数据特性分析59-62
• 2.2.1 空间信息的基本特征59-60
• 2.2.2 属性信息间的内在关联特征60-62
• 2.2.3 大数据应用的适应特征62
• 2.3 地理时空栅格数据智方体模型定义62-63
• 2.4 地理时空栅格数据智方体构建原理与优势63-64
• 2.5 地理时空栅格数据智方体数据组织64-67
• 2.6 地理时空栅格数据智方体对象结构67-68
• 2.7 地理时空栅格数据智方体技术体系68-70
• 2.8 地理时空栅格数据智方体模型特性70-71
• 2.9 本章小结71-73
• 3 基于GRIC模型的组织框架设计原理与方法73-103
• 3.1 地理时空数据多维关联结构抽象73-77
• 3.1.1 时间维度关联73-74
• 3.1.2 空间维度关联74-75
• 3.1.3 地理数据多尺度间关联75-77
• 3.2 基于时空语义网络的信息描述与组织77-81
• 3.2.1 基于本体的GRIC语义网络77-78
• 3.2.2 GRIC遥感特征信息概念本体的构建78-80
• 3.2.3 GRIC时间概念本体的构建80-81
• 3.2.4 GRIC空间概念本体的构建81
• 3.3 地理时空栅格大数据规格化组织模型81-90
• 3.3.1 地理时空栅格数据规格化82-83
• 3.3.2 双地理经纬格网数据切分模型83-88
• 3.3.3 矢量栅格一体化转换模型88-90
• 3.4 基于地理位置的栅格列存储模型90-94
• 3.4.1 基于地理位置的栅格列存储模型结构91-92
• 3.4.2 多维地理时空数据集栅格列存储过程92-94
• 3.4.3 基于地理位置的栅格列存储模型分析94
• 3.5 基于地理位置分布相关的云存储架构94-99
• 3.5.1 基于GRIC模型的逻辑存储结构95-96
• 3.5.2 基于虚拟映射的分布式对象存储模型96-98
• 3.5.3 基于GRIC模型的云存储系统组成98-99
• 3.6 基于GRIC模型的栅格并行计算架构99-101
• 3.7 本章小结101-103
• 4 基于GRIC模型的大数据应用分析方法103-125
• 4.1 基于语义网络的地理时空数据关联搜索103-108
• 4.1.1 GRIC关联搜索的过程103-105
• 4.1.2 GRIC语义联想匹配方法105-107
• 4.1.3 GRIC关联权重赋值算法107-108
• 4.1.4 基于关联权重的联想信息降维和过滤108
• 4.2 基于特征规则的网络数据识别与汇聚108-115
• 4.2.1 GRIC数据认知特征库与特征学习109-112
• 4.2.2 基于特征匹配的地理时空数据认知过程112-113
• 4.2.3 多源异构网络地理时空数据汇聚与整合113-115
• 4.3 基于经典规则的GRIC信息自我发生115-119
• 4.3.1 基于组件化的GRIC信息发生算法115-116
• 4.3.2 GRIC信息发生算法组件流程描述116-118
• 4.3.3 GRIC信息发生算法描述118
• 4.3.4 GRIC信息发生算法工作方式118-119
• 4.4 基于经验规则的GRIC信息模拟预测119-123
• 4.4.1 时间序列和时间序列预测的概念120-121
• 4.4.2 BP神经网络进行时间序列预测的可行性分析121
• 4.4.3 基于非线性最小二乘法的BP神经网络模拟预测算法121-123
• 4.5 本章小结123-125
• 5 原型试验系统实现与实验分析125-141
• 5.1 系统架构125-127
• 5.2 系统运行环境127-129
• 5.2.1 系统部署127-128
• 5.2.2 试验环境128
• 5.2.3 试验数据128-129
• 5.3 系统模块组件129-132
• 5.4 系统模块实现132-137
• 5.4.1 数据产品规格化132-133
• 5.4.2 规格化数据查询133
• 5.4.3 规格化数据传输133-134
• 5.4.4 语义信息管理134
• 5.4.5 信息产品生产134-136
• 5.4.6 系统节点监控136-137
• 5.5 原型试验系统的实验比较与分析137-139
• 5.5.1 基于列存储的并发传输性能测试137
• 5.5.2 基于列存储和GPU的并发计算性能测试137-138
• 5.5.3 数据模拟预测效果测试138-139
• 5.6 本章小结139-141
• 6 结论及展望141-145
• 6.1 研究工作总结141
• 6.2 研究特色与创新141-142
• 6.3 研究展望142-145
• 参考文献145-151
• 作者简介15

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