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支持动态数据管理与时空过程模拟的实时GIS数据模型研究

李小龙  
【摘要】:现实世界的地理现象在不断地变化着,人们总想知道这些地理现象的最新状态,甚至发展趋势,以便制定出有利的应对策略,尤其是发生对人们生活有较大影响的一些突发人为事件和重大自然灾害时。传统的空间数据获取方式己经不能满足这种时间敏感性应用的需求,随着位置服务技术(Location-based Service, LBS)和各种空天地传感器广泛而深入使用,使空间数据的获取更加高效与便捷,产生了大量高时效性的时空序列数据。然而,传统的静态GIS的空间数据模型只强调地理现象的空间分布特征,没有时间的概念。时态GIS的时空数据模型增加了时间维的描述,能够表达地理现象在时间上的变化过程,但现有时空数据模型更强调海量历史时空序列数据的存储与关系维护,在实时性和模拟预测方面表现不足。 本文在现有时空数据模型的的基础上,分析现实世界地理实体与现象时空变化过程的结构和规律,并参考传感器实时观测与Agent模拟的特点,利用面向对象技术构建实时GIS数据模型。该模型支持动态数据管理与时空过程模拟,并具有可用性和通用性。此模型的提出为实时GIS的研发奠定坚实的基础,也为智慧城市的建设提供技术支持。 本文首先以实时系统、实时数据库为技术基础,分析了从传统静态GIS到动态GIS的发展过程,从实时性的角度出发,给出了实时GIS的概念,并且对硬实时GIS和软实时GIS做了区别划分,指出本文研究的是软实时GIS。本文采用时间语义位于空间语义和专题属性语义之上的语义结构,对现有时空数据模型进行分时期、分类研究,分析了现有时空数据模型的优缺点,为实时GIS数据模型的研究提供参考。 在实时GIS中,地理对象是时空变化的主体,其状态数据来源于传感器的实时观测。鉴于此,本文以传感器对象和地理对象为核心,提出了一个实时GIS地理对象模型。传感器对象作为一种特殊的地理对象纳入到模型中,它除了具有地理对象的特征外,还包含对其他地理对象的状态观测数据。在模型中,传感器对象是由本身的参数状态和观测值状态组成,地理对象的状态可由多个子状态构成,每个子状态序列都对应于某个传感器观测。接下来,描述了实时GIS地理对象模型各个要素的类结构和数据库存储结构。 本文分析了时空变化过程的本质和规律,明确了事件与时空过程的含义和相互关系,在实时GIS地理对象模型的基础上,增加时空过程、事件类型、事件、观测、地理对象模拟状态等要素,提出了一个支持时空过程表达的实时GIS数据模型。其中,时空过程用于描述时空变化场景,它包含地理对象和事件。地理对象的变化与相互作用在满足条件时生成事件,同时事件也可以在满足条件时驱动地理对象发生变化,由此,可以对时空过程进行较好的表达与模拟。其中,事件类型包含地理对象生成事件的条件和/或事件驱动地理对象的条件,规定了地理对象与事件的关系。本文阐述从模型的概念定义,关系描述,逻辑表达,到数据存储的整个过程,为实时GIS数据模型的实现奠定了基础。 实时GIS数据模型本身对时空变化过程模拟的能力有限,本文研究实时GIS数据模型要素到Agent的映射关系,利用Agent在系统动力学上的表现,提高实时GIS数据模型对时空过程模拟的能力。其中,地理对象映射到Agent上,将地理对象看成Agent。而事件类型的条件映射到简单反应型Agent的条件—动作规则中,或将整个事件类型视为慎思型Agent知识库的一部分,使实时GIS数据模型与ABM能够良好地结合。 本文给出了三个实验,验证本文提出的实时GIS数据模型在管理实时动态数据和时空过程表达模拟中的能力。首先,针对武汉市出租车实时监控位置数据和车内图片数据,设计相应的数据模型,并实现移动对象的实时存储与表达实验。然后,针对武汉市9个国控监测点的PM2.5监测数据,设计相应的数据模型,并实现原位地理对象的实时存储与表达。最后,设计武汉市航空路立交桥路口(一级内涝点)内涝对周边交通影响的时空变化过程场景,分析时空数据的变化规律,利用Agent实现时空过程表达与模拟的实验。


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