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时空数据模型可以分为基于位置的时空数据模型、基于对象的时空数据模型和基于时间的时空数据模型。它是指定时间段内指定空间区域所有地理目标时空信息的集合。研究这三种类型的时空数据模型并应用数学语言对其加以定义。另外研究定义时空分离的时空数据模型,该模型把地理目标的空间信息和时间信息分开存储,通过目标的标识和版本号将二者联系起来。研究结果使得时空数据模型更为通用化、系统化和规范化。 相似文献
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GIS中的时态功能缺陷问题至今尚未解决.时空数据模型(STDM)是其中的核心问题和主要难点.本文针对实体的离散变化过程,提出了一个基于事件的时空数据模型--OET模型.对象(Obiect)、事件(Event)和时间(Time)是该模型的三个关键要素.OET模型有两个特色,一是使应用系统的复杂性和数据冗余的矛盾达到平衡,二是为以因果推理为目标的时空分析奠定了必要的数据模型基础.具体研究内容包括: 相似文献
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网络中移动对象的2维时空数据模型 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种新的2维网络中移动对象的时空数据模型2-Dimensional Spatio-Temporal data model for Mov-ing Objects in Network(2DSTMON)。2DSTMON时空数据模型基于线性参考思想,将3维空间中的轨迹数据转换到2维空间中进行存储和管理,并采用运动矢量的数据更新方式,具有较小的数据量和较低的更新代价。最后,利用ESRI的ArcEngine实现并验证2DSTMON时空数据模型。 相似文献
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在同时满足基于特征和基于事件的空间时态数据模型的基础上,提出一种基于位置、对象和时间的时空数据模型,并对此模型进行关系分解。该模型弥补了以上所提各种模型的不足,以一个城市的城市化历史为例,实现对时空目标分别基于位置、对象和时间的查询。 相似文献
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以事件为核心的面向对象时空数据模型 总被引：29，自引：3，他引：29
GIS中时态问题的解决不仅要在数学上寻求方法的支持，更应该在现实世界的时空现象中去探求其内在的变化规律。事件是驱动时空数据发生变化的根本原因，但每一次事件对数据对象的影响总是局限于一定的范围，这内在地表现为对象的属性之间的时空内聚性并决定了时态数据管理的对象粒度。时空数据模型的设计必须参照这一规律才能在冗余与效率之间取得平衡。在简要分析现有的几种典型时空数据模型的基础上，根据上述观点设计了一种以事件为核心的面向对象时空数据模型。房产信息系统的设计与实现证明，该模型对于时空数据管理效果较好，为进一步抽取变化的模式和预测决策奠定了基础。 相似文献
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GIS中的时空数据模型研究 总被引：6，自引：3，他引：3
状态与事件是时态地理信息系统(TemporalGIS ,TGIS)的一对基本概念,目前时空数据模型研究侧重于将两个概念相分离,表现为基于状态模型和基于事件模型,无法兼顾两种模型的优点。本文提出了基于状态-事件的时空数据模型,并系统阐述各时空数据模型之间的相互转换条件。 相似文献
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时空数据模型是数据库和时空数据分析研究热点之一。由于时空数据变化类型多、分析计算复杂及应用范围广,一种观点认为建立通用的时空数据模型具有高度复杂性。本文针对地表覆盖变化时空数据建库和时空分析应用需求,提出了基于对象和快照的混合时空数据模型。该模型用面向对象描述地表覆盖的斑块对象时空过程,组织管理斑块对象时空事件和空间、属性信息,同时用快照描述地表覆盖整体时空分布,组织管理栅格快照,两者通过基于时间和空间位置的逻辑关联关系形成混合模型。模型在表达对象自身变化的时空事件类型基础上,增加了不同分类对象之间互相转变的时空事件表达。该模型既可以用于对地表覆盖历史观测数据组织存储建库,又可以用于支持时空统计分析、时空演变模拟和时空数据挖掘。通过对黑龙江地区地表覆盖时空数据建库、查询检索、整体格局演变分析和斑块变化时空过程检索与表达的试验,验证了模型的有效性。 相似文献
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Faroek Lazrak Peter Nijkamp Piet Rietveld Jan Rouwendal 《Journal of Geographical Systems》2014,16(1):89-114
The current literature often values intangible goods like cultural heritage by applying stated preference methods. In recent years, however, the increasing availability of large databases on real estate transactions and listed prices has opened up new research possibilities and has reduced various existing barriers to applications of conventional (spatial) hedonic analysis to the real estate market. The present paper provides one of the first applications using a spatial autoregressive model to investigate the impact of cultural heritage—in particular, listed buildings and historic–cultural sites (or historic landmarks)—on the value of real estate in cities. In addition, this paper suggests a novel way of specifying the spatial weight matrix—only prices of sold houses influence current price—in identifying the spatial dependency effects between sold properties. The empirical application in the present study concerns the Dutch urban area of Zaanstad, a historic area for which over a long period of more than 20 years detailed information on individual dwellings, and their market prices are available in a GIS context. In this paper, the effect of cultural heritage is analysed in three complementary ways. First, we measure the effect of a listed building on its market price in the relevant area concerned. Secondly, we investigate the value that listed heritage has on nearby property. And finally, we estimate the effect of historic–cultural sites on real estate prices. We find that, to purchase a listed building, buyers are willing to pay an additional 26.9 %, while surrounding houses are worth an extra 0.28 % for each additional listed building within a 50-m radius. Houses sold within a conservation area appear to gain a premium of 26.4 % which confirms the existence of a ‘historic ensemble’ effect. 相似文献
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三维不动产权籍测绘生产关键技术 总被引：2，自引：2，他引：0
随着城市空间利用的复杂化、规模化，传统的二维GIS无法满足三维不动产的精细化、准确化的空间信息管理。本文以满足不动产登记要求为出发点，对三维不动产权籍测绘生产中倾斜摄影实景三维模型建立、三维模型单体化、不动产登记数据整合、三维模型与不动产登记数据关联，以及三维不动产权籍数据库建立的关键技术展开研究，并通过实例得以验证，实现了三维不动产登记信息的精细化管理，有效提升了不动产登记过程中具体业务的工作效率，可以辅助不动产统一登记工作的快速推进。 相似文献
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随着3维GIS技术日益完善,使我们能够构建近于现实的房地产3维模型,它不仅能反映房地产的位置和空间信息,还能进行3维空间的查询和分析,可用于房地产规划决策、建设和交易管理。本文将以Google Earth的GIS平台和数字城区的虚拟漫游系统为基础结合3维建模基本理论对房产信息系统进行全新的设计。 相似文献
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本文在基态修正模型的基础上提出了公共房产管理时空数据库建设的理论,简要地介绍了朝鲜(朝鲜民主主义人民共和国)公共房产管理情况,分析了公共房产管理所需时空数据的特性,并且为尽量减少数据冗余、最大限度地发挥管理系统的效率,在空间和属性数据结构中定义了时间字段;然后数据被分为不可变数据和频繁变更数据。基于这一理论,为公共房产管理设计了完整的时空数据库模型,构建了某些地区的数据库。 相似文献
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André de Oliveira Bastos Emanuele Santos Darniton Viana Luciano Barbosa 《Transactions in GIS》2023,27(2):364-387
The development and widespread use of statistical learning models have brought the need for tools that help analysts diagnose, build, and refine those models. In this work, in particular, we focus on interpolation models, which spatially predict the value of a variable based on the values of its neighborhood. Investigating these results spatially or comparing them with other models at different levels of granularity is still a challenge for the analysts trying to understand and refine their models. To deal with that, we propose a visual analytics model-agnostic tool for facilitating the comparison and refinement of spatial models at different levels of granularity using interactive visualization techniques. The tool was built in collaboration with specialists who used it to diagnose and improve a spatial model for predicting residential real estate prices. 相似文献
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Mapping fine‐scale urban housing prices by fusing remotely sensed imagery and social media data 
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下载免费PDF全文 The accurate mapping of urban housing prices at a fine scale is essential to policymaking and urban studies, such as adjusting economic factors and determining reasonable levels of residential subsidies. Previous studies focus mainly on housing price analysis at a macro scale, without fine‐scale study due to a lack of available data and effective models. By integrating a convolutional neural network for united mining (UMCNN) and random forest (RF), this study proposes an effective deep‐learning‐based framework for fusing multi‐source geospatial data, including high spatial resolution (HSR) remotely sensed imagery and several types of social media data, and maps urban housing prices at a very fine scale. With the collected housing price data from China's biggest online real estate market, we produced the spatial distribution of housing prices at a spatial resolution of 5 m in Shenzhen, China. By comparing with eight other multi‐source data mining techniques, the UMCNN obtained the highest housing price simulation accuracy (Pearson R = 0.922, OA = 85.82%). The results also demonstrated a complex spatial heterogeneity inside Shenzhen's housing price distribution. In future studies, we will work continuously on housing price policymaking and residential issues by including additional sources of spatial data. 相似文献