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分析认为时空过程语义兼具连续体和偶发体的双重特性,是对现实世界地理过程的简化与抽象表达。针对对象建模视图和基于事件模型不足以描述过程语义的缺陷,提出了一种显式建模地理过程的HAS表达框架,将过程视图剖分为发生(Happenings)、动作(Actions)与状态(States)三域,分别描述时空过程的起因、行为过程和结果状态。在土地利用管理系统中的应用表明,其能较好地对土地利用变迁过程进行表达,能够通过时空查询实现对土地利用变迁过程的整体复原。 相似文献
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面向过程的时空数据模型研究 总被引：5，自引：0，他引：5
根据近20年来时空数据模型的研究现状、存在问题及其原因剖析,以连续渐变地理实体的表达、组织和存储为研究对象,提出面向过程的时空数据模型。根据连续渐变地理实体的内在特性,将其分级抽象为过程对象系列,进一步探讨过程对象及过程对象间逻辑关系,并设计其UML模型结构及物理存储结构。通过抽象的过程对象隐式地记录地理实体动态变化机制,及自定义的过程对象存储表提供演变机制的函数接口模式,实现连续渐变地理实体的过程化组织、存储与动态分析。最后,以海洋数据的过程化组织与分析为例,构建时空过程模型原型系统(海洋过程对象—关系数据库系统与功能分析平台),验证和评价该模型的实用性。 相似文献
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客观世界存在时空场,大部分地理实体或现象在时空域具有动态变化特性,其空间、时间和属性是过程的统一体,传统的GIS时空数据模型在描述、表达、组织与分析这类数据时面临许多挑战。然而,基于特征的数据模型和以过程为对象的时空数据组织在动态数据的描述与表达的方面具有独特的优势。本文探讨了基于特征的线过程时空数据模型组织的六元组框架体系,实现空间、时间和属性的一体化存储和地理实体的动态分析。在分析线时空过程特性的基础上,归纳总结出3大类12个类别的线过程,进一步提出了基于特征的线过程时空数据模型(Feature-based Line Process Spatio-temporal Data Model)的概念;利用文件层次分块结构对时空线过程数据进行了组织与存储。最后以海洋锋为实例,探讨了该模型在时空数据组织、时空查询、时空过程提取和时空过程可视化等方面的应用。结果表明,该模型能够很好地应用于具有时空过程特性的线数据中,也为时空数据模型的总体设计提供借鉴。 相似文献
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针对海洋中尺度涡现象,提出一种基于海平面高度异常数据(SLA)的中尺度涡泛克里金提取算法。该算法运用变差函数工具计算SLA变差场,定义为广义振幅场,再利用泛克里金插值消除数据虚警和噪声,借助广义振幅场与实际振幅的关系通过少数几条特征等值线实现涡旋及其属性的提取。选取北太平洋作为实验区,采用2012年4月的4期SLA进行了中尺度涡的定量提取、分析,共提取出841个中尺度涡(含3个多核涡),包含450个气旋涡和391个反气旋涡;与其他遥感提取方法的对比显示北太平洋中尺度涡的成功检测率接近90%,过度检测率小于20%。结果表明:(1)算法具有省时高效性,通过对SLA场的重构创建广义振幅场,避免了等值线筛选过程,相对于海面高度闭合等值线等其他遥感方法具有判据简单及提取速度快的特性;(2)可靠性好,能够通过推导得出的特征等值线确保稳定的提取准确度;算法建立在发展成熟的等值线提取方法之上,并且有变差函数与泛克里金法的理论支撑;(3)自适应性强,可以对任意海区进行实时的涡旋检测和提取,并且除振幅值统计资料及必要基础数据外无需依赖其他辅助性数据。 相似文献
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地理世界中存在一类具有产生、发展和消亡的地理现象/对象,综合对地观测技术和多源信息获取技术的发展提升了获取这种动态地理现象的能力。现行的地理时空分析方法以点、线、面、体为基本单元,以数据获取尺度为分析尺度,割裂了地理现象的时间连续性,限制了地理时空动态的分析能力。把产生、发展和消亡的动态演变抽象为地理过程,从演变过程的尺度,提出一种新的地理时空分析方法。首先,提出“地理过程—演变序列—时刻状态”的分解抽象和逐级包含的地理时空过程语义,并基于“节点—边”的图思想建立地理时空过程图表达方法和存储模型,实现地理对象（节点）和对象演变行为（边）一体化表达和存储;其次,以地理过程为基本单元,设计“地理状态对象提取—演变序列追踪—过程对象重构”的过程对象提取方法,并基于节点的出度（该节点引起其他节点变化的边的个数）和入度（其他节点引起本节点变化的边的个数）实现过程对象演变行为的识别;再次,以地理过程为分析尺度,拓展时空邻域为过程邻域、时空相似性为过程相似性,设计面向过程的地理时空挖掘方法,开展地理对象及其演变行为的时空模式挖掘;最后,以1950—2019年月尺度的太平洋海洋表面温度异常变化过程对象... 相似文献
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海洋异常事件（Marine Abnormal Event,MAE）可为区域海气相互作用和全球气候变化研究提供重要的时空特征参考,具有重要的科学意义。鉴此,本文基于长时间序列的栅格数据集,提出了一种海洋异常事件时空提取算法（Marine Abnormal Event Spatio-Temporal Extraction Method,MAESTEM）。MAESTEM的核心步骤包括事件的时间维度提取、事件的空间维度提取和事件追踪。在时间维度提取方面,将每一个栅格像元作为一维时间序列,计算其平均值和标准差作为判断每个时刻是否异常的标准,并根据异常持续发生的时间长短来提取时间维度的海洋异常事件（Temporal MAE,TMAE）。在空间维度提取方面,利用空间邻域统计方法,统计栅格像元的空间邻域中属于TMAE的个数,并通过空间维度异常判断规则获取空间维度的海洋异常事件（Spatial MAE,SMAE）。利用时刻状态的SMAE的空间拓扑关系,根据事件前后时刻覆盖的空间区域是否重叠以及事件持续的时间长短,实现异常事件的追踪。最后,通过提取太平洋海域1993年1月至2012年12月的月均海面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）事件,验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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从地球信息科学角度,分析了海洋现象的过程特性,并给出过程对象的BNF范式组织结构。把具有过程特性的海洋现象分级抽象为海洋过程对象、阶段对象、序列对象和状态对象,讨论了海洋过程对象的语义分级抽象与顺序、包含关系及过程对象内的演变机制,分析了通过过程对象隐式记录演变机制、过程对象存储表提供其程序接口,实现连续渐变表达机制在模型中的实现策略,发展了基于过程对象、过程对象关系表的模型的过程化组织结构。在Geodatabase9.2基础上,扩展过程对象的存储机制,构建海洋时空过程数据模型的原型系统(海洋时空过程数据库系统MarineSTPDMGDB和海洋系统功能平台MDMProtoTypeSystem),并给出其框架结构及关键技术实现流程。原型系统的构建及功能分析结果证明了模型的科学性与适用性,为"数字海洋"战略的实施提供了理论基础。 相似文献
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分析了时空表达与建模理论的5个发展阶段:基于静态数据模型扩展、面向对象表达、基于对象变化(事件序列)、时空集成和以过程为核心的时空数据模型;阐述了时空数据模型在时空动态语义、地理时空认知表达和地球信息科学解决的基本问题方面的研究现状,并指出由于现有时空数据模型主要以地理实体存在状态的"对象视图"或"事件视图"(而不是演变特性的"过程视图")作为表达载体,割裂了其内在联系,无法实现复杂地理实体的时空语义描述和动态过程分析。最后,提出以地理实体演变为核心的时空语义描述方法和融入地理对象、变化机制、对象变化的时空动态表达将是时空表达与建模理论的发展趋势。 相似文献
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网络文本中所包含的相关信息目前已成为公共安全事件紧急救援与影响评估的重要信息源。现有的方法虽然可定向地提取文本信息中事件的各类要素信息,但由于缺乏面向事件的整体建模与解析框架,难以从网络文本中获取系统的事件要素的结构化信息,即所提取的事件要素信息要么不够完整,要么与目标事件不匹配,由此产生的遗漏与谬误难以支撑针对公共安全事件信息的系统分析。为解决该问题,本文提出了面向公共安全事件的网络文本大数据结构化理论框架,首先,建立了公共安全事件的语义框架,并以地震事件为例构建了相应的结构化表结构;其次,应用训练语料的关联标注解决了事件要素与事件无法匹配的难点;最后,通过使用可融合关联信息的文本解析算法,系统提取了事件类型、事件名称、事件时间、事件位置及其他属性,基本实现了网络文本中不同事件信息的结构化。本文以云南邵通鲁甸地震为例,展示了地震事件的网络文本信息的结构化过程与结果,为分析地震所受的关注程度以及救援状况提供了重要参考。在上述研究的基础上,开发了面向公共安全事件的网络文本信息挖掘系统,展示了地震事件文本的结构化解析以及由此实施的事件关注度分析。 相似文献