面向BDS時空數據的多粒度時空模型構建研究

鄧超,王磊,章秉川,賈寶

(1.中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學,河南 鄭州 450001; 2.武警浙江省總隊,浙江 杭州 310016; 3.河南省測繪工程院,河南 鄭州 450003)

0 引 言

北斗衛星導航系統(BDS)是我國自主建設、獨立運行的衛星導航系統．隨著國家綜合實力的提升和社會經濟發展的需求,基于BDS的位置服務不斷應用到國防建設與經濟建設中．目前BDS進入全球服務的新時代,可為全球用戶提供全天候、全天時、高精度的定位、導航與授時服務及短報文通信服務,受到越來越多國家的青睞．隨著BDS服務能力的不斷提升,接收與發送BDS衛星數據的終端大幅增長,同時產生海量具有時間-空間信息的BDS時空數據．傳統空間數據模型對空間實體表達局限于單一粒度的幾何特征,不能滿足BDS時空數據對時空分析的需求．BDS時空數據的存儲與分析已經成為制約BDS服務能力發展的關鍵問題．因此,基于BDS時空數據的多粒度表達方法成為當前地理信息系統(GIS)研究的熱點．

國外學者Anderson[1]最早提出用時間來進行多粒度建模的思想．Dettori等[2]通過抽象格子復合體上連續函數的理論研究,提出空間粒度的形式化模型,以用來展示地圖要素的多分辨率特性,并對制圖中可能發生的幾何實體的變化類型進行分類．Katri等[3]通過改進注記擴展統一語義模型,建立對時間粒度與空間粒度語義進行捕捉的ST-USM模型．Camossi等[4-5]對ODMG面向對象模型中的時間與空間多粒度進行擴展,提出基于多粒度的時空數據符號表示模型．Cuadra等[6-8]在元數據模型的基礎上建立了支持時間多粒度和空間多粒度的符合Open-GIS簡單要素規范的對象-關系模型．國內學者王東生等[9]提出了一種新的粒度理論,用于多粒度時空數據庫的建設．李陽東等[10]探討一種支持粒度擴展的多粒度的時空數據模型．王珂等[11-12]對多粒度時空數據的組織與建模進行探討,構建了多粒度時空數據組織與建模的一種方法．研究現狀表明,目前多粒度研究只對時間多粒度和空間多粒度進行形式化定義的概念建模,并沒有深入地進行多粒度時空數據邏輯模型的研究[13-16]．針對BDS時空數據的時空需求和多粒度應用需求,本文以BDS時空數據為研究對象,將時空粒度理論與基于面向對象、基態修正的時空建模技術相結合,提出一種面向BDS的多粒度時空數據模型構建方法,運用實驗證明該模型構建方法可有效實現BDS時空數據的組織與管理,滿足BDS時空數據使用中海量數據的組織與存儲．

1 BDS時空數據

BDS時空數據是在BDS時空基準下,具有時間-空間以及屬性的地理時空數據,數據量大,結構復雜,數據展示形式豐富．BDS自運行以來,BDS產業化不斷推進,數據規模不斷擴大,BDS時空數據呈現出海量數據的特點[17],包括結構化信息、半結構化信息和非結構化信息．此外還具有位置、時間、屬性、多尺度、多源異構、多維度的特征[18],如圖1所示．

圖1 BDS時空數據特征圖

2 BDS多粒度時空數據模型表達

2.1 時空粒化思想

粒度是指對世界認知的最小分辨單元,是時空數據的固有分割單元．時空粒化思想包括空間粒度、時間粒度和時空粒度．空間粒度表示BDS時空對象在空間上的變化,時間粒度表示BDS時空對象在時間軸上的變化,時空粒度綜合考慮空間粒度和時間粒度對BDS時空對象進行時空表達．

2.1.1 空間粒度

空間粒度是表達地理現象的最小空間維度,表示地理信息數據在空間變化上的詳細程度．空間粒度越小,地理現象刻畫越清晰,表達地理層次越準確．反之空間粒度越大,地理現象刻畫越粗略,表達地理層次越模糊．

假設S是我們要研究的與地理信息空間有關的信息集合,這些屬性信息包括BDS時空對象的停留次數、軌跡數量、短報文發報次數、活躍度、時間等變化信息．函數S(r,t)是時刻t內在區域r中的屬性集合．若S是需要研究的空間區域,在空間區域S中存在m個互不相交的空間子區域:

SG(i)?S(1≤i≤m)且SG(i1)∩SG(i2)=

∮(1≤i1,i2≤m)．

給定的時刻t,若有r?SG(i)(1≤i≤m),則會有S(r,t)?I(SG(i),t)(表示在空間區域SG(i)中,S是唯一不變的),SG(i)稱為一個空間粒,如果在空間區域S中,所有的SG(i)都是空間粒,那么這些空間粒就組成了一個空間粒度．

2.1.2 時間粒度

時間粒度是時間維度上最小單位,在時間軸線上表示一段時間區間．時間粒度越小,時間分割越細,表達世界變化越精細,數據量越大;反之，時間粒度越大，時間分割越粗糙,表達世界變化就越粗略,數據量越小．

設時間域是T=[t0,tn],在時間域中,空間區域r在任一時刻T都是空間粒．假設在時間域T中有n個互不相交的時間區間,

2.1.3 時空粒度

時空粒度同時考慮空間粒度和時間粒度．SG是空間域S中空間粒度,TG是時間域T中的時間粒度,時空粒度在滿足空間粒度和時間粒度基礎上,可以表示為STG=SG?ST．

2.2 BDS多粒度時空對象的表達

BDS多粒度時空數據的表達在不同的粒度上有多種表達方式．空間幾何層次上,空間粒度表示BDS時空對象的空間位置信息,包括BDS終端用戶的空間坐標、所屬區域．時間粒度表示BDS時空對象的時間信息,包括BDS用戶終端接收BDS衛星信號的時間、發送短報文的時間．語義屬性方面的表達包括BDS終端用戶的停留次數、軌跡數量、短報文發報次數、活躍度時間以及短報文內容信息[20]．因此,考慮時間粒度和空間粒度以及屬性的變化關系,BDS多粒度時空對象可以表示為

T(Ts,Te,Td),Opera).

(1)

S(t)表示在一定空間坐標系下BDS時空對象隨時間變化而變化的空間特性集合,

S(t)={(q1,t1),(q2,t2),…，(qn,tn)},

(2)

其中，qi={q1,q2,…,qn,}表示BDS時空對象的空間數據類型的集合,

qk={(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),…,

(3)

表示BDS時空對象的空間屬性坐標信息序列；

(4)

3 BDS多粒度時空數據模型構建

3.1 BDS時空對象的多粒度選擇

多粒度時空數據模型對BDS時空對象分析時,需要設定不同的時間來定量分析BDS時空對象在時間-空間上的變化．時間粒度的選擇根據事件變化的頻率、時間的精度確定,不同的多粒度選擇影響著分析結果．BDS時空數據使用的時間系統是BDS時間系統(BDT),需要借助時間轉換關系轉換為大眾能夠認知的時間格式,BDS時間系統的時間刻畫主要為整年、整周、年內分鐘、周內秒,經過時間粒度轉化為年、月、日、時、分、秒的世界時,最終轉換為我國國家標準時間．BDS多粒度時空對象的時間粒度轉換關系,如圖2所示．

BDS時空對象在三維空間坐標系中的位置不均勻分布,空間粒度的選擇采用基于四叉樹索引的空間粒度思想[22-23],四叉樹索引的設計理念是將地理空間遞歸分割為不同層次的樹狀結構,首先將現有的地理空間范圍等分為四個相同的子空間,再對子空間進行分割,直至樹的層次有著一定的深度或是滿足特定的需求后停止分割,并且具有很好的空間數據插入與較高的查詢效率．

首先將BDS時空對象的地理空間范圍等分為四個相同的子空間,按照需求決定是否再對子空間進行分割,直至分割滿足特定空間分析的需求后停止分割．如圖3所示是基于四叉樹的空間粒度選擇圖,BDS時空對象根據空間分析的需求首先劃分四個相等的區域,子區域1根據需要逐層劃分2層空間分析區域,子區域2根據各自的需求劃分1層空間分析區域．經過空間粒度的選擇可以有效提高BDS時空對象空間分析與查詢的效率,并且有效降低BDS時空數據存儲量．

圖3 空間粒度選擇圖

3.2 BDS多粒度時空數據概念模型

BDS時空對象主要由本身帶有的空間經緯度、時間信息、屬性信息以及BDS時空對象的需求和環境組成．既能夠表達BDS時空對象的靜態屬性信息,又表達BDS時空對象的時間-空間上的動態信息．BDS時空對象的屬性中上級管理單位、環境、需求等在一段時間內不會發生大的變化,可以作為BDS時空對象的靜態信息．BDS時空對象的速度、航向、空間位置、屬性中的停留次數、軌跡數量、短報文發報次數、活躍度時間信息會隨時動態變化,作為BDS時空對象的時間和空間上的動態信息．由此構建BDS多粒度時空數據模型概念模型,為下文的BDS多粒度時空數據模型提供概念構建基礎．BDS多粒度時空數據概念模型如圖4所示．

圖4 概念模型圖

3.3 BDS時空對象多粒度表達

時間、空間、屬性是BDS時空數據的三個主要特征,而本文主要在時間-空間上研究BDS時空對象的時空變化,時空變化的表征是借助BDS時空對象屬性信息的變化．因此,本文在時空立方體模型的基礎之上[21],引入時空粒化思想,同時參考面向對象和基態修正模型的思想,據此設計BDS時空對象多粒度表達方法,如圖5所示．

圖5 BDS多粒度時空數據模型圖

BDS時空對象由三維空間坐標下的時間維度、空間維度和對象維度組成．在模型中,時間、空間和對象需要經過量化．時間量化為時間粒度,表示BDS時空對象每隔一段時間獲取的BDS定位數據,表示BDS時空對象隨時間變化的特征;空間量化為空間粒度,表示BDS時空對象空間位置的變化,使用BDS多粒度時空數據模型研究BDS時空對象的軌跡數量、停留次數、短報文發報次數、活躍度時間等屬性信息隨時間-空間的變化關系．

采用BDS實驗數據對BDS多粒度時空數據模型進行實驗驗證．將經緯度信息、時間信息、短報文信息以及其他屬性信息分別封裝為BDS時空對象的空間特征、時間特征和屬性特征．使用BDS多粒度時空數據模型構建方法進行數據建模,借助地理空間數據庫進行BDS時空數據組織與存儲,根據存儲在地理空間數據庫中的BDS時空數據,使用編程語言和位置糾偏算法,解決BDS時空對象的位置偏移的問題,在實驗界面上展示BDS時空對象的位置,如圖6所示．實驗證明該模型可以實現BDS時空數據組織與存儲．

圖6 BDS時空對象定位可視化圖

4 結束語

本文從解決BDS時空數據組織與存儲的角度出發,分析了BDS時空數據的特點,結合時空粒化思想,描述了BDS時空對象的表達與多粒度選擇,提出一種面向BDS的多粒度時空數據模型的構建方法,通過實驗證明該模型可以有效進行BDS時空數據的組織與存儲,滿足BDS時空數據多粒度空間管理、分析和可視化,便于漁政、海事、交通等部門進行BDS時空對象可視化管理,為未來的漁政、海事監管提供保障．