一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模、存储及检索方法

技术领域

本发明属于时空大数据与地理信息技术领域，尤其涉及一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模、存储及检索方法，可用于时空大数据建模与数据检索、可视化。

背景技术

近年来，随着大数据技术的快速发展，从各种遥感、现场观测、移动轨迹、社会感知或仿真模拟中可以获得大量的时空大数据，它是兼具时间与空间维度的大数据，能够有效挖掘和反演时空相关的社会、自然与经济活动规律，已被广泛应用于智慧城市、人类动态、智能交通、城市计算、污染治理、防灾减灾及传染病防治等多个领域。继承自传统GIS，四维世界的时空大数据采用了空间三维(x,y,z)、时间一维(t)的建模范式，当前定义了大量针对空间位置信息的矢量或栅格建模与表达方法，但时间信息建模仍然以一维线性时间建模为主，即从过去某一时点到未来相应时点的一维时间轴，这给高效的时空查询和海量数据访问带来了新的挑战。如何对时空对象的开始与结束时间的时段信息进行二维空间表达与建模，成为时空大数据领域时段信息建模的基础性问题。

从时段信息建模与表达来看，当前主要采用一维时间轴的方式，通过记录时段信息在时间轴线上的起始时间与结束时间，在数据检索时通过时间信息的算术比较进行数据查询，在进行可视化时采用一维时间轴线上的标记点进行可视化。目前时段信息建模，主要采用一维时间轴的方式，建模方式单一，没有利用二维空间进行时段信息建模与表达；目前时段信息建模，通过记录时段的起始时间与终止时间，需要定义专门的时间数据类型，且运算复杂度高于整型等简单数据类型；目前时段信息建模，时段拓扑关系主要基于一维时间轴定义，在二维空间的时段拓扑关系没有相应定义。

发明内容

本发明针对目前时段信息建模，主要采用一维时间轴的方式，建模方式单一，没有利用二维空间进行时段信息建模与表达；目前时段信息建模，通过记录时段的起始时间与终止时间，需要定义专门的时间数据类型，且运算复杂度高于整型等简单数据类型；目前时段信息建模，时段拓扑关系主要基于一维时间轴定义，在二维空间的时段拓扑关系没有相应定义的问题，提出一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模、存储及检索方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明一方面提出一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模方法，包括：

通过二维栅格的位置信息来描述时空对象的生命周期；

采用二维栅格的位置信息来描述时空对象的时态拓扑关系；

基于二维栅格的位置信息构建时空对象的时间运算模型；

构建关系表来存储时空对象。

进一步地，所述二维栅格是一个N阶下三角矩阵，其中行i和列j分别代表结束时间和开始时间，采用下式计算N、i、j参数：

其中T

进一步地，所述时态拓扑关系包括：

A Before B：

A After B：

A Meets B：

A Met-by B：

A Overlaps B：

A Overlapped-by B：

A During B：

A Contains B：

A Starts B：

A Started-by B：

A Finishes B：

A Finished-by B：

A Equal B：

其中A、B表示两个时空对象；A、B在二维栅格中的位置分别为C

进一步地，所述时间运算包括一元时间运算和二元时间运算。

进一步地，所述一元时间运算是仅涉及一个时空对象的运算，所述一元时间运算包括：begin与end运算，pre与post运算，expand与collapse运算；

begin(C

beginpre(C

endpre(C

expand(C

collapse(C

begin(C

进一步地，所述二元时间运算是涉及两个时空对象的运算，所述二元时间运算包括：时间集合运算与时间距离运算；

所述时间集合运算包括：

其中C

所述时间距离运算包括：

d

d

d

其中d

进一步地，所述关系表包括：时空对象表，时段信息表及时段元数据表；

所述时空对象表用于存储时空对象的标识码、空间位置GEO及专题属性信息；所述时空对象的标识码包括时空对象标识码ID、时空对象所属图层标识码LID；

所述时段信息表用来存储时空对象的生命周期信息；所述生命周期信息包括时空对象标识码ID、表达时空对象时段信息的单元格行号ROW及列号COL；

所述时段元数据表用于存储时间二维栅格的元数据信息；所述元数据信息包括时空对象所属图层标识码LID、时空对象开始时间TSTART、时空对象结束时间TEND及时间分辨率TRESO。

本发明第二方面提出一种基于二维栅格的时空大数据时段信息存储方法，包括：基于上述任一所述一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模方法构建的关系表存储时空对象。

本发明第三方面提出一种基于二维栅格的时空大数据检索方法，包括：根据所述一种基于二维栅格的时空大数据时段信息存储方法存储的时空对象进行数据检索。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果：

本发明采用二维栅格进行时空大数据的时段信息建模，以栅格单元的行列值记录时段终止时间与开始时间，采用整型数据类型存储时间信息并进行时间运算，基于二维栅格定义了十三种时段拓扑关系及两类时段运算的空间语义，能够突破时段信息的一维建模范式，降低时段信息存储与计算复杂度，并提升时空大数据的数据检索效率。

附图说明

图1为本发明实施例一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模方法的基本流程图；

图2为时空大数据时段信息表达的二维栅格模型示意图；

图3为基于二维栅格的时态拓扑关系表达示意图；

图4为基于二维栅格的一元时间运算示意图；

图5为基于二维栅格的时间集合运算示例；

图6为基于二维栅格的时段建模数据结构定义示意图；

图7为基于二维栅格的视频大数据检索效率测试结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：

如图1所示，一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模方法，包括：

1.通过二维栅格的位置信息来描述时空对象的生命周期。

具体地，从一维角度来看，一个时空对象的生命周期反映为时间轴上的一个区间。它可以表示为[t

进一步地，所述二维栅格是一个N阶下三角矩阵，其中行i和列j分别代表结束时间和开始时间，采用下式计算N、i、j参数：

如图2所示，该二维格网以小时为时间分辨率，表示某1天内相应时空对象的生命周期信息，时空对象1的二维格网坐标为(8,16)，位于二维格网的第16行第8列，表明实体1的生命周期开始于8时，结束于16时，从而实现基于二维格网描述时空对象的时段信息。根据T

2.采用二维栅格的位置信息来描述时空对象的时态拓扑关系。

具体地，在一维时间轴线上，不同时空对象根据其生命周期信息，存在有多种时态拓扑关系。在二维栅格中，相应的时段信息具备了位置信息(列号、行号)，可采用类似于栅格数据的位置信息(行列信息)来描述时态拓扑关系，并具备对应的空间语义。在一维时间轴上，时态拓扑关系共包括13种类型(表1)。在二维栅格中，定义两个时空对象A、B，在二维网格中的位置分别为C

表1时态拓扑关系及其时间语义

3.基于二维栅格的位置信息构建时空对象的时间运算模型。

除了时态关系外，时空对象直接可以根据其生命周期信息进行多种时间运算，在二维网格中可通过栅格单位行列信息进行定义与表达。根据参与运算的时空对象数量，这些运算可区分为一元时间运算与二元时间运算。

3.1一元时间运算

一元时间运算是仅涉及一个时空对象的运算。由于二维栅格中的单元格描述了时段信息，可根据单元格位置定义一元运算符，结合其行、列信息进行时态运算。给定二维栅格中的单元格C

(1)begin与end运算，用来计算单元格C

(2)pre与post运算，用来计算当前时段的前一时段或后一时段信息。考虑到C

(3)expand与collapse运算。其中expand用来在C

3.2二元时间运算

二元时间运算是涉及两个时空对象的运算，主要包括集合运算与距离运算两种类型，其实质上是相应时段时长的延长与缩短。

3.2.1时间集合运算

除了Before与After两种时态关系外，其余时态关系的实体均可进行并、交与差集运算。以单元格C

表2基于二维栅格的时间集合运算语义

即所述时间集合运算具体包括：

3.2.2时间距离运算

针对单个单元格，其距离即为其代表的时段历时，其距离定义为d

(1)起始时间距离d

(2)终止时间距离d

(3)经历时间距离d

(4)在C

其他情况下，从C

4.构建关系表来存储时空对象。

进一步地，采用主流关系数据结构，设计三个关系表存储时空对象，时空对象表，时段信息表及时段元数据表；

所述时空对象表用于存储时空对象的标识码、空间位置GEO及专题属性信息；所述时空对象的标识码包括时空对象标识码ID、时空对象所属图层标识码LID；

所述时段信息表用来存储时空对象的生命周期信息；所述生命周期信息包括时空对象标识码ID、表达时空对象时段信息的单元格行号ROW及列号COL；

所述时段元数据表用于存储时间二维栅格的元数据信息；所述元数据信息包括时空对象所属图层标识码LID、时空对象开始时间TSTART、时空对象结束时间TEND及时间分辨率TRESO。

上述三个关系表通过外键建立相应的关联关系，在具体应用时可结合需求进行关系表及其属性扩展，其结构及相互联系定义如图6所示。

在上述实施例的基础上，本发明第二方面提出一种基于二维栅格的时空大数据时段信息存储方法，包括：基于上述一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模方法构建的关系表存储时空对象。

在上述实施例的基础上，本发明第三方面提出一种基于二维栅格的时空大数据检索方法，包括：根据所述一种基于二维栅格的时空大数据时段信息存储方法存储的时空对象进行数据检索。

为验证本发明效果，进行检索效率测试：

基于上述方法，应用从10万到500万条记录的8个视频数据集，在不采用任何索引的前提下，对基于二维栅格的时空对象检索进行了效率测试，并与传统的基于时间戳的检索方法进行了对比，结果如图7所示。可以看出，在不同数据量的时空大数据检索中，基于二维栅格的检索方法均显著缩短了检索响应时间，提高了对象检索效率，且随着数据量增大这一趋势更为明显，在500万条记录时，缩短响应时间2.37秒。在实际应用中，如采用B树等索引方法并优化缓存大小等查询参数，将进一步提升检索效率。

综上，本发明采用二维栅格进行时空大数据的时段信息建模，以栅格单元的行列值记录时段终止时间与开始时间，采用整型数据类型存储时间信息并进行时间运算，基于二维栅格定义了十三种时段拓扑关系及两类时段运算的空间语义，能够突破时段信息的一维建模范式，降低时段信息存储与计算复杂度，并提升时空大数据的数据检索效率。

以上所示仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。