面向BDS时空数据的多粒度时空模型构建研究

邓超,王磊,章秉川,贾宝

(1.中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,河南 郑州 450001; 2.武警浙江省总队,浙江 杭州 310016; 3.河南省测绘工程院,河南 郑州 450003)

0 引 言

北斗卫星导航系统(BDS)是我国自主建设、独立运行的卫星导航系统．随着国家综合实力的提升和社会经济发展的需求,基于BDS的位置服务不断应用到国防建设与经济建设中．目前BDS进入全球服务的新时代,可为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航与授时服务及短报文通信服务,受到越来越多国家的青睐．随着BDS服务能力的不断提升,接收与发送BDS卫星数据的终端大幅增长,同时产生海量具有时间-空间信息的BDS时空数据．传统空间数据模型对空间实体表达局限于单一粒度的几何特征,不能满足BDS时空数据对时空分析的需求．BDS时空数据的存储与分析已经成为制约BDS服务能力发展的关键问题．因此,基于BDS时空数据的多粒度表达方法成为当前地理信息系统(GIS)研究的热点．

国外学者Anderson[1]最早提出用时间来进行多粒度建模的思想．Dettori等[2]通过抽象格子复合体上连续函数的理论研究,提出空间粒度的形式化模型,以用来展示地图要素的多分辨率特性,并对制图中可能发生的几何实体的变化类型进行分类．Katri等[3]通过改进注记扩展统一语义模型,建立对时间粒度与空间粒度语义进行捕捉的ST-USM模型．Camossi等[4-5]对ODMG面向对象模型中的时间与空间多粒度进行扩展,提出基于多粒度的时空数据符号表示模型．Cuadra等[6-8]在元数据模型的基础上建立了支持时间多粒度和空间多粒度的符合Open-GIS简单要素规范的对象-关系模型．国内学者王东生等[9]提出了一种新的粒度理论,用于多粒度时空数据库的建设．李阳东等[10]探讨一种支持粒度扩展的多粒度的时空数据模型．王珂等[11-12]对多粒度时空数据的组织与建模进行探讨,构建了多粒度时空数据组织与建模的一种方法．研究现状表明,目前多粒度研究只对时间多粒度和空间多粒度进行形式化定义的概念建模,并没有深入地进行多粒度时空数据逻辑模型的研究[13-16]．针对BDS时空数据的时空需求和多粒度应用需求,本文以BDS时空数据为研究对象,将时空粒度理论与基于面向对象、基态修正的时空建模技术相结合,提出一种面向BDS的多粒度时空数据模型构建方法,运用实验证明该模型构建方法可有效实现BDS时空数据的组织与管理,满足BDS时空数据使用中海量数据的组织与存储．

1 BDS时空数据

BDS时空数据是在BDS时空基准下,具有时间-空间以及属性的地理时空数据,数据量大,结构复杂,数据展示形式丰富．BDS自运行以来,BDS产业化不断推进,数据规模不断扩大,BDS时空数据呈现出海量数据的特点[17],包括结构化信息、半结构化信息和非结构化信息．此外还具有位置、时间、属性、多尺度、多源异构、多维度的特征[18],如图1所示．

图1 BDS时空数据特征图

2 BDS多粒度时空数据模型表达

2.1 时空粒化思想

粒度是指对世界认知的最小分辨单元,是时空数据的固有分割单元．时空粒化思想包括空间粒度、时间粒度和时空粒度．空间粒度表示BDS时空对象在空间上的变化,时间粒度表示BDS时空对象在时间轴上的变化,时空粒度综合考虑空间粒度和时间粒度对BDS时空对象进行时空表达．

2.1.1 空间粒度

空间粒度是表达地理现象的最小空间维度,表示地理信息数据在空间变化上的详细程度．空间粒度越小,地理现象刻画越清晰,表达地理层次越准确．反之空间粒度越大,地理现象刻画越粗略,表达地理层次越模糊．

假设S是我们要研究的与地理信息空间有关的信息集合,这些属性信息包括BDS时空对象的停留次数、轨迹数量、短报文发报次数、活跃度、时间等变化信息．函数S(r,t)是时刻t内在区域r中的属性集合．若S是需要研究的空间区域,在空间区域S中存在m个互不相交的空间子区域:

SG(i)⊆S(1≤i≤m)且SG(i1)∩SG(i2)=

∮(1≤i1,i2≤m)．

给定的时刻t,若有r⊆SG(i)(1≤i≤m),则会有S(r,t)⊆I(SG(i),t)(表示在空间区域SG(i)中,S是唯一不变的),SG(i)称为一个空间粒,如果在空间区域S中,所有的SG(i)都是空间粒,那么这些空间粒就组成了一个空间粒度．

2.1.2 时间粒度

时间粒度是时间维度上最小单位,在时间轴线上表示一段时间区间．时间粒度越小,时间分割越细,表达世界变化越精细,数据量越大;反之，时间粒度越大，时间分割越粗糙,表达世界变化就越粗略,数据量越小．

设时间域是T=[t0,tn],在时间域中,空间区域r在任一时刻T都是空间粒．假设在时间域T中有n个互不相交的时间区间,

2.1.3 时空粒度

时空粒度同时考虑空间粒度和时间粒度．SG是空间域S中空间粒度,TG是时间域T中的时间粒度,时空粒度在满足空间粒度和时间粒度基础上,可以表示为STG=SG⊗ST．

2.2 BDS多粒度时空对象的表达

BDS多粒度时空数据的表达在不同的粒度上有多种表达方式．空间几何层次上,空间粒度表示BDS时空对象的空间位置信息,包括BDS终端用户的空间坐标、所属区域．时间粒度表示BDS时空对象的时间信息,包括BDS用户终端接收BDS卫星信号的时间、发送短报文的时间．语义属性方面的表达包括BDS终端用户的停留次数、轨迹数量、短报文发报次数、活跃度时间以及短报文内容信息[20]．因此,考虑时间粒度和空间粒度以及属性的变化关系,BDS多粒度时空对象可以表示为

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

(1)

S(t)表示在一定空间坐标系下BDS时空对象随时间变化而变化的空间特性集合,

S(t)={(q1,t1),(q2,t2),…，(qn,tn)},

(2)

其中，qi={q1,q2,…,qn,}表示BDS时空对象的空间数据类型的集合,

qk={(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),…,

(3)

表示BDS时空对象的空间属性坐标信息序列；

(4)

3 BDS多粒度时空数据模型构建

3.1 BDS时空对象的多粒度选择

多粒度时空数据模型对BDS时空对象分析时,需要设定不同的时间来定量分析BDS时空对象在时间-空间上的变化．时间粒度的选择根据事件变化的频率、时间的精度确定,不同的多粒度选择影响着分析结果．BDS时空数据使用的时间系统是BDS时间系统(BDT),需要借助时间转换关系转换为大众能够认知的时间格式,BDS时间系统的时间刻画主要为整年、整周、年内分钟、周内秒,经过时间粒度转化为年、月、日、时、分、秒的世界时,最终转换为我国国家标准时间．BDS多粒度时空对象的时间粒度转换关系,如图2所示．

BDS时空对象在三维空间坐标系中的位置不均匀分布,空间粒度的选择采用基于四叉树索引的空间粒度思想[22-23],四叉树索引的设计理念是将地理空间递归分割为不同层次的树状结构,首先将现有的地理空间范围等分为四个相同的子空间,再对子空间进行分割,直至树的层次有着一定的深度或是满足特定的需求后停止分割,并且具有很好的空间数据插入与较高的查询效率．

首先将BDS时空对象的地理空间范围等分为四个相同的子空间,按照需求决定是否再对子空间进行分割,直至分割满足特定空间分析的需求后停止分割．如图3所示是基于四叉树的空间粒度选择图,BDS时空对象根据空间分析的需求首先划分四个相等的区域,子区域1根据需要逐层划分2层空间分析区域,子区域2根据各自的需求划分1层空间分析区域．经过空间粒度的选择可以有效提高BDS时空对象空间分析与查询的效率,并且有效降低BDS时空数据存储量．

图3 空间粒度选择图

3.2 BDS多粒度时空数据概念模型

BDS时空对象主要由本身带有的空间经纬度、时间信息、属性信息以及BDS时空对象的需求和环境组成．既能够表达BDS时空对象的静态属性信息,又表达BDS时空对象的时间-空间上的动态信息．BDS时空对象的属性中上级管理单位、环境、需求等在一段时间内不会发生大的变化,可以作为BDS时空对象的静态信息．BDS时空对象的速度、航向、空间位置、属性中的停留次数、轨迹数量、短报文发报次数、活跃度时间信息会随时动态变化,作为BDS时空对象的时间和空间上的动态信息．由此构建BDS多粒度时空数据模型概念模型,为下文的BDS多粒度时空数据模型提供概念构建基础．BDS多粒度时空数据概念模型如图4所示．

图4 概念模型图

3.3 BDS时空对象多粒度表达

时间、空间、属性是BDS时空数据的三个主要特征,而本文主要在时间-空间上研究BDS时空对象的时空变化,时空变化的表征是借助BDS时空对象属性信息的变化．因此,本文在时空立方体模型的基础之上[21],引入时空粒化思想,同时参考面向对象和基态修正模型的思想,据此设计BDS时空对象多粒度表达方法,如图5所示．

图5 BDS多粒度时空数据模型图

BDS时空对象由三维空间坐标下的时间维度、空间维度和对象维度组成．在模型中,时间、空间和对象需要经过量化．时间量化为时间粒度,表示BDS时空对象每隔一段时间获取的BDS定位数据,表示BDS时空对象随时间变化的特征;空间量化为空间粒度,表示BDS时空对象空间位置的变化,使用BDS多粒度时空数据模型研究BDS时空对象的轨迹数量、停留次数、短报文发报次数、活跃度时间等属性信息随时间-空间的变化关系．

采用BDS实验数据对BDS多粒度时空数据模型进行实验验证．将经纬度信息、时间信息、短报文信息以及其他属性信息分别封装为BDS时空对象的空间特征、时间特征和属性特征．使用BDS多粒度时空数据模型构建方法进行数据建模,借助地理空间数据库进行BDS时空数据组织与存储,根据存储在地理空间数据库中的BDS时空数据,使用编程语言和位置纠偏算法,解决BDS时空对象的位置偏移的问题,在实验界面上展示BDS时空对象的位置,如图6所示．实验证明该模型可以实现BDS时空数据组织与存储．

图6 BDS时空对象定位可视化图

4 结束语

本文从解决BDS时空数据组织与存储的角度出发,分析了BDS时空数据的特点,结合时空粒化思想,描述了BDS时空对象的表达与多粒度选择,提出一种面向BDS的多粒度时空数据模型的构建方法,通过实验证明该模型可以有效进行BDS时空数据的组织与存储,满足BDS时空数据多粒度空间管理、分析和可视化,便于渔政、海事、交通等部门进行BDS时空对象可视化管理,为未来的渔政、海事监管提供保障．