本文關(guān)鍵詞：基于智方體的地理時空柵格數(shù)據(jù)模型化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著地理信息價值逐漸得到認(rèn)同和重視,地理信息數(shù)據(jù)得到了空前的發(fā)展,數(shù)據(jù)量不斷膨脹,與其同時地理信息系統(tǒng)的相關(guān)應(yīng)用也在迅速地豐富和增長。然而,由于目前的地理信息數(shù)據(jù)的采集具有的空間局限性和時間局限性,使得形成的地理信息數(shù)據(jù)在時間和空間上具有明顯的離散性和碎片化特征,而地理信息應(yīng)用對地理信息數(shù)據(jù)的時間有效性和空間有效性有著嚴(yán)格的要求,因此盡管地理信息數(shù)據(jù)呈爆炸式地增長,但是仍然無法滿足地理信息應(yīng)用的需求,海量地理信息數(shù)據(jù)陷入了數(shù)據(jù)量大、但卻利用率低的窘境。大數(shù)據(jù)思想和技術(shù)的興起為這一問題帶來了解決方向,它使得傳統(tǒng)的地理信息數(shù)據(jù)組織和管理的作用角色發(fā)生了改變,從面向海量數(shù)據(jù)的存儲與服務(wù)延伸到了提高海量存量數(shù)據(jù)的利用率上。在地理時空大數(shù)據(jù)的背景下通過利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)空間信息的連續(xù)化預(yù)測模擬成為了可能,也是未來智能時代發(fā)展的趨勢。在這種趨勢下,對空間信息數(shù)據(jù)組織模型的研究提出了新的要求和挑戰(zhàn)。地理時空大數(shù)據(jù)智能化組織技術(shù)從大數(shù)據(jù)智能發(fā)現(xiàn)的初衷出發(fā),強(qiáng)調(diào)地理時空大數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系和特征的描述和表達(dá),提升地理時空大數(shù)據(jù)的信息發(fā)現(xiàn)能力和數(shù)據(jù)利用價值,解決由于空間數(shù)據(jù)狹隘的時空有效性所帶來的應(yīng)用瓶頸,從而促進(jìn)空間信息產(chǎn)業(yè)和科研事業(yè)發(fā)展。本文從地理時空柵格大數(shù)據(jù)組織需求出發(fā),基于地理時空柵格數(shù)據(jù)潛在的時序關(guān)系、空間關(guān)系、屬性語義關(guān)系和演變過程關(guān)系等關(guān)聯(lián)特性,利用大數(shù)據(jù)、智能化的思想和技術(shù),研究空間信息大數(shù)據(jù)智能化組織模型,探索構(gòu)建一個智能化的空間信息立方體,使其具備空間信息發(fā)現(xiàn)和智能化預(yù)測能力,實現(xiàn)離散、片段式的空間數(shù)據(jù)的智能化擬合、平滑和填補(bǔ),從而豐富、提高以及有序化空間信息大數(shù)據(jù)的信息維度、密度和準(zhǔn)確度,滿足更多地理空間信息應(yīng)用的需求。具體概括起來包括以下幾方面內(nèi)容：(1) 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體建模與論證在大數(shù)據(jù)思想和數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能時代背景下,分析現(xiàn)有相關(guān)數(shù)據(jù)模型組織形態(tài),參考人類智能對信息和知識的處理方式,探討面向智能時代的數(shù)據(jù)模型的發(fā)展方向和需求,提出智方體數(shù)據(jù)組織模型的定義和特征,在智方體數(shù)據(jù)組織模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合地理時空柵格數(shù)據(jù)特點(diǎn)和大數(shù)據(jù)化所面臨的問題和需求,探討智能時代的地理時空大數(shù)據(jù)的發(fā)展?jié)摿徒M織形態(tài),提出地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體(Geo Raster Intelligent Cube, GRIC模型)的構(gòu)建思想和特征定義,并開展了GRIC模型設(shè)計與基礎(chǔ)原理論證。(2) 基于GRIC模型的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用方法設(shè)計與驗證基于GRIC模型的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用方法的設(shè)計與驗證以現(xiàn)有可行技術(shù)方案為基礎(chǔ),地理柵格大數(shù)據(jù)為主要研究對象,對地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體進(jìn)行了數(shù)據(jù)一體化組織、描述、存儲、聯(lián)想、發(fā)生、模擬、計算等方面的設(shè)計,具體內(nèi)容包括：])設(shè)計基于時間概念本體、空間概念本體、屬性語義本體的GRIC數(shù)據(jù)語義描述方法；2)設(shè)計基于規(guī)格化地理空間單元的地理時空矢柵一體化數(shù)據(jù)組織模型；3)設(shè)計基于地理位置的GRIC柵格列存儲模型；4)設(shè)計地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)和計算架構(gòu)；5)設(shè)計基于GRIC語義描述的地理時空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)搜索方法；6)設(shè)計基于經(jīng)典規(guī)則的GRIC信息自我發(fā)生機(jī)制；7)設(shè)計基于經(jīng)驗規(guī)則的GRIC信息模擬預(yù)測機(jī)制。(3) 開展基于GRIC的遙感數(shù)據(jù)庫原型試驗系統(tǒng)的實現(xiàn)與分析本文在國家高分專項的支持下,以高分應(yīng)用綜合數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),開展了GRIC的原型試驗設(shè)計與實現(xiàn)。原型試驗系統(tǒng)以海量高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其衍生產(chǎn)品以及其他國內(nèi)外衛(wèi)星數(shù)據(jù)為試驗數(shù)據(jù)對象,進(jìn)行了組織、管理、模擬等試驗分析,試驗結(jié)果表明GRIC模型在多用戶并發(fā)傳輸和柵格數(shù)據(jù)計算性能方面具有明顯的優(yōu)勢,同時GRIC模擬出來的數(shù)據(jù)具有一定的參考價值和應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 遙感 地理時空柵格數(shù)據(jù) 智方體 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P208
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-17
• 1 緒論17-51
• 1.1 研究背景及意義18-34
• 1.1.1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能時代背景18-21
• 1.1.2 智能時代下的地理時空柵格大數(shù)據(jù)21-32
• 1.1.3 地理時空柵格大數(shù)據(jù)組織面臨的問題與挑戰(zhàn)32-34
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述34-46
• 1.2.1 地理時空柵格數(shù)據(jù)模型34-38
• 1.2.2 多源異構(gòu)地理時空柵格數(shù)據(jù)規(guī)格化38-41
• 1.2.3 海量地理時空柵格數(shù)據(jù)高效存儲與計算41-43
• 1.2.4 面向智能化挖掘的地理時空柵格大數(shù)據(jù)組織43-46
• 1.3 研究動機(jī)與目的46
• 1.4 主要研究內(nèi)容與論文組織46-51
• 1.4.1 研究思路46-47
• 1.4.2 研究內(nèi)容47-48
• 1.4.3 論文章節(jié)安排48-51
• 2 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體模型51-73
• 2.1 智方體數(shù)據(jù)組織概念模型51-59
• 2.1.1 智方體數(shù)據(jù)組織模型定義51
• 2.1.2 智方體數(shù)據(jù)組織模型構(gòu)建思想51-53
• 2.1.3 智方體數(shù)據(jù)組織模型對象描述53-56
• 2.1.4 智方體數(shù)據(jù)組織模型功能描述56-58
• 2.1.5 智方體數(shù)據(jù)組織模型特征58-59
• 2.2 地理時空柵格數(shù)據(jù)特性分析59-62
• 2.2.1 空間信息的基本特征59-60
• 2.2.2 屬性信息間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)特征60-62
• 2.2.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的適應(yīng)特征62
• 2.3 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體模型定義62-63
• 2.4 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體構(gòu)建原理與優(yōu)勢63-64
• 2.5 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體數(shù)據(jù)組織64-67
• 2.6 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體對象結(jié)構(gòu)67-68
• 2.7 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體技術(shù)體系68-70
• 2.8 地理時空柵格數(shù)據(jù)智方體模型特性70-71
• 2.9 本章小結(jié)71-73
• 3 基于GRIC模型的組織框架設(shè)計原理與方法73-103
• 3.1 地理時空數(shù)據(jù)多維關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)抽象73-77
• 3.1.1 時間維度關(guān)聯(lián)73-74
• 3.1.2 空間維度關(guān)聯(lián)74-75
• 3.1.3 地理數(shù)據(jù)多尺度間關(guān)聯(lián)75-77
• 3.2 基于時空語義網(wǎng)絡(luò)的信息描述與組織77-81
• 3.2.1 基于本體的GRIC語義網(wǎng)絡(luò)77-78
• 3.2.2 GRIC遙感特征信息概念本體的構(gòu)建78-80
• 3.2.3 GRIC時間概念本體的構(gòu)建80-81
• 3.2.4 GRIC空間概念本體的構(gòu)建81
• 3.3 地理時空柵格大數(shù)據(jù)規(guī)格化組織模型81-90
• 3.3.1 地理時空柵格數(shù)據(jù)規(guī)格化82-83
• 3.3.2 雙地理經(jīng)緯格網(wǎng)數(shù)據(jù)切分模型83-88
• 3.3.3 矢量柵格一體化轉(zhuǎn)換模型88-90
• 3.4 基于地理位置的柵格列存儲模型90-94
• 3.4.1 基于地理位置的柵格列存儲模型結(jié)構(gòu)91-92
• 3.4.2 多維地理時空數(shù)據(jù)集柵格列存儲過程92-94
• 3.4.3 基于地理位置的柵格列存儲模型分析94
• 3.5 基于地理位置分布相關(guān)的云存儲架構(gòu)94-99
• 3.5.1 基于GRIC模型的邏輯存儲結(jié)構(gòu)95-96
• 3.5.2 基于虛擬映射的分布式對象存儲模型96-98
• 3.5.3 基于GRIC模型的云存儲系統(tǒng)組成98-99
• 3.6 基于GRIC模型的柵格并行計算架構(gòu)99-101
• 3.7 本章小結(jié)101-103
• 4 基于GRIC模型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析方法103-125
• 4.1 基于語義網(wǎng)絡(luò)的地理時空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)搜索103-108
• 4.1.1 GRIC關(guān)聯(lián)搜索的過程103-105
• 4.1.2 GRIC語義聯(lián)想匹配方法105-107
• 4.1.3 GRIC關(guān)聯(lián)權(quán)重賦值算法107-108
• 4.1.4 基于關(guān)聯(lián)權(quán)重的聯(lián)想信息降維和過濾108
• 4.2 基于特征規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)識別與匯聚108-115
• 4.2.1 GRIC數(shù)據(jù)認(rèn)知特征庫與特征學(xué)習(xí)109-112
• 4.2.2 基于特征匹配的地理時空數(shù)據(jù)認(rèn)知過程112-113
• 4.2.3 多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)地理時空數(shù)據(jù)匯聚與整合113-115
• 4.3 基于經(jīng)典規(guī)則的GRIC信息自我發(fā)生115-119
• 4.3.1 基于組件化的GRIC信息發(fā)生算法115-116
• 4.3.2 GRIC信息發(fā)生算法組件流程描述116-118
• 4.3.3 GRIC信息發(fā)生算法描述118
• 4.3.4 GRIC信息發(fā)生算法工作方式118-119
• 4.4 基于經(jīng)驗規(guī)則的GRIC信息模擬預(yù)測119-123
• 4.4.1 時間序列和時間序列預(yù)測的概念120-121
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時間序列預(yù)測的可行性分析121
• 4.4.3 基于非線性最小二乘法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬預(yù)測算法121-123
• 4.5 本章小結(jié)123-125
• 5 原型試驗系統(tǒng)實現(xiàn)與實驗分析125-141
• 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)125-127
• 5.2 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境127-129
• 5.2.1 系統(tǒng)部署127-128
• 5.2.2 試驗環(huán)境128
• 5.2.3 試驗數(shù)據(jù)128-129
• 5.3 系統(tǒng)模塊組件129-132
• 5.4 系統(tǒng)模塊實現(xiàn)132-137
• 5.4.1 數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)格化132-133
• 5.4.2 規(guī)格化數(shù)據(jù)查詢133
• 5.4.3 規(guī)格化數(shù)據(jù)傳輸133-134
• 5.4.4 語義信息管理134
• 5.4.5 信息產(chǎn)品生產(chǎn)134-136
• 5.4.6 系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)監(jiān)控136-137
• 5.5 原型試驗系統(tǒng)的實驗比較與分析137-139
• 5.5.1 基于列存儲的并發(fā)傳輸性能測試137
• 5.5.2 基于列存儲和GPU的并發(fā)計算性能測試137-138
• 5.5.3 數(shù)據(jù)模擬預(yù)測效果測試138-139
• 5.6 本章小結(jié)139-141
• 6 結(jié)論及展望141-145
• 6.1 研究工作總結(jié)141
• 6.2 研究特色與創(chuàng)新141-142
• 6.3 研究展望142-145
• 參考文獻(xiàn)145-151
• 作者簡介15

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10 周訪濱;基于柵格DEM自動劃分微觀地貌形態(tài)的研究[D];長沙理工大學(xué);2006年

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本文編號：358154