时空数据库

自然资源三维立体时空数据库建设总体方案为加强自然资源统一调查评价监测工作，健全自然资源监管体制，按照《自然资源调查监测体系构建总体方案》（自然资发〔2020〕15号）和《自然资源部信息化建设总体方案》（自然资发〔2019〕170号）要求，做好自然资源三维立体时空数据库建设，编制本方案。

一、目标任务（一）总体目标以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，建设自然资源三维立体时空数据库和数据库管理系统，实现自然资源调查监测数据成果在中央一级的立体化统一管理，形成自然资源调查监测一张底版、一套数据，保障国土空间基础信息平台良好运行，服务部“两统一”职责履行，也满足相关部门科学决策和社会公众对自然资源基础数据的需要。

同时，推动地方各级数据库建设，支持自然资源调查监测数据成果横向联通、纵向贯通，满足各级自然资源管理部门、政府机构与公众的迫切需求。

（二）建设任务1．自然资源三维立体时空数据库建库与集成基于全国统一的三维空间框架，构建自然资源三维立体时空数据模型，准确表达地上、地表、地下各类自然资源空间关系及属性信息；组织开展自然资源调查监测数据的整合、集成与建库，形成物理分散、逻辑一致、动态更新的自然资源三维立体时空数据库，及时掌握自然资源基础数据及变化情况，有效支撑国土空间规划和自然资源各项管理的业务需求。

2．自然资源调查监测历史数据及相关数据集成衔接采用“专业化处理、专题化汇集、集成式共享”的模式，将土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海域海岛等各类自然资源调查监测历史数据成果，以及荒漠化、沙化、石漠化、野生动物等专题调查成果进行标准化整合，纳入国家级自然资源三维立体时空数据库集成管理。

3．自然资源三维立体时空数据库管理系统研发围绕自然资源调查监测数据管理与应用需求，研发数据浏览、数据查询、数据分发、数据统计、数据分析、数据服务等功能，实现基于三维立体时空数据库的全国各类自然资源调查监测数据的可视化浏览、查询、统计、分析等实时应用，支撑国土空间规划和自然资源管理业务系统的运行。

时空数据库名词解释
时空数据库是一种处理时空数据的数据存储和查询技术。

时空数据是指跨越不同时间和空间范围的数据,例如地理位置数据、气象数据、社交媒体数据等。

在时空数据库中,数据被组织为时间戳和空间点这两个维度,并且可以根据不同的时区和地理位置进行地理位置查询。

时空数据库的主要特点包括:
1. 跨时空查询:时空数据库允许用户在跨越不同时间和空间范围的数据中进行查询,使得用户可以轻松地获取有关特定地点或事件的信息。

2. 数据集成:时空数据库可以将不同类型的时空数据集成在一起,形成一个更全面的数据集。

这有助于更好地理解和分析数据。

3. 数据可视化:时空数据库允许用户将时空数据可视化,以便更好地理解数据趋势和模式。

4. 数据建模:时空数据库允许用户对数据进行建模和分析,以便更好地预测未来的趋势和事件。

时空数据库的应用非常广泛,例如城市规划、交通运输、医疗保健、环境保护等领域。

随着数据规模的不断增长和时空数据变得越来越普遍,时空数据库将成为未来数据处理和分析的重要工具。

构建自然资源一体化时空数据库2深圳天维尔信息科技股份有限公司，广东深圳 518000摘要：自然资源机构改革后，地理信息技术持续作为自然资源及相关工作不可或缺的重要技术支撑。

时空大数据组织架构如何在新的形势下更好地服务于自然资源领域是目前较为热门的研究方向之一。

为此，本文在系统分析自然资源管理总体需求后，提出了构建基于基态修正模式的自然资源一体化时空数据库的建设思路，为自然资源空间信息的海量数据存储、历史查询、变化跟踪、空间分析等提供了新思路。

关键词：自然资源；一体化；时空数据库引言随着GIS技术的发展和精细分析应用的需求，如何有效地组织和管理动态时空数据，实现地理实体的历史状态重建、动态变化跟踪是近年来时态GIS研究的热点问题之一。

为更好地适应国土空间一体化及自然资源管理的要求，适应生态文明建设和自然资源管理需求，自然资源现状调查、开发利用、调查监测、保护与修复、开发利用以及国土空间规划自然资源管理主责主业需要“山水林田湖草沙”等各类不同的自然资源数据作为基础数据支撑，为促进各类多源异构数据的共享调用，亟需引入时间空数据组织方法，构建基于统一标准的分层分类自然资源一体化时空数据库，从而满足自然资源在时间、空间、管理等方面的具体应用。

1 实体对象的抽象及时空信息在空间和时间双参考系统框架下，根据地理实体的不同特征，以特征大类为划分依据，以相同特征大类的地理实体作为同一种特征对象，每个特征对象是时空表达的基本单元，包括时间参考系统、空间参考系统、该特征对象的特征类型以及特征对象相互间的时间联接和空间联接，以此实现地理实体的空间特征、时间特征和属性特征抽象、组织及一体化存储，将整个地理空间抽象为各类不同的地理实体，便于对所有的地理空间实体进行分类分级管理。

2 自然资源一体化集成管理自然资源数据主要涉及土地、矿产、森林、草原、湿地、水等方面，它们分别由不同单位分别生产和建库，因此产生的各类多源异构数据亟需采用“物理分散、逻辑集成”的方式，建立自然资源数据库系统，实现多源多维多尺度的标准化治理整合，建设应用支撑、应用服务和云服务管理，统一空间数据与功能服务共享，形成国土空间规划“一张图”的底图底数，为不同职能部门间数据共享调用提供空间数据支持。

时空数据库的建模与查询技术研究摘要：时空数据库是一种专门用于存储、管理和查询时空数据的数据库系统。

随着时空数据的广泛应用，如位置服务、交通管理、环境监测等，时空数据库的建模和查询技术逐渐成为研究的热点。

本文围绕时空数据库的建模和查询技术展开研究，介绍了时空数据库的概念和特点，分析了时空数据建模的方法，探讨了时空查询语言和时空索引技术，并对未来时空数据库技术的发展趋势做出了展望。

1. 引言在当今信息时代，时空数据的重要性日渐凸显。

时空数据是指具有时序和空间属性的数据，如交通流量数据、卫星遥感数据等。

传统的关系数据库无法存储和管理时空数据，因此时空数据库的建立具有重要的意义。

2. 时空数据库的概念与特点时空数据库是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库系统。

它具有以下特点：2.1 时序性：时空数据的一个重要特点是具有时序性，时空数据库需要能够存储和处理时间上的变化。

2.2 空间性：时空数据同样具有空间性，时空数据库需要提供空间查询和分析的能力。

2.3 多维性：时空数据的属性通常具有多个维度，时空数据库需要提供多维数据分析的功能。

3. 时空数据的建模方法时空数据的建模是时空数据库设计的关键步骤，常用的建模方法包括对象关系模型、格网模型和网格空间模型。

3.1 对象关系模型：基于对象关系模型的建模方法将时空数据建模为对象和关系的集合，适用于小规模的时空数据。

3.2 格网模型：格网模型是将二维空间按照一定规则划分为格网单元，将格网单元作为基本的空间单位进行建模。

3.3 网格空间模型：网格空间模型是一种将空间划分为规则的网格，每个网格单元包含时空属性，适用于大规模时空数据的建模。

4. 时空查询语言时空查询语言是进行时空数据查询的重要手段，它扩展了传统的SQL语言，增加了时间和空间查询条件的支持。

常用的时空查询语言有TSQL和STSQL。

4.1 TSQL：TSQL是一种基于时间查询的语言，它支持时间查询条件的限定，例如查询某一时间段内的数据。

时空数据库中地理数据查询与分析算法研究随着时代的发展和技术的进步，地理数据在各个领域中的应用变得越来越广泛。

而对于处理大规模地理数据集的时空数据库来说，地理数据查询与分析算法的研究尤为重要。

本文将从时空数据库中地理数据的基本概念和特征入手，探讨地理数据查询与分析的算法研究现状，并介绍一些常用的地理数据查询与分析算法。

1. 时空数据库中地理数据的基本概念与特征1.1 地理数据的基本概念地理数据是指描述地球表面现象和地理特征的数据，一般可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。

矢量数据采用点、线、面等几何要素来描述地理对象，而栅格数据则以像元为基本单位来表示地理现象。

在时空数据库中，地理数据除了具有空间属性之外，还具有时间属性，即可以描述地理现象在不同时间段内的变化。

1.2 时空数据库的特征时空数据库是一种用于存储、管理和查询地理数据的数据库模型，与传统的关系型数据库相比，时空数据库具有以下几个特征：(1) 数据模型扩展：时空数据库需要扩展传统的数据模型，将地理数据的时空特征加入到数据模型中，以便更好地支持时空数据的查询和分析。

(2) 空间索引技术：时空数据库需要采用适应地理数据特点的空间索引技术，以提高查询效率。

(3) 时间管理：时空数据库需要考虑地理数据的时间属性，并实现时间管理功能，以支持时态查询和时态分析。

(4) 时空数据处理算法：时空数据库需要开发高效的地理数据查询与分析算法，以处理大规模地理数据集。

2. 地理数据查询与分析算法的研究现状2.1 地理数据查询算法地理数据查询算法是时空数据库中的重要研究内容，其主要目标是提高查询处理的效率和准确性。

在地理数据查询算法的研究中，常用的算法包括：(1) 空间索引算法：R树和四叉树是常用的空间索引算法，它们可以将地理数据按照空间位置进行组织和存储，以便高效地进行空间查询。

(2) 空间关系判定算法：该算法用于确定两个地理要素之间的空间关系，比如包含、相交、相邻等关系。

时空数据库介绍（一）引言概述：时空数据库是一种用于存储、管理和查询时空数据的数据库技术。

它不仅能够记录地理位置信息，还可以跟踪时间变化，因此应用广泛，包括地理信息系统、物流管理、交通规划等领域。

本文将介绍时空数据库的概念、特点以及应用场景。

正文内容：一、时空数据库的基本概念1. 时空数据库的定义2. 时空数据的组成要素3. 时空数据模型的分类4. 时空数据的表示方法5. 时空数据库与传统数据库的区别二、时空数据库的特点1. 时空数据的动态性2. 时空数据的多维特征3. 时空数据的关联性4. 时空数据的不确定性5. 时空数据库的时空索引技术三、时空数据库的应用场景1. 地理信息系统（GIS）中的应用2. 物流管理中的应用3. 交通规划中的应用4. 气象预测中的应用5. 人口迁移分析中的应用四、时空数据库的研究进展1. 时空数据查询与分析技术2. 时空数据可视化技术3. 时空数据挖掘与知识发现4. 时空数据库的性能优化5. 时空数据库的标准化与应用规范五、时空数据库的未来发展方向1. 时空数据库与人工智能的融合2. 时空数据库在物联网中的应用3. 时空数据库与大数据的集成4. 时空数据库的分布式存储与处理5. 时空数据库在城市智能化建设中的作用总结：时空数据库是一种重要的数据库技术，它能够有效地存储、管理和查询时空数据。

本文介绍了时空数据库的概念、特点以及应用场景，同时还讨论了时空数据库的研究进展和未来的发展方向。

通过进一步提升时空数据库的性能和功能，相信它将在更多领域发挥重要作用，推动科技和社会的不断进步。

时空数据库的设计与优化一、时空数据的特点及应用场景时空数据是包含地理位置和时间信息的数据，具有时序性、空间属性和异构性。

在各个领域的大数据应用中，时空数据被广泛应用于地理信息系统、航空航天、气象学、城市交通、移动通信等领域中。

时空数据的特点决定了它需要建立专门的时空数据库来进行存储、管理和查询。

时空数据库需要考虑到空间参考、时间参考、数据模型、数据表示和查询效率等多方面的需求，才能满足广泛的应用需求。

二、时空数据库的设计原则1. 空间参考的定义时空数据库需要定义空间参考系，用于表示空间对象的位置信息。

主要有地理坐标系、投影坐标系和自定义坐标系等。

在选型时需要考虑坐标系统的精度、坐标系统的范围和坐标系统的变换等因素。

2. 时间参考的定义时空数据涉及到时间，需要定义时间参考系来表示时间信息。

常用的有绝对时间和相对时间两种形式。

在设计时要考虑到时间的分辨率和时区等因素。

3. 数据模型的选择时空数据可以使用多种数据模型进行建模，如关系模型、对象模型、半结构化数据模型和文本模型等。

在选型时需要考虑到数据的特点和应用场景等因素。

4. 数据表示方式的选择时空数据可以采用多种数据表示方式进行存储，如栅格、矢量和混合模型等。

在选型时需要考虑到数据的规模、精度和查询效率等因素。

5. 查询效率的优化时空数据库需要支持高效的查询，可以采用空间索引、时间索引和多重索引等方式来提升查询性能。

同时也需要考虑到数据库的底层存储方式和优化技术，如压缩算法和缓存机制等。

三、时空数据库的优化策略1. 空间索引的优化空间索引是时空数据库中管理空间对象的关键技术之一。

常用的空间索引方式包括R树、四叉树和k-d树等，根据具体应用需求选择合适的空间索引方式可以显著提高查询效率。

2. 时间索引的优化时间索引是时空数据中管理时间信息的关键技术之一。

常用的时间索引方式包括B树、B+树和哈希表等，根据具体的应用场景选择合适的时间索引方式可以提高查询效率。

数据库中的时空数据处理与分析在现代信息时代，海量的数据不断产生和积累，为了从这些数据中发现规律和获得洞见，数据库的时空数据处理与分析变得越来越重要。

时空数据处理与分析是指在数据库中对随时间和空间变化的数据进行存储、管理、查询和分析的过程。

本文将讨论时空数据处理与分析的概念、方法和应用，并探讨未来的发展方向。

首先，时空数据处理与分析的概念。

时空数据是指带有时间和空间属性的数据，例如地理信息系统（GIS）中的地理空间数据、气象数据、人口迁移数据等。

时空数据处理与分析是指通过在数据库中存储这些数据并应用相应的技术和方法，从中提取有用的信息和知识。

时空数据的处理包括数据采集、数据预处理、数据组织和数据存储等环节，而时空数据的分析则可以通过空间插值、空间聚类、时空关联等技术来实现。

其次，时空数据处理与分析的方法。

时空数据处理与分析的方法可以分为两大类：从时间维度和空间维度分析。

从时间维度分析时空数据可以采用时间序列分析、趋势分析、周期分析等方法。

时间序列分析可以识别出数据中的季节性、周期性和趋势性的变化规律，帮助用户理解和预测数据的动态变化。

而趋势分析可以用来分析数据中的长期运动趋势，帮助用户把握市场走势和做出合理的决策。

从空间维度分析时空数据可以采用空间插值、空间聚类、地理加权回归等方法。

空间插值可以通过统计方法对有限的样本数据进行推断，得到完整的空间表面。

空间聚类可以帮助用户发现空间上相似的区域，从而发现规律和特征。

地理加权回归可以考虑空间上的相关性，得到更加可信的回归结果。

然后，时空数据处理与分析的应用。

时空数据处理与分析在许多领域都具有重要的应用价值。

例如，在城市规划领域，通过对时空数据的分析可以了解城市的交通拥堵状况、人口分布情况和环境污染情况，为城市规划和交通管理提供依据。

在环境监测领域，通过对时空数据的分析可以了解土壤污染、海洋污染等情况，从而制定出合理的环境保护措施。

在经济领域，通过对时空数据的分析可以了解消费行为、市场趋势和商品供需情况，为商家和政府决策者提供数据支持。

一、名词解释1.元数据(2005，2007，2011) (黄杏元版P138)(许捍卫版P188)元数据是“关于数据的数据”，它反映了某项数据自身的一些特征。

空间元数据是指描述空间数据的数据，它描述空间数据集的内容、质量、表示方式、空间参考、管理方式以及数据集的其他特征，是空间数据交换的基础，也是空间数据标准化与规范化的保证，在一定程度上为空间数据的质量提供了保障。

2.空间数据编码(2005) (黄杏元版P63)(许捍卫版P171)是指将空间数据分类的结果，用一种易于被计算机和人识别的符号系统表示。

编码通常由数字或字符组成，或由它们共同组成的混合码，一般情况下，编码通常采用主码和子码来组合。

空间数据编码的目的是提供空间数据的分类与特征描述，便于空间要素的输入、存储、管理，以及满足GIS系统之间的数据交换与共享的需要。

3.投影转换(2005) (黄杏元版P78)(许捍卫版P56)主要研究从一种地图投影变为另一种地图投影的理论与方法。

其实质是建立两平面之间点一一对应的关系。

4.空间数据压缩(2005) (黄杏元版P92)(许捍卫版P137)即从所取得的数据集合S中抽出一个子集A，这个子集作为一个新的信息源，在规定的程度范围内最好地逼近原集合，而且具有最大的压缩比a，其中：式中：m为曲线的原点数；n为曲线经压缩后的点数。

a的大小，既与曲线的复杂程度、缩小倍数、精度要求、数字化取点的密度等因素有关，又与压缩技术本身有关。

5.时空数据库(2005，2008,2009) (黄杏元版P142)时空数据库是一个包含了时态数据、空间数据和时空数据，并能同时处理数据对象的时间和空间属性的数据库。

时空数据库系统的研究涉及到数据库研究的诸多领域，如时空数据模型、时空查询语言和时空索引算法等等。

它一方面增加了数据库管理的复杂性，另一方面，海量的数据为时间和空间分析提供了极为广阔的舞台。

现实世界中有许多实体具有时空特征，如城市交通网络监控的车辆，森林火灾的火灾区域和动物研究中的候鸟迁移等，都需要使用时空数据库来管理。