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第1章 绪论1

1.1 时态地理信息系统简述1

1.2 时空数据模型的论述4

1.2.1 侧重状态描述的时空数据模型5

1.2.2 侧重过程描述和因果分析的时空数据模型9

1.2.3 侧重时空对象及其关系描述的时空数据模型14

1.2.4 时空数据模型的评述：扩展与关联21

1.3 时态GIS和时空数据构模的挑战24

1.3.1 缺乏健壮的时空变化机制的地理语义描述24

1.3.2 缺乏较为完备的通用型基础时空数据模型25

1.3.3 缺乏基于时空数据模型的面向高层次的时空分析探讨26

1.4 本书研究内容及构架26

1.4.1 研究内容26

1.4.2 本书构架29

1.5 本章小结31

第2章 时空变化语义认知理论33

2.1 时空变化语义结构33

2.1.1 时空变化语义评述33

2.2.2 新时空语义认知阐述35

2.2 粒度理论40

2.2.1 粒度认知过程40

2.2.2 粒度的时空特性41

2.2.3 粒度的功用性41

2.2.4 粒度的抉择42

2.3 本章小结43

第3章 OEP模型的概念和逻辑构模45

3.1 引言45

3.2 OEP概念构模46

3.2.1 概念模型46

3.2.2 概念解析47

3.2.3 关系梳理50

3.2.4 关系解义52

3.2.5 OEP模型的“粒”性56

3.2.6 OEP模型与主流基础时空数据模型57

3.3 OEP逻辑构模58

3.3.1 解决映射问题的思路58

3.3.2 基于特征的逻辑模型59

3.4 本章小结60

第4章 面向时变特征语义的OEP构模63

4.1 引言63

4.2 面向时变语义的OEP逻辑模型和物理模型65

4.2.1 时空逻辑谓词65

4.2.2 特征对象的逻辑描述67

4.2.3 特征事件的逻辑描述70

4.2.4 特征过程的逻辑描述71

4.2.5 逻辑模型的图论表达72

4.2.6 逻辑模型的元组表达73

4.3 模型应用：基于海冰变化特征的OEP构模74

4.3.1 海冰特征本体模型74

4.3.2 海冰特征本体元组76

4.3.3 请求及增强型语义查询77

4.3.4 对比其他海冰数据模型81

4.4 因子模型与定性分析：海浮冰应用82

4.4.1 基于OEP模型的海浮冰因子数据模型82

4.4.2 海浮冰体因子定性分析模型87

4.4.3 因子定性分析模型的适应性89

4.5 本章小结89

第5章 区域连续时变定性分析模型：RAE模型91

5.1 引言91

5.2 区域时变模型：ROD模型93

5.2.1 RCC理论及其概念邻域图93

5.2.2 区域时变模型94

5.3 区域时变模型与事件模型的关联：RAE模型98

5.3.1 “位移”和“形变”事件模型98

5.3.2 “位移｜形变”与“拓扑｜方位时变”的关联99

5.3.3 区域对象的“时变拓扑｜方位”透析“事件类”99

5.3.4 “事件类”概念邻域图101

5.4 HMM RAE模型102

5.4.1 HMM RAE模型构建102

5.4.2 HMM RAE转移概率和输出概率103

5.4.3 HMM RAE功用105

5.5 RAE模型与OEP模型107

5.6 RAE模型应用探讨：时空数据库自动更新问题108

5.7 实例示证：热带气旋的时空数据分析109

5.7.1 数据特征109

5.7.2 数据预定义110

5.7.3 数据资料和预处理112

5.7.4 统计方法113

5.7.5 TC路径规律探寻113

5.7.6 实例小结115

5.8 本章小结115

第6章 “多元”关联模式的时空数据挖掘117

6.1 引言：空间关联模式及其挖掘算法117

6.2 “多元”关联模式构建与挖掘120

6.2.1 问题描述120

6.2.2 关联模式搭建：“星型”和“序列型”124

6.2.3 挖掘算法126

6.3 合成实例求证——城市规划130

6.3.1 规划要素集130

6.3.2 规划要素关联模式挖掘过程131

6.3.3 结果讨论134

6.4 本章小结134

第7章 总结和展望137

7.1 总结137

7.2 本书创新点139

7.3 不足与展望140

附录141

参考文献193

后序209