時空數據是同時具有時間和空間維度的數據，現實世界中的數據超過80%與地理位置有關。
時空大數據包括時間、空間、專題屬性三維信息，具有多源、海量、更新快速的綜合特點。
基本介紹
- 中文名：時空數據
- 外文名：spatio-temporal data
概念,特點,時空數據索引,時空數據查詢,
概念
隨著科學技術的快速發展,人類對自身生活環境的探索已經不僅僅局限於周圍的世界，探索空間的外沿急劇擴展，已經遍及地球各個角落、各個圈層,並延伸到外太空。因此，如何表述人類活動的客觀世界和活動特徵，已經成為了科研機構和人員研究的熱點和重點。伴隨著計算機技術的發展,如何利用計算機模擬和表征客觀世界和人類活動，無疑也為學者提供了廣闊的研究空間。
伴隨著人們探索空間的過程,各種信息的獲取範圍也從局部地面、全球地表、地球各個圈層擴展到地球內外的整個空間，從原有二維平面空間基準逐步演變到三維空間基準，進而演變到反映地理空間對象時空分布的四維空間基準。時空數據是指具有時間元素並隨時間變化而變化的空間數據，是描述地球環境中地物要素信息的一種表達方式。這些時空數據涉及到各式各樣的數據，如地球環境地物要素的數量、形狀、紋理、空間分布特徵、內在聯繫及規律等的數字、文本、圖形和圖像等,不僅具有明顯的空間分布特徵，而且具有數據量龐大、非線性以及時變等特徵。
同時具有時間和空間維度的數據，現實世界中的數據超過80%與地理位置有關。時空大數據包括時間、空間、專題屬性三維信息，具有多源、海量、更新快速的綜合特點。
特點
時空數據由於其所在空間的空間實體和空間現象在時間、空間和屬性三個方面的固有特徵，呈現出多維、語義、時空動態關聯的複雜性，因此，需要研究時空大數據多維關聯描述的形式化表達、關聯關係動態建模與多尺度關聯分析方法，時空大數據協同計算與重構提供快速、準確的面向任務的關聯約束。具體特點包括：
1）時空數據包含對象、過程、事件在空間、時間、語義等方面的關聯關係。
2）時空數據具有時變、空變、動態、多維演化特點，這些基於對象、過程、事件的時空變化是可度量的，其變化過程可作為事件來描述，通過對象、過程與事件的關聯映射，建立時空大數據的動態關聯模型。
3）時空數據具有尺度特性，可建立時空大數據時空演化關聯關係的尺度選擇機制；針對不同尺度的時空大數據的時空演化特點，可實現對象、過程、事件關聯關係的尺度轉換與重建，進而實現時空大數據的多尺度關聯分析。
4）時空數據時空變化具有多類型、多尺度、多維、動態關聯特點，對關聯約束可進行面向任務的分類分級，建立面向任務的關聯約束選擇、重構與更新機制，根據關聯約束之間的相關性，可建立面向任務的關聯約束啟發式生成方法。
5）時空數據具有時間和空間維度上的特點，實時地抽取階段行為特徵，以及參考時空關聯約束建立態勢模型，實時地覺察，理解和預測導致某特定階段行為發生的態勢。可針對時空大數據事件理解與預測問題，研究空間大數據事件行為的本體建模和規則庫構建，為異常事件的模式挖掘和主動預警提供知識保障，可針對相似的行為特徵，時空約束和事件級別來挖掘事件模式並構建大尺度事件及其應對方案的規則庫。
時空數據索引
數據索引技術也稱作數據獲取方法，大多數研究主要是從以下幾個方面入手：1）歷史數據的高效存儲和獲取，對於這個方面的研究，目前已經有學者提出了很多種基於R樹或四叉樹的時空索引技術，這樣建立索引是為了減少建立索引占據的空間及提高查詢效率；2）對於未來狀態的查詢，人們先假定已知一個時空地物坐標及速率，預測時空地物在以後的某個時刻坐標等信息，目前僅有TPR樹及其改進型支持未來預測查詢。
目前學者們提出的時空數據索引主要有HR-tree、PPR-tree、MVR-tree、RT-tree、3DR-tree、TPR-tree、TPR*樹、Q+R樹等。
時空數據查詢
時空數據查詢是指在過去、現在、未來某個時刻或時間段，檢索對象的位置狀態等信息。高效的時空查詢對於時空資料庫來說非常重要，是衡量一個資料庫好壞的標準之一。常見空間查詢有：
點查詢：給出某個點對象，找出所有包含該點的空間對象的方法。
視窗查詢：給出一個查詢範圍，找出與視窗相交或在範圍內的空間對象。最近鄰查詢：找出與給定對象距離最小的一個空間對象。
反最近鄰查詢：找出以給定對象為最近鄰的空間對象。
在空間查詢的基礎上給定時間條件來限制的查詢就是時空查詢。常見時間約束條
件是給定時間點或一個時間段前提下查詢空間對象信息。因此常規時空查詢有：簡單
時間點查詢、時間點視窗查詢、時間段視窗查詢、時間點最近鄰查詢、時間段最近鄰查詢、時間點反最近鄰查詢等。
