地理知识发现中的空间显式人工智能技术
GeoAI：地理知识发现中的空间显式人工智能技术
【摘要】 近年随着深度学习技术的突飞猛进，相关技术在地理信息科学领域也得到大量研究和应用。但随着大家对问题的深入理解，逐步意识到这些机器学习方法在解决地学问题上有些捉襟见肘，特别是很多机器学习模型几乎不考虑地理位置的作用，把很多地学问题转变成了计算机科学问题，引起了业内很多专家的质疑。本文为加州大学 Krzysztof Janowicz 教授 2017 年在地理信息科学杂志 GeoAI 专刊上发表的一篇评论文章，明确提出在地理空间人工智能领域中，空间显示模型需要得到重视和发展。
【原文摘要】无。
【原文】Janowicz, K., et al. （2019）. “GeoAI: spatially explicit artificial intelligence techniques for geographic knowledge discovery and beyond.” International Journal of Geographical Information Science 34（4）: 625-636.
【 ...
GeoAI 的近期研究总结与思考
【摘 要】本文摘自武汉大学学报，作者在文章中列举了大量GeoAI领域的文献参考，值得收藏。尤其是梳理和总结了当前5个主要研究热点方向，并列出了最近急迫需要解决的3个方面挑战。
【原 文】高松，地理空间人工智能的近期研究总结与思考，武汉大学学报，DOI：10.13203/j.whugis20200597
1 GeoAI 的发展历史简介
（1）GeoAI背景
人工智能（AI）领域的技术进步给地理空间相关领域研究的智能化发展和融合创新带来了新机遇和新挑战。
近期快速发展的主要动力来自于深度学习模型和开发框架的快速发展、产业化的日趋成熟、各行业领域大数据的爆发、计算机硬件计算性能不断升级，进而可以支持在很短的时间内训练和部署人工智能模型、支持数据驱动的智能化决策和产业变革
（2）什么是GeoAI？
地理空间人工智能（GeoAI）是地理空间科学与人工智能相结合的交叉学科研究方向
GeoAI通过研究与开发机器的空间智能，提升对于地理现象和地球科学过程的动态感知、智能推理和知识发现能力
GeoAI寻求解决人类和地球环境系统相互作用中的重大科学和工程问题
比如：人口迁移预测、复杂条 ...
【面元数据】之数据模型篇
【阅读建议】 空间数据集通常被分为三种类型：面元数据、面元数据和点模式数据，本文重点介绍面元数据的形式化定义。
【引文信息】
p{text-indent:2em}
按照惯例，通常将空间数据集分为三种基本类型：
点参考数据 (Point-referenced data)
其中 $$Y(s)$$ 是位置 $$\mathbf{s} \in \mathit{R}^r$$ 处的随机向量，其中 $$\mathbf{s}$$ 在 $$\mathit{R}^r$$ 的一个固定子集 $$D$$ 上 连续变化，具有 $$r$$ 维矩形的正体积；
面元数据（Areal data）
其中 $$D$$ 依然是 $$\mathit{R}^r$$ 的一个固定子集，具有规则或不规则的形状，不过现在 $$D$$ 被 划分 为有限数量的、具有明确边界的面元；
点模式数据（Point pattern data）
D$$ 本身是随机的；其索引的集合 (Index set) 给出了作为空间点模式的随机事件的位置。 $$Y(s)$$ 本身对于所有 $$s \in D$$ 可以简单地等于 $$1$$ （表示 ...
【点模式数据】之数据模型篇
【阅读建议】 空间数据集通常被分为三种类型：点模式数据、点模式数据和点模式数据，本文重点介绍点模式数据的形式化定义。
【引文信息】
p{text-indent:2em}
按照惯例，通常将空间数据集分为三种基本类型：
点参考数据 (Point-referenced data)
其中 Y(s)Y(s)Y(s) 是位置 s∈Rr\mathbf{s} \in \mathit{R}^rs∈Rr 处的随机向量，其中 s\mathbf{s}s 在 Rr\mathit{R}^rRr 的一个固定子集 DDD 上 连续变化，具有 rrr 维矩形的正体积；
点模式数据（Areal data）
其中 DDD 依然是 Rr\mathit{R}^rRr 的一个固定子集，具有规则或不规则的形状，不过现在 DDD 被 划分 为有限数量的、具有明确边界的点模式；
点模式数据（Point pattern data）
DDD 本身是随机的；其索引的集合 (Index set) 给出了作为空间点模式的随机事件的位置。 Y(s)Y(s)Y(s) 本身对于所有 s∈Ds \in Ds∈D 可以简单地等于 ...
非零范围空间对象的索引方法--XZ序曲线索引
XZ-Ordering Method
1 背景
空间数据库系统的索引结构，主体采用R树索引及其各种变体。这些方法采用树状结构，树中每个节点均对应物理存储中的一页（Page）。该方法的问题在于，当在传统关系型数据库中实现R树时，无法直接和属性数据组合在一起统一管理，必须额外地增加一个索引文件或者索引表单独实现地理空间对象的空间索引，这种方式也被称为混合索引方案。这种混合索引方案存在以下几个方面问题：
非常难以维护，因为要保持两种结构的同步更新。如果一方更新失败，都会导致另一方被迫停止。为实现这一目的，必须要实现一种面向同质数据库系统的分布式提交协议，这需要对数据库内部技术细节非常了解，实现起来也非常耗时。采取混合索引方案会带来其他问题，例如：文件系统和数据库系统采用的是完全不同的数据安全策略、备份策略和并发访问策略，维护起来非常复杂。
面向对象数据库系统（另外一种NoSQL数据库）可能是解决上述问题的一种方案，因为面向对象数据库可以扩展面向应用的数据类型。但是在对象数据库中，如果要实现多维索引结构，也需要使用数据管理系统在块层级的存储管理访问接口，而大部分数据库管理系统并不 ...
分布式空间数据库「 6 」-- 空间填充曲线的聚簇性分析
空间填充曲线的聚簇性分析
一、 概述
先说结论，作者将曲线分为连续型（Hillbert、Peano等）、近连续型、非连续型（Z序、Morton等）分开讨论。
1.1 关于矩形查询的通用结论
（1）对于固定尺寸的“矩形查询 rrr ”，存在一个平均簇值的最优解（下限）。
（2）上述最优解（下限）受限于 rrr 的体积（用r中的单元数做量化）和形状（用 rrr中各维度上的边数来量化）。
（3）通常连续性曲线较非连续型曲线更接近最优解（下限）。
（4）对于固定尺寸的“矩形查询 rrr “ ，仅考虑部分旋转集时，总是构造一种连续型曲线，使其平均簇值达到最优值（下限）。
（5）对于固定尺寸的“矩形查询 rrr”，考虑其全旋转集时，所有连续型曲线的平均簇值都是最优解。
1.2 关于连续型曲线的结论
（1）对于连续型填充曲线，通过将某个查询 ggg 在各维度上做所有可能的平移后，得出统计结论：
该情况下，查询 ggg 的平均簇值仅和 ggg 的体积（用 ggg 内的单元数做量化）、形状（用 ggg 在各维度上边的数量来量化），以及填充曲线中各维度的边占比有关（用填充曲线中各维度上 ...
基于空间填充曲线的降维方法
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = refel.dataset.num;
let ref_content = refel.innerText.replace(`[${refnum}]`,'');
tippy(ref, {
content: ref_content,
...
基于列族数据库构建分布式空间数据库
基于列族数据库构建分布式空间数据库
摘要：
在海量空间数据的分布式存储管理方案中，在已有成熟的分布式数据库之上实现空间数据组织和索引，是一种比较便利的方法。本文以GeoMesa为例，探讨其中的主要实现技术机理。主要技术点来自于Anthony Fox等人2013年发表的论文Spatio-temporal Indexing in Non-relational Distributed Databases，James N. Hughes等人2015年发表的“GeoMesa: a distributed architecture for spatio-temporal fusion”论文，以及GeoMesa的官方文档。
1 背景知识
移动传感器、微博等提供了大量带有地理标记的数据，在数量、速度和多样性方面呈现出典型大数据的4V特征。 这使人们不得不考虑使用诸如Accumulo和HBase之类的分布式数据库来管理这些海量数据。 不幸的是，现有的分布式数据库并没有专门的、符合标准的功能来管理时空数据，因此，出现了大量相关方面的软件系统，其中GeoMesa是最为典型，也最为成熟 ...
基于全文数据库构建分布式空间数据库
基于全文数据库构建分布式空间数据库
摘要：
利用现有商业和开源的分布式数据系统构建分布式空间数据库，是一种代价小、稳定性高的技术方案。其中，利用ElasticSearch、MangoDB等具备分布式部署能力的全文数据库构件分布式空间数据引擎，是最易实现的技术方案。根据大数据时代的分布式空间数据库)所述，空间数据索引主要有三种实现方式，一是在数据空间中进行划分，而后建立独立的索引结构，其缺点是索引需要与数据同步、索引更新复杂度高，优点是检索效率快；二是构造HASH函数，将多维空间中的数据映射到若干桶中，建立基于桶的索引结构，其优点是索引计算简单，缺点是不同的桶中数据规模不同，难以解决数据倾斜问题，此外也需要建立单独的索引结构，同样存在与数据同步的问题；三是将多维空间映射到一维值空间，直接借用成熟数据库内建的B+树索引，其优点是可直接移植到现有数据库中，缺点是需要将查询窗口映射到若干子区间，将单个查询转换为多个区间查询，计算复杂度较高，检索效率相对较低。本文所述方法属于第三类，并且重点针对全文数据库，借用全文数据库多节点分布式部署的功能实现分布式空间数据存储能力。本文核心 ...
空间大数据引擎综述文章：大数据时代的空间数据引擎
大数据时代的空间数据引擎
【摘要】本文是有关分布式空间数据库相关空间大数据库技术的综述性文章，主要包括几个方面：（1）目前三种主要的分布式空间数据库类型；（2）目前三种重要的分布式空间数据库的实现途径；（3）六个分布式数据库重点考虑的技术点，其中核心是空间索引模型、查询方法和查询语言；（4）三类主要的空间索引模型；（5）空间运算及空间查询方法，有关具体查询算法和空间索引模型密切相关，本文不做过多细节展开；（6）空间查询语言，由于目前不是本人关注重点，暂略，待后面补充。希望通过本文的介绍，让同学们能够对当前分布式空间数据库的技术现状有所了解，更多技术细节请参考文中列出的链接或参考文献，自信深入阅读。
一、分布式空间数据库的三种类型
根据目前空间大数据存储、组织和计算的现状，初步梳理如下：
3.1 以专业应用为重点，基于并行数据库的系统
以Parallel Secondo、Paradise、Sphinx为代表
重点解决的是如何在并行数据库（如：Exodus、Impala等）中实现空间数据的高效组织
此类系统的分布式能力来源于数据库本身
此类分布式空间数据库受限于 ...