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三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法

陈静 袁思佳

陈静, 袁思佳. 三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
引用本文: 陈静, 袁思佳. 三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
CHEN Jing, YUAN Sijia. Spatio-Temporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
Citation: CHEN Jing, YUAN Sijia. Spatio-Temporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519

三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法

doi: 10.13203/j.whugis20140519
基金项目: 

国家863计划 2012AA121401

四川省测绘地理信息局科技计划 J2015ZC03

湖北省自然科学基金 2016CFA003

详细信息
    作者简介:

    陈静, 博士, 研究员, 现主要从事三维虚拟地球技术研究。jchen@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P208

Spatio-Temporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes

Funds: 

The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) 2012AA121401

the Science and Technology Planning Project of Sichuan Provincial Bureau on Surveying and Mapping J2015ZC03

the Natural Science Foundation of Hubei Province 2016CFA003

More Information
    Author Bio:

    CHEN Jing, PhD, professor, specializes in the theory and application of 3D virtual globe. E-mail:jchen@whu.edu.cn

图(3) / 表(2)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2015-03-15
  • 刊出日期:  2017-03-05

三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法

doi: 10.13203/j.whugis20140519
    基金项目:

    国家863计划 2012AA121401

    四川省测绘地理信息局科技计划 J2015ZC03

    湖北省自然科学基金 2016CFA003

    作者简介:

    陈静, 博士, 研究员, 现主要从事三维虚拟地球技术研究。jchen@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P208

摘要: 针对三维虚拟地球中实时GIS数据组织、管理与动态可视化的要求,设计了三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法。提出了基于HR-tree扩展的时空索引方法,实现了对虚拟地球中移动对象的检索与查询,并基于三维虚拟地球平台对本文方法进行了实验,结果验证了本文方法的有效性和可行性。

English Abstract

陈静, 袁思佳. 三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
引用本文: 陈静, 袁思佳. 三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
CHEN Jing, YUAN Sijia. Spatio-Temporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
Citation: CHEN Jing, YUAN Sijia. Spatio-Temporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 384-389. doi: 10.13203/j.whugis20140519
  • 随着地理信息系统由三维向四维的应用扩展,要实现智慧城市的智能分析与服务就需要有城市实时空间信息的支持[1]。然而,传统GIS以历史数据为核心,被动地进行数据处理,缺乏对动态实时数据的管理与分析能力,而实时GIS是具有实时性或准实时性特征的GIS系统[2],能够对实时观测数据进行高效的存储管理并能在短时间内完成动态数据的分析处理。虚拟地球软件作为智慧城市海量实时GIS数据的可视化和分析平台,对于智慧城市的实现有重要的意义,而目前基于虚拟地球的智慧城市应用中所展示的大多是静态的三维信息,实时、动态的多维空间信息管理与可视化技术仍有待进一步研究。

    Goodchild认为未来的GIS将涉及更多的实时监测和评估,需要更多新的工具来描绘不断变化的信息[3]。尤其随着移动定位和移动通信技术的发展,更多的移动对象信息可以被获取到,借助三维虚拟地球平台对大范围移动对象进行动态可视化可以为移动对象的观察和分析提供更好的支持和服务。对于移动对象的研究,国内外学者已经进行了大量工作,在移动对象的时空数据模型[4-7]、时空索引[8-10]以及时空查询等多个方面都有许多研究成果问世,Wolfson[4]等提出移动对象时空 (moving objects spatio-temporal) 模型,用函数方式来表示移动对象的位置信息,陈碧宇[5]等提出网络移动对象的二维时空模型 (2D spatio-temporal data model for moving objects in network),基于线性参考系对轨迹数据进行降维处理。这类研究大都基于移动对象数据库,重点考虑移动对象在二维空间中轨迹信息的存储、索引和查询,实现对移动对象历史轨迹的模拟和未来趋势的预测,对各类移动对象在数据库中的管理都有其适用性。而针对实时GIS数据,在三维虚拟地球平台中我们更关心如何对从实时GIS数据库中获取到的移动对象信息进行有效的存储和管理,并在三维虚拟地球场景中高效地进行各类相关属性信息的动态可视化。考虑到实时GIS对时效性的需求以及对数据的有效利用,服务器端的移动对象数据在获取到客户端后需要对其建立缓存,并提供高效的索引机制以便三维虚拟地球平台可以对缓存数据进行检索查询,同时移动对象数据作为三维虚拟地球平台中动态可视化的主体部分,与原有的影像、地形、矢量以及地名等基础空间信息之间也存在时间和空间上的关联。

    本文重点研究了三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法,建立了移动时空对象与三维虚拟地球瓦片数据的联系,使得两者能够满足时间和空间上约束,保证了三维场景的时效性。并提出了满足实时数据动态接入的增量式时空索引方法,为移动对象在三维虚拟地球中的组织提供了解决方案。

    • 虚拟地球中实时动态信息的集成是对获取到的实时GIS观测数据进行以时空对象为基本单元的组织管理,将移动对象在不同时间范围内的状态进行排序,以便快速地对某个对象的所有状态进行遍历,并且建立移动对象状态与虚拟地球多尺度、多时相的瓦片数据间的时空映射关系的数据管理方法。本文设计了三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法,如图 1所示。

      图  1  三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法

      Figure 1.  Spatiotemporal Data Organization Method of Moving Objects in 3D Virtual Globes

      在上述方法中,移动对象可按照类型和属性的不同划分为多个种类的对象,而每一类的移动对象可以包含一个或多个单独的对象,各自包含了其对应的空间对象、可视化模型以及一组状态序列,状态序列中按状态的起始时间的先后顺序存储了该对象从该时刻开始到下一个状态起始时间之前的状态信息。据此,移动对象可以用式 (1) 的集合形式更为直观地表达:

      (1)

      式中, MO表示移动对象; S表示其对应的空间对象; M表示模型; A(t) 表示其属性与时间的映射关系,即状态序列。每个移动对象都包含了许多属性信息,其中随时间发生变化的属性称为动态属性,不随时间而变化的属性称为静态属性。在该方法中,将对象的静态属性存储在其包含的空间对象中,而动态属性则存储在状态序列中,便于表达移动对象状态的动态变化过程。移动对象的状态是其动态属性从某一个时刻开始所表现出的形态,该时刻即为状态的起始时间。通过传感器实时观测可以获取该状态的起始时间以及该时刻下观察到的所有动态属性信息。在时空对象动态可视化的过程中,可以选取其中的一个或多个属性,按照时间顺序依次进行可视化,以反映时空对象的动态变化。

      虚拟地球通过构建全球离散网格编码建立全球空间索引结构,并且以索引范围形成分块的组织文件,称为瓦片文件。瓦片对象作为场景中的背景环境是虚拟地球中的基本要素,移动对象具有时间和空间信息,其在虚拟地球中的动态可视化不可避免地会对瓦片对象在时间和空间上有一定的约束,瓦片对象应当与移动对象在时空上保持关联。因此,可将瓦片对象加上时间编码,形成虚拟地球的时空索引。为了实现移动对象与虚拟地球的集成,将移动对象通过其空间定位信息和状态起始时间与虚拟地球中的全球离散编码和瓦片数据集时间编码进行关联。根据移动对象状态起始时间的不同,选取最接近移动对象状态起始时间的虚拟地球瓦片数据集进行三维虚拟地球场景显示。这里假定T0为时相最早的瓦片数据集所对应的时间,dT为时间上相邻的两段瓦片数据的时间间隔,根据移动对象第n个状态的起始时间T(n) 可以求得该时刻所需关联的瓦片数据集的时间编号K:

      (2)

      若该移动对象具有坐标为 (B,L) 的某个定位点,根据虚拟地球中的全球离散网格编码[11],可以唯一确定需要用于显示的瓦片数据。

    • 基于上述时空数据组织方法,为了满足移动对象查询和可视化的要求,需要对存储的移动对象建立有效的时空索引。基于快照的时空索引可以提供对象在相应时间片上的状态信息,但两个时间片之间的状态信息就需要通过其他方式来记录,否则会导致时间片过多。为了统一对象状态信息的存储,针对三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法,考虑对HR-tree进行扩展,将多个状态存储到一个时间片中,一个时间片代表一个记录的时间点,即每个时间片不再存储对象当前时刻的最新状态,而存储对象在相应时间段内的状态序列,在查询时即可获得该对象的完整状态信息。

      为了实现历史数据和实时数据的集成,采用一个R-tree索引对象的最新状态,使用扩展HR-tree索引历史数据。HR-tree分时间片存储对象的状态信息,假定相邻时间片的时间间隔为dt,第一个时间片所记录的状态的最早时刻为t0,则第n个时间片记录从t0+(n-1) dtt0+ndt时间段内的所有状态信息,即该R-tree所记录状态信息的观察时刻t满足t0+(n-1) dtt<t0+ndt,其中n是正整数。HR-tree的每个叶子节点存储移动对象的oid、该对象的某个状态信息及其对应的起始时间,结构形式为 (oid, t, data),非叶子节点则存储其对应的最小外包矩形以及指向其子节点的指针,结构形式为 (MBR,Pchild)。同时对每个时间片建立一个Hash表存储各移动对象的oid及其状态信息所处的叶子节点的位置,Hash表中每个移动对象包含一组指向其不同状态的指针,按状态起始时间的先后顺序进行排序,提供对移动对象的快速检索以及删除等操作。其结构如图 2所示。

      图  2  扩展的HR-tree结构

      Figure 2.  Structure of the Extended HR-tree

      对于接入的实时数据,当有新的移动对象状态数据接入时,按照R-tree的规则进行插入,同时维护一个Hash表,如果是R-tree中已经存在的移动对象,则将该对象的原始状态存入HR-tree对应的时间片中,并删除R-tree中的原始状态,以当前接入的状态作为最新状态,更新Hash表。若由于数据缺失或间断而导致某个对象的状态超过dt时间仍未更新,则将其存入对应的HR-tree,并删除R-tree中的记录。

    • 当查询某个时间点t的移动对象状态信息时,假定t0和dt与§2.1所述具有相同的含义,如果t满足条件t0+(n-1) dtt < t0+ndt,则检索第n个时间片所对应的R-tree,找到空间过滤条件范围内的所有移动对象状态,按照Hash表中提供的顺序,检索到状态起始时间小于且最接近t的状态用于显示,即满足条件tntt-tn的值最小。HR-tree索引时间片的编号n可由式 (3) 确定:

      (3)

      式中, 表示向上取整。

    • 当查询时间段[ti, tj]内的所有状态信息时,若有一个或多个时间片完全包含在该查询时间段内,则根据空间过滤条件,找到这些R-tree中所有满足条件的移动对象状态。假定t0和dt与§2.1所述具有相同含义,若ti满足t0+(n-1) dtti < t0+ndt,则搜索第n个时间片所对应的R-tree,根据空间过滤条件找到符合要求的移动对象状态,并找到其中状态起始时间大于ti的所有状态,即满足条件tnti;若tj满足条件t0+(m-1) dttj < t0+mdt,则对第m个时间片所对应的R-tree执行搜索,找到满足条件tmtj的状态,将所有得到的状态以对象为单位进行组织后返回查询结果。

    • 利用本文方法基于三维虚拟地球平台GeoGlobe进行了实验。实验系统是在vs2010环境下使用C++进行开发的,操作系统为win7 32位,硬件配置为Intel CoreTM i3-2100 3.10 GHz CPU,NVIDIA Quadro 600显卡,8 GB内存。

      实验采用武汉市出租车的GPS历史数据,包括2000年、2010年、2014年3组不同时间段的出租车数据。三维虚拟地球平台建立了1999年、2009年和2013年三个时相武汉地区影像数据集。实验效果如图 3所示。图 3(a)为2000年的出租车对象可视化结果,影像为1999年影像数据;图 3(b)为2010年的出租车对象可视化结果,影像为2009年影像数据;图 3(c)为2014年的出租车对象可视化结果,影像为2013年影像数据,根据出租车对象的状态起始时间的不同,自动选取不同时相的影像数据进行显示。图 3(c)中,2014年出租车数据可以与2013年影像中新通车的桥进行较好的匹配。

      图  3  移动对象动态可视化效果图

      Figure 3.  Effect Drawing of Data Organization and Dynamic Visualization for Moving Objects

      为了验证本文时空索引方法的效率,以2014-04-27的出租车GPS数据进行查询实验,实验数据持续时间为2014-04-27 10:13:16至2014-04-27 14:44:10,共计9 941个出租车GPS对象,包含3 159 421条状态数据,每个GPS对象的状态数据采样间隔为5 s,且该时段内状态数据未缺失。采用时间点查询实时获得某一区域内的对象状态数据用于显示,查询的空间范围约为一个长宽各为2 km的矩形框,查询时间点及查询结果如表 1所示。

      表 1  时间点查询实验

      Table 1.  Experiment of Time Point Query

      查询时刻时空对象数目/个查询用时/s
      10:50:00561.669
      10:55:00461.638
      11:00:00541.607
      11:05:00261.592
      11:10:00481.560

      表 1可以看出,由于移动对象位置的改变,在指定区域内出租车对象的数目随着查询时刻的不同发生了变化。

      以同一组数据进行时间段查询实验,查询时间为2014-04-27 10:50:00至2014-04-27 11:15:00,每5 min为一个时间段进行查询。空间范围约为一个长宽各为2 km的矩形框,结果如表 2所示。

      表 2  时间段查询实验

      Table 2.  Experiment of Time Segment Query

      查询起始
      时刻
      状态数据
      数/个
      时空对象
      数/个
      查询用时
      /s
      10:50:003 4186081.857
      10:55:003 4546381.810
      11:00:002 7026211.747
      11:05:004 8386571.841
      11:10:005 0926601.810

      图 3表 1表 2中可以看出,本文提出的方法能有效展现时空对象的动态特征。

    • 本文主要探讨了三维虚拟地球中移动对象的管理方法,提出了三维虚拟地球中移动对象的时空数据组织方法,实现了移动对象动态属性和静态属性的独立存储,构建了移动对象与虚拟地球瓦片金字塔之间的映射关系,保证了瓦片数据与时空数据在时相上的一致性,提出的基于HR-tree扩展的时空索引方法,实现了实时数据和历史数据的集成显示和时空检索,并通过实验进行了验证。下一步将探讨三维虚拟地球中移动对象的历史数据和实时观测数据集成的时空过程模拟方法,为智慧城市的分析和事件处理提供支持。

参考文献 (11)

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