Advances in Spatial Databases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Egenhofer, Max J.; Herring, John R.; Egenhofer, Max J.

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:1995-08-25

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540601593

丛书系列:

图书标签:

• 空间数据库
• 空间数据管理
• GIS
• 数据库系统
• 数据挖掘
• 地理信息系统
• 空间分析
• 数据库技术
• 数据存储
• 算法

《时空数据管理与分析的最新进展》 随着地理信息系统（GIS）、遥感技术、移动计算和物联网（IoT）等领域的飞速发展，我们正以前所未有的规模和速度生成和处理海量的时空数据。这些数据蕴含着丰富的空间模式、动态过程和潜在联系，为科学研究、城市规划、环境保护、商业决策乃至日常生活提供了前所未有的机遇。然而，如何高效地存储、检索、查询和分析这些复杂且不断变化的时空信息，已成为当前数据科学和计算机科学领域面临的核心挑战。《时空数据管理与分析的最新进展》正是为了应对这一挑战而生，本书汇集了该领域最前沿的研究成果、创新的技术方法和实用的应用案例，旨在为研究人员、工程师和数据科学家提供一份全面而深入的指导。 本书聚焦于时空数据处理的各个关键环节，并以前瞻性的视角探讨了该领域的未来发展趋势。主要内容涵盖但不限于以下方面： 第一部分：时空数据模型与存储 新一代时空数据模型： 探索超越传统点、线、面模型的更丰富、更具表达力的时空数据结构，如动态多边形、不确定时空对象、网络空间对象等。讨论如何更精确地表示和描述复杂时空现象，例如城市交通流、环境污染扩散、生物迁徙模式等。 面向时空数据的高效存储技术： 深入研究专为时空数据设计的数据库架构和存储技术。包括： 时空索引技术： 详细介绍各种先进的时空索引方法，如R-tree及其变种（R-tree, R+-tree）、Quadtree、Grid File、时空立方体（ST-Cube）等，以及针对海量、高维时空数据的优化索引策略。 分布式时空数据库： 探讨如何利用分布式系统（如Hadoop, Spark, Flink）构建可扩展的时空数据管理平台，以应对PB级甚至EB级数据的存储和查询需求。 内存时空数据库： 分析内存计算在加速时空查询和分析方面的优势，以及相关的内存数据结构和算法。 面向对象和图时空数据库： 探讨这些新兴数据库范式在建模和管理复杂时空关系方面的潜力。 第二部分：时空查询与检索 高级时空查询语言与技术： 介绍用于表达复杂时空查询的标准和扩展，如SQL/MM Spatial, OGC Simple Features for SQL，并探讨面向特定应用的时空查询语言设计，例如用于描述移动对象轨迹查询、空间模式匹配查询、趋势分析查询等。 实时时空数据查询： 关注如何对高速流入的实时时空数据进行高效的窗口查询、流式聚合和异常检测。 不确定时空数据查询： 探讨如何在存在数据不确定性（如传感器误差、位置漂移）的情况下进行鲁棒的时空查询。 时空相似性搜索： 研究如何定义和检索在空间和时间上相似的时空模式，例如寻找具有相似运动轨迹的车辆。 时空关联规则挖掘： 探索如何在时空数据中发现具有统计意义的关联规则，例如“在下雨天，某商圈的交通拥堵概率会显著增加”。 第三部分：时空数据分析与挖掘 时空模式识别与聚类： 介绍各种用于发现时空数据中的聚集模式、热点区域、稀疏区域以及空间依赖性的算法，包括时空DBSCAN、ST-OPTICS等。 时空预测与建模： 探讨如何利用时空数据建立预测模型，例如交通流量预测、天气预报、疾病传播预测等。涵盖机器学习、深度学习（如LSTM, Graph Neural Networks for Spatio-Temporal data）以及基于物理的模型。 移动对象轨迹分析： 深入研究移动对象轨迹的挖掘技术，包括轨迹分割、轨迹语义理解、用户行为分析、群体运动模式发现等。 时空数据可视化： 强调可视化在理解复杂时空数据和分析结果中的关键作用，介绍创新的时空数据可视化技术和工具，如动态地图、立体可视化、交互式探索界面等。 地理加权方法与时空统计： 探讨地理加权回归（GWR）、时空自回归模型（STARIMA）等统计方法在分析空间异质性和时间依赖性方面的应用。 第四部分：应用领域与挑战 智慧城市： 论述时空数据在优化城市交通、管理城市基础设施、提升公共安全、实现精细化城市管理等方面的作用。 环境保护与灾害管理： 探讨时空数据在监测环境变化、评估污染影响、预测和应对自然灾害（如地震、洪水、火灾）中的应用。 交通与物流： 分析时空数据在交通流量优化、路线规划、物流配送效率提升、共享出行服务设计等方面的价值。 公共卫生与流行病学： 阐述时空数据在疾病监测、疫情传播分析、健康风险评估、医疗资源规划等方面的贡献。 商业与营销： 介绍如何利用时空数据进行选址分析、客户行为分析、精准营销、供应链优化等。 新兴应用： 展望时空数据在自动驾驶、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、数字孪生（Digital Twin）等新兴技术中的应用前景。 《时空数据管理与分析的最新进展》不仅是对当前研究现状的全面梳理，更是对未来发展方向的深刻洞察。本书旨在激发读者对时空数据领域更深入的思考和探索，为解决现实世界中的复杂问题提供强大的技术支撑和理论指导。无论是对时空数据管理和分析充满兴趣的学生，还是寻求解决实际问题的行业专家，本书都将是您宝贵的参考资源。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆