Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.45.067

Скачать PDF ( ) Страницы: 49-51 Выпуск: № 3 (45) Часть 2 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Тарасов Д. А. ВОПРОСЫ ДИЗАЙНА ТЕМПОРАЛЬНЫХ ГИС / Д. А. Тарасов, Д. В. Спандерашвили // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016. — № 3 (45) Часть 2. — С. 49—51. — URL: https://research-journal.org/technical/voprosy-dizajna-temporalnyx-gis/ (дата обращения: 09.08.2020. ). doi: 10.18454/IRJ.2016.45.067
Тарасов Д. А. ВОПРОСЫ ДИЗАЙНА ТЕМПОРАЛЬНЫХ ГИС / Д. А. Тарасов, Д. В. Спандерашвили // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016. — № 3 (45) Часть 2. — С. 49—51. doi: 10.18454/IRJ.2016.45.067

Импортировать


ВОПРОСЫ ДИЗАЙНА ТЕМПОРАЛЬНЫХ ГИС

Тарасов Д.А.1, Спандерашвили Д.В.2

1 ORCID: 0000-0002-7402-2742, инженер 1 категории, ООО «Газпром добыча Астрахань», 2 ORCID: 0000-0003-0952-6546, Кандидат технических наук, Астраханский государственный технический университет

ВОПРОСЫ ДИЗАЙНА ТЕМПОРАЛЬНЫХ ГИС

Аннотация

Основная задача при построении темпоральных ГИС – решение вопроса о том, как лучше структурировать многомерные данные. Данная статья содержит характеристики различных способов организации данных в темпоральных ГИС. Также рассматривается концепция доминирования измерений и её использование в решениях по структурированию данных. Понимание того, как данные будут использованы приложениями, имеет существенное значение в определении того, как будут организованы данные в хранилище и в памяти.

Ключевые слова: ГИС, кластеризация, темпоральность.

Tarasov D.A.1, Spanderashvili D.V.2

1 ORCID: 0000-0002-7402-2742, OOO “Gazprom dobycha Astrakhan”, 2 ORCID: 0000-0003-0952-6546, PhD in Engineering, Astrakhan State Technical University

TEMPORAL GIS DESIGN ISUES

Abstract

The main problem in the construction of temporal GIS – the question of how best to structure the multidimensional data.  This article contains the characteristics of the different ways of organizing the data in the temporal GIS.  We also consider the concept of dominance measurement and its use in data structuring solutions.  An understanding of how the data will be used by applications, is essential in determining how data is organized in storage and memory

Keywords: GIS, clasterization, temporality.

Одна из основных целей использования ГИС состоит в представлении и анализе изменений в пространственных данных в течение времени. Темпоральные ГИС должны хранить исторические географические состояния; предоставлять методы для определения трендов, циклов, и других аналитических шаблонов для исследования пространственных процессов или прогнозирования будущих состояний. Обобщенно можно выделить следующие функции темпоральных ГИС:

  • инвентаризация – хранение полного описания рассматриваемой предметной области и поддержание актуальности между реальным миром и хранимой в системе информацией.
  • анализ – объяснение, проработка и прогноз компонентов и процессов.
  • обновление – замена устаревшей информации на актуальные данные.
  • контроль качества – оценивание логической зависимости новых данных от предыдущих состояний системы.
  • планирование – идентификация или предвидение предельных состояний в базе данных, которые потребуют определенной реакции от системы.
  • динамическая визуализация – представление динамической сводки по изменению определенной области
  • статическая визуализация – представление пространственно-временных данных в традиционной картографической форме.

Темпоральные возможности способны значительно расширить возможности применения ГИС, однако при разработке подобных систем возникает ряд проблем. Так, большие массивы данных ставят под угрозу удобство использования и полезность темпоральных ГИС.

Вопрос доминирования измерений состоит в определении первичности измерений в многомерной системе [1]. То есть, какие-либо оси пространства-времени могут являться направляющими измерениями, и ответ на вопрос, – на какие из этих измерений ориентироваться в конкретных условиях анализа, как на доминирующие, является одной из первостепенных задач.

Следующий вопрос – определение темпоральных возможностей, которые могут быть востребованы различными пространственными приложениями, а также, как данные должны быть организованы для максимизации скорости реакции, и обеспечения возможности реализации монолитного дизайна темпоральной ГИС.

В идеале дизайн системы должен удовлетворять всем требованиям темпоральной ГИС. Но в реальности данные кластеризируются в хранилище в зависимости от исходных характеристик и взаимосвязей данных в предметной области.

По причине того, что пространственно-темпоральные данные и пространственно-темпоральные запросы могут быть преимущественно пространственными или преимущественно темпоральными, запросы пользователей к системе также должны различаться по требуемым группировкам данных.[2,3,4]

Текущие аппаратные ограничения.

В настоящее время большая часть информации хранится на магнитных дисках. Критичным вопросом в дизайне баз данных является минимизация количества обращений системы к магнитному диску, так как большое количество обращений может негативно сказаться на производительности системы  в целом. Так переход к in-memory СУБД для хранения данных может привести к росту производительности системы от 10 000 до 300 000 раз.[5]

При разработке дизайна темпоральной ГИС необходимо учитывать механизмы считывания информации с физического диска в оперативную память. Информация в реляционной БД хранится блоками или страницами и при необходимости доступа к определенным данным в оперативную память считывается весь, содержащий данную информацию блок. Соответственно в данном контексте при разработке дизайна необходимо учитывать возможные взаимосвязи данных в запросах, чтобы избежать избыточного переноса данных в оперативную память.

Некоторые типы запросов, применяемых в ГИС, например, проверка качества или глобальный поиск неэффективны даже при оптимизированной кластеризации, так как при выполнении этих запросов происходит обращении ко всей базе данных в целом, и, в данном случае, алгоритм перебирает все данные по очерёдности их поступления в систему.

В то же время в ГИС часто используются запросы, относящиеся к небольшому набору данных, к таким запросам относятся, например, ad-hoc запросы, которые являются типичными при реализации основных функций ГИС. Данные запросы используются при интерактивной работе с картой, и должны выполняться максимально быстро. По этой причине необходимо особое значение уделять дизайну данных для ускорения работы системы.

Различные аспекты пространственной темпоральности.

Можно рассмотреть данные ГИС как располагающиеся в гипотетическом пространстве, состоящем из двух пространственных и одного временного измерения. Определим термин фазовое пространство для описания этого гипотетического пространства [6]. Если данные, используемые разными ГИС-приложениями, проецируются в это фазовое пространство, скоро станет очевидным, что данное фазовое пространство не однородно и не все оси равноценны. Внутри «пространственной темпоральности» мы можем увидеть горизонтальный срез данных в фазовом пространстве, который представляет снимок последовательности, обычно используемой для определения изменения ландшафта [7]. С другой стороны, мы можем рассматривать изменения ландшафта во времени без рассмотрения атрибутных осей. Или же мы можем видеть композицию предыдущих двух вариантов, когда данные в фазовом пространстве имеют когерентность как в горизонтальном, так и в вертикальном пространстве. Помимо этого, в зависимости от характера данных, множество разнообразных типов запросов может быть классифицировано как пространственно-темпоральные. Пространнственно-темпоральная ГИС должна быть оснащена достаточным инструментарием для обработки всех запросов, но она может быть специализирована для обработки тех запросов, которые будут более частыми, либо более важными. На основе вышесказанного, мы можем сделать вывод, что темпоральная ГИС представляет широкий спектр возможных конфигураций данных и запросов, поддерживающих пространственную темпоральность. Полагая, что данные передаются из хранилища в память блоками и каждый запрошенный блок влияет на общую скорость обработки, можно сделать вывод, что данные должны быть объединены в блоки по предполагаемым запросам.

Различные характеристики пространственно-темпоральных систем предполагают, что схема монолитной кластеризации является неудовлетворительной. Компромиссным решением может стать стратегия единичной кластеризации данных, которая дает хороший результат для всех приложений. Для предоставления наилучшей возможной производительности для данного приложения необходима кластеризация данных в зависимости от специфических потребностей этого приложения. Не только соотнесение данных к пространству и времени может иметь значения для определения способа кластеризации. Атрибуты данных также имеют большое значение. Появление атрибутов может быть спроецировано в многомерное фазовое пространство, включающее атрибутные оси, визуализация которых может производиться по методикам визуализации пространственно-временного фазового пространства.

Литература

  1. Langran, Gail. 1988 “Temporal GIS Design” In Proceeding of GIS/LIS`88, Vol.2, held in San Antonio in December. ACMS, 890-899.
  2. Langran, Gail and Chrisman, Nicolas R. 1988. “A Framework for Temporal Geographic Information.” Cartographica 25(3): 1-14.
  3. Armstrong, Marc P.1988. “Temporality in Spatial Databases” In Proceeding of GIS/LIS`88, Vol.2, held in San Antonio in December. ACMS, 880-889.
  4. Langran, Gail. 1989a. “Accessing Spatiotemporal Information in Temporal GIS” In Proceeding of Auto-Carto 9 held in Baltimore in April. ACSM, 191-198
  5. Lagran, Gail. 1989b. “A review of Temporal Database Research and its Use in GIS Applications.” International Journal of GIS 3(3) 215-232.
  6. Langran, Gail. 1990. “Tracing Temporal Information in an Automated Nautical Charting System” In Proceeding of the ACSM Annual Meeting held in Denver in March. ACMS
  7. Frank, Andrew U. 1988. “Requirements for a Database Management System for a Geographic Information System” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 54(11): 1557-1564.
  8. Rotem, Doron and Segev, Arie. 1987. “Physical Organization of Temporal Data” In proceeding of the International Conference on Data Engineering held in Los Angeles in February. IEEE, 547-553.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.