[1]周海洋,汪 洋,兰 馨,等.顾及多重分类与粒度划分的国土空间数据模型研究与应用[J].南京师范大学学报(工程技术版),2024,24(01):053-62.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2024.01.008]
　Zhou Haiyang,Wang Yang,Lan Xin,et al.Research and Application of National Spatial Data Model Concerning Multiple Classification and Granularity Division[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2024,24(01):053-62.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2024.01.008]
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顾及多重分类与粒度划分的国土空间数据模型研究与应用
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南京师范大学学报（工程技术版）[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
24卷
期数:
2024年01期
页码:
053-62
栏目:
测绘科学与技术
出版日期:
2024-03-15

文章信息/Info

Title:
Research and Application of National Spatial Data Model Concerning Multiple Classification and Granularity Division
文章编号:
1672-1292(2024)01-0053-10
作者:
周海洋1; 汪 洋1; 兰 馨2; 周良辰2; 3; 4
(1.南京市国土资源信息中心,江苏 南京 210005)
(2.南京师范大学地理科学学院,江苏 南京 210023)
(3.南京师范大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023)
(4.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023)
Author(s):
Zhou Haiyang1; Wang Yang1; Lan Xin2; Zhou Liangchen2; 3; 4
(1.Nanjing Land and Resources Information Center,Nanjing 210005,China)
(2.School of Geography,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)
(3.Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)
(4.Key Laboratory of Virtual Geographic Environment,Naning Normal University,Nanjing 210023,China)
关键词:
国土空间数据模型; 多重分类; 多颗粒分割; 有向超图
Keywords:
National spatial data model; multiple classifications; multiple granularity divisions; directed hypergraph
分类号:
P208
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1292.2024.01.008
文献标志码:
A
摘要:
国土空间数据在分类分级、过程演化等方面都存在着分类、互依赖、组合构成和前后次序等高阶关系,现有的图层、面向对象、数据立方体等数据模型难以完全刻画全部关系. 本文提出了基于有向超图的顾及多重分类与颗粒体系的国土空间数据模型,运用关联矩阵进行逻辑描述,基于超级图形数据库进行物理模型实现和国土空间演化过程的时空分析,解决了全域、全要素、全空间国土空间数据多重分类与颗粒体系表达的难题. 相关成果在南京市国土空间基础信息平台得到了应用验证,增强了平台对复杂关系的运营效能,实现了多维关系数据的聚合,为平台实现数据资源自动分类和信息智能定向推送奠定了基础.
Abstract:
The national spatial data exhibits complex relationships in terms of classification,hierarchical structure,and process evolution. These relationships involve high-order attributes such as classification,interdependence,composition,and temporal sequence. Existing data models like layers,object-oriented,and data cubes struggle to fully capture all these relationships. This paper introduces a national spatial data model based on directed hypergraphs,which takes into account multiple classifications and granularity divisions. A relational matrix is used for logical description,and a hypergraph database is employed for the physical model implementation and spatiotemporal analysis of national spatial evolution processes. This model effectively addresses the challenge of expressing multiple classifications and granularity divisions for nationwide,all-element,and entire space national spatial data. The proposed approach has been validated through application on the Nanjing City National Spatial Basic Information Platform. It enhances the platform's operational efficiency in handling complex relationships,enables aggregation of multidimensional relational data,and establishes the foundation for the platform to achieve automatic data categorization and intelligent targeted information dissemination.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2023-06-28.
基金项目:国家重点研发计划课题项目(2022YFC3803601)、江苏省自然资源科技创新项目(KJXM2020033).
通讯作者:周良辰,教授,研究方向:虚拟地理环境与三维GIS. E-mail:zhoulch@njnu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2024-03-15