本书是在作者近十年进行时空数据库研究、教学的基础上撰写的。书中系统论述和分析了时空数据库、空间数据库、移动数据库等若干新的查询、空间数据推理等新技术和理论。
本书共分十四章，主要内容包括：空间数据库最近邻查询，基于Voronoi图的反向最近邻、组最近邻、多类型最近邻查询；线段最近邻、反向最近邻查询，基于线段索引树的平面线段集最近邻查询；基于空间填充曲线的高维空间最近邻、k-最近对、高维空间范围查询；基于主存Δ-tree的高维数据连接；移动对象连续最近邻查询；主方向关系网络一致性；Vague区域关系和Vague方向关系组合推理，Vague区域关系和Vague时间关系组合推理等。
本书可作为计算机科学与技术、地理信息系统、机器人技术、人工智能、卫星遥感、气象分析、地质灾害分析等领域所包括的相关专业的高年级本科生或硕士生选修课教材，也可供从事上述领域研究的博士生、科研人员及工程技术人员等参考。
样章试读
目录
- 前言
第1章 预备知识
1.1 时空数据库概述
1.1.1 空间数据库基本功能与分类
1.1.2 空间数据类型
1.1.3 空间数据结构
1.1.4 空间数据特征
1.1.5 空间对象具有的特殊性
1.2 空间数据存储和查询
1.2.1 空间数据存储
1.2.2 空间查询
1.2.3 空间对象近似化
1.2.4 空间查询处理步骤
1.3 空间数据库索引
1.3.1 空间数据库索引技术概述
1.3.2 B-树和B+树索引结构
1.3.3 R-树索引结构
1.3.4 R-树操作
1.3.5 R*树
1.3.6 四叉树及其变形树
1.4 本章小结
第2章 空间数据库最近邻查询
2.1 空间数据库最近邻查询概况
2.1.1 空间数据库最近邻查询的意义
2.1.2 空间数据库最近邻查询的研究现状
2.1.3 最近邻查询方法概论
2.2 顺序最近邻查询
2.2.1 最近邻查询的定义
2.2.2 最近邻查询的测量距离
2.2.3 基于R-树的最近邻顺序查询算法
2.3 Voronoi图及生成方法
2.3.1 Voronoi图的定义与性质
2.3.2 基于Voronoi图的邻近关系类型
2.3.3 Delaunay三角网的定义与性质
2.4 静态环境下基于V-树的NN查询
2.4.1 基于Voronoi图的V-树结构
2.4.2 基于Voronoi图的1NN查询
2.5 基于Voronoi图的kNN查询
2.6 静态环境下基于Voronoi图的cNN查询
2.6.1 连续最近邻查询问题的定义和描述
2.6.2 基于Voronoi图的cNN查询算法
2.7 动态创建局部k阶Voronoi图的连续ckNN查询算法
2.8 本章小结
第3章 反向最近邻查询
3.1 反向最近邻查询概述
3.1.1 问题产生背景
3.1.2 反向最近邻查询研究现状
3.2 反向最近邻查询的定义与性质
3.2.1 反向最近邻查询定义
3.2.2 反向最近邻查询的性质
3.3 基于RNN-树的反向最近邻查询算法
3.4 基于RDNN-树的反向最近邻查询算法
3.5 Delaunay图的增量生成方法
3.5.1 基础定义与定理
3.5.2 Delaunay图的增量生成算法
3.6 基于Delaunay图的反向最近邻查询
3.6.1 Delaunay树
3.6.2 基于Delaunay图的反向最近邻查询算法
3.7 本章小结
第4章 基于Voronoi图的组和多类型最近邻查询
4.1 基本定义与定理
4.2 基于Voronoi图的组最近邻查询
4.3 局部范围约束的多类型最近邻查询
4.3.1 基本概念
4.3.2 满足范围约束条件的查询算法
4.3.3 单个数据集的处理算法
4.3.4 局部范围约束的多类型最近邻查询算法
4.3.5 Pcmt＿NN算法的剪枝策略及分析
4.4 障碍物群中最优有序路径的查询
4.4.1 基本定义
4.4.2 k完全相异可视最优有序路径查询
4.4.3 障碍空间k全局相异最优有序路径查询
4.5 本章小结
第5章 线段的最近邻查询
5.1 线段最近邻查询的基本理论
5.1.1 点与线段最近邻查询的相关定义
5.1.2 线段与线段不相交时的位置关系
5.1.3 基于两条线段不相交的有关定理
5.2 线段最近邻查询方法
5.2.1 R-树中MBR与线段的MBR的筛选规则
5.2.2 基于Mindist的筛选规则
5.2.3 判断线段与线段的位置关系的算法
5.2.4 线段与线段不相交时位置关系的确定算法
5.2.5 查询线段与被查询线段的最近距离的算法
5.2.6 查询线段在R-树中的遍历算法
5.3 基于线段索引树SI-树的平面线段集最近邻查询
5.3.1 线段索引树SI-树
5.3.2 线段索引树的生成
5.3.3 线段集的最近邻查询的剪枝规则
5.3.4 基于SI-树的最近邻查询算法
5.4 线段的反向最近邻查询
5.4.1 平面线段反向最近邻的相关定义
5.4.2 基于Rcd-树的平面线段反向最近邻查询算法
5.5 本章小结
第6章 基于空间填充曲线的空间查询
6.1 基于空间填充曲线网格划分最近邻查询
6.1.1 Hilbert曲线的映射方法
6.1.2 Z曲线的映射方法
6.1.3 Gray曲线的映射方法
6.1.4 基于空间填充曲线索引结构
6.2 基于空间填充曲线最近邻查询
6.3 高维空间基于Z曲线的近似k最近对查询
6.3.1 基本定义
6.3.2 高维空间基于Z曲线的近似k最近对查询算法
6.3.3 误差分析
6.4 基于Hilbert曲线的高维k最近对查询
6.4.1 网格划分
6.4.2 基于Hilbert曲线的高维k最近对查询
6.5 基于Hilbert曲线的近似k最近邻查询
6.6 基于Z曲线高维空间范围查询
6.6.1 网格划分
6.6.2 分割规则
6.6.3 Z曲线的高维空间范围查询算法
6.7 基于BZ树高维空间范围查询
6.7.1 BZ树索引结构
6.7.2 BZ树上的操作
6.7.3 BZ树高维空间范围查询算法
6.8 基于Hilbert曲线网格划分聚类
6.8.1 聚类
6.8.2 基于Hilbert曲线网格划分聚类算法
6.9 本章小结
第7章 曲面最近邻及反向最远邻查询
7.1 柱面及锥面上的点最近邻查询
7.2 球面上的点的最近邻查询
7.2.1 利用球面Voronoi图计算最近邻
7.2.2 利用欧式空间内的空间数据索引结构
7.2.3 降维方法
7.2.4 曲面投影于平面
7.3 反向最远邻的过滤与查询
7.3.1 查询点的RFN过滤判断
7.3.2 过滤后给定点的RFN的查询
7.3.3 RFF查询及动态更新
7.4 动态数据集的反向最远邻
7.4.1 增加数据点的情况
7.4.2 减少数据点的情况
7.5 本章小结
第8章 基于主存Δ-tree的高维空间连接
8.1 理论基础
8.1.1 主成分分析
8.1.2 Δ-tree
8.2 基于主存Δ-tree的高维数据自相似连接算法
8.3 基于主存Δ-tree的高维空间相似连接处理
8.3.1 基于主存Δ-tree的相似连接索引结构
8.3.2 基于主存Δ-tree的相似连接算法
8.4 基于主存Δ-tree的高维空间kNN连接处理
8.4.1 基于主存Δ-tree的kNN连接索引结构
8.4.2 基于主存Δ-tree的kNN连接算法
8.5 本章小结
第9章 时空数据库最近邻查询
9.1 时空移动对象概述
9.1.1 移动对象的描述
9.1.2 移动对象环境的特点
9.1.3 移动对象数据的空间属性
9.1.4 移动对象的位置的表示
9.1.5 对象位置不确定性的表示与处理
9.2 时空数据库索引技术
9.2.1 移动对象索引技术
9.2.2 时空数据库索引技术要求
9.2.3 TPR-树时空索引结构
9.2.4 TPR*树
9.3 基于TPR-树的时间段最近邻查询
9.3.1 基于TPR-树的时间段最近邻查询
9.3.2 基于分界时间的TPR-树最近邻查询算法
9.4 移动对象的连续k最优有序路径查询
9.4.1 基本概念
9.4.2 移动对象的连续k最优有序路径查询
9.4.3 静态全局算法
9.4.4 动态局部算法
9.5 移动对象动态反向最近邻查询
9.5.1 基本定义与定理
9.5.2 利用时空距离函数计算移动对象q的动态最近邻
9.5.3 利用时空距离函数及限界区域查询q的动态反向最近邻
9.5.4 时空索引结构
9.5.5 时间段里q的动态反向最近邻查询算法
9.6 本章小结
第10章 时空道路网络中最近邻查询
10.1 启发式计算时空道路网络的最近邻查询理论基础
10.1.1 查询模式分析
10.1.2 选择移动查询点的最近邻启发式规则
10.1.3 P区域和R区域
10.1.4 道路网络的划分和边界点的选择
10.2 启发式时空道路网络中的最近邻查询
10.2.1 启发式时空道路网络中的最近邻查询算法
10.2.2 启发式时空道路网络中的连续最近邻查询算法
10.3 时空道路网络中移动对象的连续最近邻查询
10.3.1 基本定义和定理
10.3.2 cNN查询算法
10.3.3 实例分析
10.4 网络环境下移动对象的不确定性最近邻查询
10.4.1 移动对象的不确定性轨迹模型
10.4.2 相关概念
10.4.3 道路网络中移动对象的概率近邻查询过程
10.4.4 概率计算
10.5 本章小结
第11章 移动对象的轨迹查询
11.1 移动对象轨迹的描述
11.1.1 插值方法
11.1.2 插值方法描述轨迹
11.1.3 道路网络轨迹的插值方法
11.1.4 线性函数表示方法
11.2 移动对象的不确定轨迹和查询
11.2.1 时间不确定性
11.2.2 空间不确定性
11.2.3 时空不确定性
11.2.4 轨迹的不确定查询
11.2.5 移动对象轨迹的更新策略
11.3 移动对象过去轨迹查询
11.3.1 轨迹更新索引
11.3.2 原四叉树索引存在的不足
11.3.3 将来轨迹FT-四叉树
11.3.4 更新算法
11.3.5 基于FT-四叉树的高维空间查询
11.4 网络中移动对象轨迹查询
11.4.1 网络模型
11.4.2 索引结构
11.4.3 插入算法
11.4.4 移动插入算法
11.4.5 查询算法
11.5 本章小结
第12章 主方向关系网络一致性检验和组合推理
12.1 空间推理概述
12.1.1 空间关系研究的意义
12.1.2 空间推理类型
12.1.3 定性空间推理
12.2 空间方向关系模型和区间代数
12.2.1 定量的方向关系模型
12.2.2 定性的方向模型
12.2.3 区间代数中的凸关系
12.2.4 矩形关系网络
12.3 基于MBR的主方向关系模型
12.3.1 最小矩形边界框MBR的定义
12.3.2 矩形代数与主方向的关系
12.3.3 矩形代数的基本运算
12.3.4 基于MBR主方向关系运算
12.4 主方向关系网络一致性
12.4.1 一致性检验问题
12.4.2 点物体的空间主方向表示及代数运算
12.5 基于MBR的主方向关系的一致性检验算法
12.5.1 主方向关系的子类
12.5.2 一致性检测
12.5.3 基于MBR主方向关系上的可达类
12.5.4 基于MBR的主方向关系的一致性检验算法
12.6 基于矩阵的方向关系组合推理
12.6.1 基本概念
12.6.2 方向关系矩阵间的运算
12.6.3 方向关系矩阵间组合
12.6.4 原子方向关系矩阵间的组合推理规则
12.7 原子方向关系与基本方向关系的组合
12.8 基本方向关系矩阵之间的组合
12.9 本章小结
第13章 Vague区域关系推理
13.1 不确定的区域关系
13.1.1 空间关系概述
13.1.2 确定性空间区域关系
13.1.3 不确定性空间区域关系
13.2 Vague集和Vague区域
13.2.1 Vague集的定义与性质
13.2.2 Vague区域的定义
13.3 无核Vague区域关系
13.3.1 无核Vague区域的描述与划分
13.3.2 同一平面中的无核Vague区域关系
13.3.3 不同平面中的无核Vague区域关系
13.3.4 两类空间关系的旋转对应关系
13.3.5 实例分析
13.4 同一平面中的含核Vague区域关系
13.4.1 含核Vague区域的描述与划分
13.4.2 同一平面中的含核Vague区域关系
13.4.3 蕴涵定理和算法
13.4.4 实例分析
13.5 不同平面中的含核Vague区域关系
13.5.1 DPVR关系交集模型
13.5.2 DPVR关系和CPVR关系的旋转对应关系
13.5.3 实例分析
13.6 含洞Vague区域关系
13.6.1 含洞Vague区域基本概念
13.6.2 Vague洞区域关系
13.6.3 凸壳化洞区域关系
13.6.4 含洞不规则Vague区域关系
13.6.5 实例分析
13.7 多范畴的Vague区域关系
13.7.1 多类粗糙Vague区域关系表示
13.7.2 粗糙Vague区域关系的可能蕴涵式
13.7.3 Vague区域关系的相互转化及关联性
13.8 本章小结
第14章 Vague区域关系组合推理
14.1 Vague区域关系和Vague方向关系组合推理
14.1.1 Vague方向关系表示
14.1.2 Vague方向关系的动态邻接关系
14.1.3 Vague方向关系和区域关系的复合关联推理
14.1.4 实例分析
14.2 Vague区域关系和Vague时间关系组合分析
14.2.1 Vague时间段关系
14.2.2 线性Vague时间段关系
14.2.3 周期性双向叠合时间段关系
14.2.4 Vague时间段关系和Vague区域关系的复合推理
14.2.5 实例分析
14.3 本章小结
参考文献
京公网安备 11010102004214号