15、时空对象模糊性与不确定性捕捉及Web GIS瓦片预取与缓存替换算法

时空对象模糊性与不确定性捕捉及Web GIS瓦片预取与缓存替换算法

时空对象的模糊性与不确定性

在时空数据处理中，时空不确定性是一个重要的研究方向。时空不确定性的核心在于操作几何图形的变化函数，这个函数类似于不同几何实例（如点、线或区域）之间的变形算法。

以车辆跟踪为例，假设我们要跟踪配备GPS设备的出租车的连续移动，这些出租车通过无线电通信链路或手机将其位置传输到中央计算机。
- 获取移动 - 采样移动对象 ：要记录对象的移动，理论上需要连续知道其位置，但实际只能在离散时间点采样对象的位置，例如每隔几秒获取一次位置。可以用线性插值的方法来表示对象的移动，将采样位置作为折线线段的端点，对象的移动在三维空间中由整个折线表示，在几何术语中，对象的移动称为轨迹。
- 测量误差 ：不准确的测量会引入误差。使用GPS测量进行采样时，误差可以用概率函数描述，在本文中是二元正态分布$P_1$：
[P_1(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}}]
其中$\sigma$是标准差。
- 选择场景 ：在评估对象移动的采样方法中，GPS测量准确但不精确，场景2（不确定几何）似乎与我们的问题匹配。我们最初假设位置样本是精确的，接下来要建立一个变化函数来确定采样之间移动对象的位置。
- 采样不确定性 ：使用GPS接收器按固定时间间隔捕获位置会引入测量之间对象位置的不确定性。对象移动表示的不确定性受采样率影响，采样率可以根据对象的速度和连续样