本书以传统时空数据模型为基础，通过引入马尔可夫链状态转移和时空粒度两个概念描述地理时空对象的时空演变，依据信息论、人工智能和大数据分析等技术理论设计了一种基于马尔可夫链的时空数据范式模型，进而围绕时空数据模型在智能交通系统和地理空间数据综合服务领域内的应用，揭示时空数据模型在时空大数据管理、处理、分析与应用等环节的理论价值和应用价值，从而满足跨学科、跨专业的服务需求，推动信息技术科学的发展。 本书可作为高等院校遥感科学与技术、地理信息科学专业或其他相关专业本科生和研究生教材，也可供从事信息化建设、时空数据处理与分析、智慧城市建设等有关科研、企事业单位的科技工作者阅读参考。

前言
第1章 绪论
1.1 时空数据
1.1.1 时空数据的概念
1.1.2 时空数据的应用需求
1.2 时空数据模型及其研究动态
1.2.1 时空数据模型的概念
1.2.2 时空数据模型的研究动态
1.2.3 时空数据模型的问题
第2章 时空数据模型的基本理论
2.1 地理空间及其语义表达
2.1.1 空间的概念
2.1.2 空间结构
2.1.3 空间关系
2.2 时间及其语义表达
2.2.1 时间概念
2.2.2 时间结构
2.2.3 时间维度
2.2.4 时间密度
2.2.5 时间元素单位
2.2.6 时间类型
2.2.7 时间粒度
2.2.8 时间的拓扑关系
2.2.9 事件和状态
2.2.10 时态数据库类型
2.3 时空及其语义表达
2.3.1 时空数据类型
2.3.2 时空对象及其标识
2.3.3 时空演变
2.3.4 时空查询能力
2.4 时空数据模型
2.4.1 序列快照模型
2.4.2 离散格网单元列表模型
2.4.3 基态修正模型
2.4.4 时空立方体模型
2.4.5 时空复合模型
2.4.6 基于事件的模型
2.4.7 时空三域模型
2.4.8 面向对象的模型
2.4.9 第一范式关系时空数据模型
2.4.10 非第一范式关系时空数据模型
2.4.11 运动对象模型
2.4.12 时空数据模型的比较
2.5 小结
第3章 基于马尔可夫链的时空数据模型
3.1 时空对象的抽象和描述
3.1.1 时空对象及其标识
3.1.2 时空对象的数据类型
3.1.3 时空对象逻辑结构
3.2 时空对象的时空变化特性
3.2.1 无后效性
3.2.2 短时平稳性
3.2.3 误差特性
3.3 基于马尔可夫链的时空数据模型的建立
3.3.1 时空数据模型的构建原理
3.3.2 时空数据模型的对象时空描述及数据存储
3.3.3 时空数据模型的时空粒度选择
3.3.4 时空数据模型的动态马尔可夫编码
3.3.5 时空数据模型的空间索引
3.3.6 时空数据模型的统计建模
3.4 小结
第4章 面向城市智能交通的时空
数据建模及应用方法
4.1 交通信息
4.2 交通基础地理信息的抽象和表达
4.2.1 基础地理信息数据对象要素
4.2.2 基于Web浏览服务的矢量地图发布
4.3 动态交通信息的数据采集与管理
4.3.1 动态交通信息采集技术
4.3.2 运动对象的抽象与描述
4.4 基于浮动车的交通信息采集间隔优化
4.4.1 顾及实际道路网络的浮动车自适应采样算法
4.4.2 浮动车采样间隔评价标准
4.4.3 仿真试验与分析
4.5 浮动车时空数据与地理空间数据的匹配
4.5.1 在线地图匹配技术
4.5.2 离线地图匹配技术
4.6 基于时空数据的城市交通信息分析
4.6.1 基于浮动车数据的交通拥挤度量标准
4.6.2 基于浮动车数据的交通拥挤判别依据
4.6.3 基于浮动车数据的交通拥挤判别算法
4.6.4 面向动态导航的浮动车交通拥挤判别算法
4.7 小结
第5章 地理时空数据综合服务平台技术
5.1 地理时空数据
5.2 地理时空数据综合服务平台架构
5.2.1 硬件结构
5.2.2 软件结构
5.3 地理时空数据模型的建立
5.3.1 全球多级格网
5.3.2 基于多分辨率金字塔时空瓦片组织方式
5.3.3 基于时空记录体系的时空数据组织方式
5.3.4 地理时空数据的时空信息探测
5.4 小结
主要参考文献