一种重要的、新兴的时空数据：轨迹数据的地理关联建模与分析

轨迹数据由包含空间位置与时间信息的点串构成，较之传统空间数据类型，轨迹数据更易于采集且携带丰富信息，已经发展成为一种重要的、新兴的时空数据。作为一种时间序列数据，轨迹在客观上记录了对象进行活动的位置信息和相应时间信息，不仅描述了移动对象的空间活动轨迹，同时蕴涵着移动对象自身特有的属性、状态和行为特征，还能在一定程度上反映对象活动与所处环境中各种要素之间的交互关系。

随着定位技术、通信技术与移动设备的不断发展与成熟，特别是全球定位系统接收设备在小型化与商业化方面的持续进步，获取移动对象的连续定位信息，即轨迹数据，不再是一件难事。目前，相关行业已经收集了海量的轨迹数据，并且其规模与日俱增。轨迹数据蕴含了丰富的信息与知识，可以应用到位置服务、交通管理、城市规划与动物保护等多个行业之中。为了从海量轨迹数据中提取隐藏的信息与知识，学者们在组织模型、查询方法、分析技术、挖掘算法与行业应用等多方面开展了大量工作，取得了丰硕的研究成果。

在轨迹数据组织模型方面，相关研究很多也很深入，但大多是扩展数据库系统中已有空间模块的点/线/面类型来表达与组织轨迹的点串数据，或利用轨迹Stop/Move概念模型来组织轨迹数据，很少就轨迹–地理空间要素间存在的复杂时空关联关系展开系统深入的探讨。在轨迹数据查询分析技术方面，虽然对近邻、范围等经典时空查询问题的研究较多，但针对轨迹–要素时空关联语义的查询分析工作较少。而在数据挖掘研究中，大多从任务驱动角度来集成地理空间数据，建立在底层的时空关联轨迹模型之上的挖掘研究并不多。总体来说，已有工作在轨迹–地理空间要素间复杂时空关联关系的语义建模和面向时空关联轨迹的分析挖掘两方面的研究还比较薄弱。

针对上述问题，作者结合近5年（2014～2018年）在轨迹数据地理关联建模与分析方面的研究心得与成果，尝试撰写一本专门介绍该方面研究进展的学术著作。在简要梳理国内外研究现状及轨迹数据管理分析理论的基础上，《轨迹数据地理关联建模与分析》（向隆刚等著. 北京：科学出版社，2019.9）一书重点阐述我和研究团队在轨迹地理关联建模与分析方面的研究成果，主要包括大规模轨迹组织与管理、轨迹Stop/Move概念模型与停留检测算法研究、轨迹–要素拓扑移动过程建模、地理关联轨迹模式分析等。

Stop/Move语义模型

2008年，Spaccapietra 等人在研究候鸟迁徙轨迹时提出了语义模型SMoT，即Stop/Move语义模型。从面向对象角度将一条轨迹分解为多个相连的Stop/Move对象单元，在语义层面对轨迹的行为模式作了初步表达，即移动-停留-移动的简单语义行为序列，提出了语义轨迹的概念。

本书研究主要受到Spaccapietra等提出的Stop/Move概念模型的启发，通过把丰富的地理空间上下文信息引入轨迹数据的组织、查询、分析与挖掘4个应用层面，旨在将轨迹从点串数据升华为语义对象，实现语义立现的查询、分析与挖掘，从而为建立关联于地理空间信息的轨迹应用分析系统奠定技术基础。轨迹数据的地理关联研究属于GPS轨迹数据的应用基础研究，目前还属于研究的开始阶段，希望更多科研人员加入进来，并希望本书的撰写能促进地理关联建模与分析研究的进一步深入与应用。

本书相关内容受到国家自然科学基金面上项目“大规模轨迹数据的地理空间关联解译及分析挖掘”（项目批准号：41471374）的资助，该项目主要基于Spaccapietra等提出的轨迹Stop/Move模型思想，从轨迹–线、轨迹–面和轨迹–要素三个方向进行了建模研究。通过考虑轨迹在移动过程中的关键点，如起止点、停留点、相交点等，分别提出了基于关键点的轨迹–有向拓扑过程模型、基于关键点的轨迹–面拓扑过程模型，以及面向关键点的轨迹–要素模型，从而将轨迹的点串序列上升为语义编码序列，以支撑基于地理关联轨迹的分析与挖掘。

地理关联轨迹模型

依据Stop/Move轨迹模型，以及Stop/Move对象与点/线/面要素之间的时空关联关系，即可得到集成地理空间上下文信息的Stop/Move轨迹模型，即地理关联轨迹模型

进一步，基金项目在地理关联轨迹的计算与分析方面开展了研究，提出了基于序列聚类和K函数扩展的轨迹停留提取方法，设计了面向地理关联轨迹的组织模式，以及基于非关系数据库的存储技术，研究了基于地理关联轨迹模型的新型分析技术，支持位置–时间、位置–顺序和位置–关系三类轨迹时空模式分析。

考虑轨迹数据的复杂性、海量性，以及高效查询分析需求，本书从轨迹整体性保持这一角度出发，介绍了笔者在大规模轨迹组织与索引方面的工作。在数据组织方面，主要利用新型非关系数据库的弱模式特征，讨论了海量轨迹的分布式存储管理方法；在数据索引方面，介绍了两项工作：一是基于Geohash的轨迹数据组织结构及其快速范围查询技术，二是基于自适应剖分的轨迹数据管理框架及其查询处理技术。

旅游轨迹的Stop/Move 时空关联关系

左图表示空间关联关系；右图表示时间关联关系，依此可对其地理关联轨迹库的各关系模式进行实化。

经过近五年研究，笔者及研究团队建立了较为系统的地理关联轨迹模型及其解译方法，在国内外相关期刊上发表了多篇论文。地理关联方面成果作为“实时地理信息系统软件平台及重大工程应用”项目的一部分，获得了2017年测绘科技进步奖特等奖。

本文摘编自《轨迹数据地理关联建模与分析》（向隆刚等著. 北京：科学出版社，2019.9）一书“前言”“后记”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-062090-3

责任编辑：杨光华

本书是作者结合近5年（2014～2018年）在轨迹数据建模、组织与分析方面的研究成果所撰写的。全书共6章，针对现有轨迹挖掘研究在地理空间信息上下文关联方面的不足，系统阐述大规模轨迹数据的地理关联建模、管理与分析技术。第1章总结轨迹数据研究方面的国内外进展；第2章概述轨迹数据相关的管理分析技术；第3章讨论大规模轨迹数据的索引与组织问题；第4章介绍轨迹–要素时空关联模型及其关键技术；第5章分析移动对象相对于地理要素的拓扑移动过程；第6章研究地理关联轨迹的时空模式分析方法。

（本文编辑：刘四旦）

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