Representing Time in GIS Sander Florisson GIA 2004.

Slides:



Advertisements
Verwante presentaties
HOOFDSTUK 3 : ELEKTRISCHE POTENTIAAL.
Advertisements

Het doen van eigen onderzoek
Les 2 klassediagrammen II
Krachten Voor het beste resultaat: start de diavoorstelling.
havo A Samenvatting Hoofdstuk 2
Digitale toetsen op afstand Bregatha de Gooijer
Kracht.
Autisme en Mindmap Thuis en op School
Uitwerkingen blok 4 hoofdstuk 3 versie 2
1 Motion Planning (simpel) •Gegeven een “robot” A in een ruimte W, een verzameling obstakels B, en een start en doel positie, bepaal een beweging voor.
Beheer en ordenen van digitale documenten 2008
Opwekken van een sinusvormige wisselspanning
Opdrachttaak kennissystemen:
K3 Vectoren Na de les weet je: Wat een vector is
Multiple Moving Objects Siu-Siu Ha Marlies Mooijekind.
Hogeschool van Amsterdam - Interactieve Media – Internet Development – Jochem Meuwese - -
Hoofdstuk 2 De fundamenten van individueel gedrag
Hoofdstuk 2 De fundamenten van individueel gedrag
Is cosmology a solved problem?. Bepaling van Ω DM met behulp van rotatie krommen.
Newton - VWO Kracht en beweging Samenvatting.
Automatisch Redeneren in de praktijk
1 Datastructuren Sorteren: alleen of niet alleen vergelijkingen College 5.
1 Datastructuren Sorteren: alleen of niet alleen vergelijkingen (II) College 6.
Terrain Analysis Seminar GIA najaar 2004 Joost Voogt.
Download en installeer de gereedschappen
Hogeschool van Amsterdam - Interactieve Media – Internet Development – Jochem Meuwese - -
Insertie van etheen in BH 3 en NH 3 Doorrekenen van een reactiepad.
Groepen toegepast op puzzels
Meten bij marktonderzoek
Voorspellende analyse
Meten bij marktonderzoek
Approximate Cell Decomposition
1 Complexiteit Bij motion planning is er sprake van drie typen van complexiteit –Complexiteit van de obstakels (aantal, aantal hoekpunten, algebraische.
Location Based Services GIA – Najaar 2004 Martijn Baede.
Motion planning with complete knowledge using a colored SOM Jules Vleugels, Joost N. Kok, & Mark Overmars Presentatie: Richard Jacobs.
Indeling Inleiding op PRM-planners & Medial Axis Retraction van configuraties op de Medial Axis Verbetering van retraction Verbetering van sampling Expliciete.
Spatial subgroup mining
Path planning voor elastische objecten Robin Langerak Planning paths for elastic objects under manipulation constraints LamirauxKavraki.
AARDRIJKSKUNDE.
Hoofdstuk 3 Wereld: stedelijke gebieden in de VS Paragraaf 3
enzymen: katalysator Enzymen
Leidinggeven en coachen
Inhoud (2) Netwerkanalyse Signalen als dragers van informatie
3T Nask2 4 nieuwe stoffen maken
Inhoud Korte inleiding Kwantitatieve- en kwalitatieve krimp Krimp en ruimte Conclusie * Vragen na de presentatie svp.
Quantumzwaartekracht
GGZ Nederland & Microsoft
CanDo Coaching.
Les 2: Interactie in je space door middel van klikbare objecten en actionscript. Wat is actionscript en programmeren?
Taalportfolio Eenheid, overzichtelijkheid en duidelijkheid.
Join Indices … as a tool for Spatial Datamining. Inhoud Inleiding Spatial Relations (Spatial) Join Index Implementatie Conclusie.
Code compressie in Embedded Systems Onno Kievit ET4074 Kwantitatieve aspecten van computer architectuur.
Allard Kamphuisen Hado van Hasselt Wilco Broeders
Serie/Parallel Schakelingen
Verschillende rollen en stijlen
Paragraaf 2 Hoofdstuk 1 Australië.
Van praktijk naar theorie: de aanpak van Dilemma.
PRESENTATIE ENERGIE OPSLAG René van Hartingsveldt Directeur Eurotronic B.V. Alphen aan den Rijn 27 september 2016.
Proportionele Besturing
Berekening van de Orde Van een Algoritme
Datastructuren voor graafrepresentatie
Tilt monitoring: De nieuwe standaard voor deformatie meting
Numerieke modellen voor water kwaliteit model
Moving objects in a geo-DBMS
Politieke socialisatie Politieke institutie Sociale institutie
Promotie-onderzoek naar een 3D datamodellering
Moving objects in a geo-DBMS
Wetenschapsbeursproject
Voorspellende analyse
Transcript van de presentatie:

Representing Time in GIS Sander Florisson GIA 2004

Tijd in GIS Standaard GIS heeft geen speciale ondersteuning voor tijd. Verschillende lagen voor verschillende tijdsinstanties. Zeer beperkt Geen operaties mogelijk Hoe moet tijd gerepresenteerd worden?

Overzicht Eigenschappen Tijdsdimensie Verschillende representaties met plus- en minpunten Snapshot Space-Time Composite Amendment Vector Identity-Based Change Spatiotemporal Helixes

Wat is tijd? Tijd = verandering Hoe veranderen objecten over tijd? Verandering van vorm Verandering van lokatie (verplaatsing)

De Tijdsdimensie Verschillen met spatiele dimensies Tijd is in één richting Tijd heeft een constante ‘snelheid’ Toch verschillende soorten tijd Lineair vs. Cyclisch Discreet vs. Continu Continue tijd wordt zelden gebruikt in GIS. Discreet geeft een goed genoege benadering.

Lineair vs Cyclisch Bij lineaire tijd wordt een tijdsstip nooit meer dan één keer bezocht Cyclische tijd heeft geen begin of eind. Wordt gebruikt bijv. voor seizoenen, dagen van de week.

Tijdsdiscretisering Chronon = kleinste tijdsstap in discrete tijd. Granularity = maat voor de kleinste tijdsstap. Kleinere tijdsstappen = meer precieze representatie = meer opslagruimte/rekenkracht nodig.

Representatie: Snapshotmethode Simpelste methode Verschillende lagen representeren verschillende tijdsmomenten Voorbeeld: Landkaarten uit 1900, 1950, 2000

Representatie: Snapshotmethode II Een verzameling discrete lagen kan een quasi-continue ruimte representeren Een nieuwe laag is nodig op elk moment dat er een verandering plaatsvindt

Representatie: Snapshotmethode III Voordelen Simpel te implementeren Simpel te visualiseren Nadelen Niet efficient Hele kaart wordt opgeslagen voor elke tijdsstap Kan geen complexe temporele queries beantwoorden

Representatie: Space-Time Composite Idee: converteer continue verandering naar een aantal stappen, en neem de intersectie van al die lagen om een groep geometrische gebieden te krijgen die altijd maar tot één object behoren (Least Common Geometries). Sla van elk gebied op tot welk object het behoort op elke tijdsstap.

Representatie: Space-Time Composite II StartEindeObject T1T1 1 T1T1 T2T2 1 T2T2 T3T3 0

Representatie: Space-Time Composite III Voordelen Alles op één laag Visualisatie redelijk simpel Nadelen Niet efficient bij groot aantal veranderingen Aanpassing data kostbaar

Representatie: Amendment Vector Toevoegen nieuwe informatie aan space-time composite is lastig Berekenen nieuwe least common geometry is simpel, maar tabellen moeten opnieuw berekend worden In plaats van gebieden, gebruik grenzen

Amendment Vector II Neem de intersectie van de objecten over all tijdsstappen Sla voor elk object de grenzen op elke tijdsstap op

Representatie: Amendment Vector III Voor- en Nadelen Zoals Space-Time Composite, maar werkt in de praktijk efficienter

Representatie: Identity-Based Change Gebaseerd op unieke identiteit van objecten. Een object kan tijdelijk verdwijnen, maar het blijft hetzelfde object. Voorbeeld: landen Modelleert de verandering van objecten veroorzaakt door andere objecten Helpt begrip onderliggende processen Geen directe spatiele opslag Wel mogelijke uitbreiding

Representatie: Identity-Based Change II Een object heeft twee mogelijke states Existing Non-existing Bij non-existing wordt nog onderscheid gemaakt tussen objecten met verleden en obejcten zonder. Objecten en hun identiteiten zijn verbonden door transities

Representatie: Identity-Based Change III Een transitie verbindt twee identity states van een object. 9 verschillende mogelijkheden Een ‘Create’ operatie mag maar één keer per object.

Representatie: Identity-Based Change IV Er is ook een representatie nodig voor veranderingen waarbij een object invloed heeft op de verandering van een ander object Voorbeeld: door uitbreiding van een stad verdwijnt een bosgebied Cross-object transitions.

Representatie: Identity-Based Change IV 9 mogelijkheden verandering object A x 9 mogelijkheden verandering object B = 81 verschillende cross-object transitions Niet allemaal zinnig: Object B moet wel veranderen Object A moet bestaan vóór de verandering

Representatie: Identity-Based Change V Voorbeeld van een modelleerbare situatie: In 1759 wordt het gebied van de Passamaquoddy indianen veroverd door Massachusetts. In 1794 wordt 230 ha land teruggegeven. In 1820 splits de staat Maine van Massachusetts. Tegen de jaren 60 is 60 ha Passamaquoddy land verkocht door de staat Maine.

Representatie: Identity-Based Change VI

Representatie: Identity-Based Change VII Voordelen Duidelijke representatie van oorzaak en gevolg Resultaat is makkelijk te begrijpen Nadelen Standaard geen ondersteuning geometrische data

Representatie: Spatiotemporal Helix Manier om spatio-temporele data te representeren op een compacte manier. Representatie is niet ‘lossless’, maar wel goed geschikt om vergelijkingen uit te voeren.

Representatie: Spatiotemporal Helix II Zet een verzameling snapshots uit op een (x, y, t) domein Twee elementen zijn nodig om te beschrijven hoe een object over t ‘beweegt’ Verplaatsing Deformatie

Representatie: Spatiotemporal Helix III De spatiotemporele helix slaat beide vormen van verandering apart op Een centrale spine die het traject van het zwaartepunt van het object volgt Een verzameling tanden die aangeven waar, wanneer en hoe sterk er deformatie optreedt

Representatie: Spatiotemporal Helix IV Een tand bestaat uit Een tijdsstip t waarop de verandering plaatsvindt De sterkte van de vervorming Uitgedrukt in een percentage van de afstand tussen het centrum van het object en de rand Negatief als het object op die plaats inkrimpt De twee hoeken waartussen de vervorming plaatsvindt

Representatie: Spatiotemporal Helix V De STH schrijft alleen de vorm voor. Hoe de spine en tanden bepaald worden staat er los van. Niveau van precisie voor beweging en vervormingen kunnen apart varieren Gebruikte voorbeeld Spine: variatie op self-organising maps Tanden: differential snakes

Representatie: Spatiotemporal Helix VI Voordelen Compacte, flexibele representatie Nuttig voor het vergelijking van spatiotemporele objecten Nadelen Visualisatie van het object niet mogelijk

Conclusie Snapshot Space-Time Composite Identity-Based Change Spatiotemporal Helixes