Способы выражения географических вопросов в машиночитаемой форме

Основная концепция ГИС - отвечать на вопросы о наборах данных. С точки зрения базы данных; SQL с пространственными расширениями - это способ задать такие вопросы. Какими еще способами можно выразить вопросы в машиночитаемой текстовой форме? Каковы преимущества разных подходов?

Я могу думать только о 3 типах пространственных запросов, игнорируя любые атрибуты или запросы на основе хеша.

1. Пространственные запросы основаны на геометрии и используются для нахождения связей между векторными объектами. SQL пространственные запросы действительно просто alogorithms API низкого уровня , такие как Bentley-Ottmann - используемые в OpenLayers , чтобы проверить , если две линии пересекаются.

   Как упоминал Кирк, типы отношений между объектами стандартизированы в расширенной по размеру модели из девяти пересечений :

   • Равно
   • Disjoint
   • Intersects
   • Прикосновения (встречается)
   • Кресты
   • Внутри (внутри)
   • Содержит
   • Перекрытия
   • Крышки
   • Покрыта

   Можно утверждать, что пространственные запросы на основе индексов являются упрощенной формой геометрических запросов. Большинство запросов геометрии используют пространственный индекс в качестве запроса первого прохода, чтобы отфильтровать нерелевантные объекты перед сравнением отдельных геометрий, что требует больше времени. Они также реализованы в базах данных NoSQL, таких как MongoDB .

2. Пространственные запросы на основе теории графов . Эти типы запросов реализуются в ГИС с помощью таких инструментов, как Network Analyst , и опять же на низком уровне находятся алгоритмы .
3. Пространственные запросы, основанные на растровых сетках и теории множеств (и теории нечетких множеств ).

Есть несколько реализаций, которые объединяют вышеперечисленное, например StarSpan, который объединяет растровые и векторные запросы, хотя он действительно скрывает шаг предварительной обработки.

Существует множество API-интерфейсов, которые реализуют эти типы запросов, которые считываются как машинными, так и текстовыми. Там хорошая дискуссия о различных реализациях и их проблемах здесь .

В статье « На пути к трехмерному пространственному запросу» язык разбивает пространственные операторы на 4 типа, основанные на запросе, а не на типе данных (что, возможно, имеет больше смысла):

1. операторы направления (такие как выше, ниже, север, юг)
2. топологические операторы (такие как касание, содержат, равно, внутри)
3. метрические операторы (например, расстояние)
4. Булевы операторы (такие как объединение, пересечение)

Он также вводит терминологию для работы с трехмерными элементами (корпус и поверхность), которые не включены в DE-I9M.

1 - Есть некоторые исследования с этим программным обеспечением: http://nlp.uned.es/MLQA06/papers/ferres.pdf
Несмотря на то, что это больше связано с поиском в Интернете, оно может дать некоторые рекомендации о том, как перевести человеческий язык на компьютерный язык.
Google Googling «GeoTALP-Q» также предоставляет больше статей на эту тему.

2- GeoDjango предоставляет API для пространственных запросов, это перевод с SQL на объектно-ориентированный язык, который может ускорить много утомительной работы, такой как написание функций PL / python для сложных пространственных запросов. Это ограничено базой данных, которую вы используете.