Challenges in Data Integration for Spatiotemporal Analysis
Challenges in Data Integration for Spatiotemporal Analysis
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时空分析数据集成的挑战
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
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通讯作者：
Yanfen Le
中科院分区：
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作者：
Yanfen Le
GIScience对时间的研究已有二十多年的历史。到目前为止，数据仍然是时空分析中的一个问题。在本文中，我首先研究时空应用，包括野火响应，健康应用和导航，识别时空数据。其次，我们确定了技术上的挑战，整合各种时空数据。接下来，我提出了两种可能的解决方案，一种是单一的，另一种是多表示方法。对于第二种情况，多重代表性的方法，我解决研究，开发和组织的需求，时空一体化。该研究将有助于推进时空分析的数据集成。
Time has been studied in GIScience for over twenty years. So far, data is still an issue in spatiotemporal analysis. In this paper I first examine spatiotemporal applications, including wildfire responses, health applications, and navigation, for identification of spatiotemporal data. Second, we identify technical challenges in integrating a wide variety of spatiotemporal data. Next, I present two possible solutions, one single and another that is a multiple representation approach. For the second scenario, the multiple representation approach, I address research, development, and organizational needs for space-time integration. This study will help advance data integration for spatiotemporal analysis.