Sposoby wyrażania pytań geograficznych w formie do odczytu maszynowego

Podstawową koncepcją GIS jest odpowiadanie na pytania dotyczące zbiorów danych. Z punktu widzenia bazy danych; SQL z rozszerzeniami przestrzennymi jest sposobem zadawania takich pytań. Jakie inne sposoby można wyrazić w formie tekstowej do odczytu maszynowego? Jakie są zalety różnych podejść?

Mogę myśleć tylko o 3 typach zapytań przestrzennych, ignorując zapytania oparte na atrybutach lub hashach.

1. Zapytania przestrzenne oparte na geometrii i służą do znajdowania związków między elementami wektorowymi. Zapytania przestrzenne SQL są w rzeczywistości tylko alogorytmami niskiego poziomu API, takimi jak Bentley-Ottmann - używanymi w OpenLayers do sprawdzania, czy przecinają się dwie linie.

   Jak wspomniał Kirk, typy relacji między cechami ustandaryzowały się w rozszerzonym wymiarowo modelu dziewięciu skrzyżowań :

   • Równa się
   • Nieskładny
   • Przecina
   • Dotyka (spełnia)
   • Krzyże
   • Wewnątrz (wewnątrz)
   • Zawiera
   • Pokrywają się
   • Okładki
   • Objęte

   Można argumentować, że zapytania przestrzenne oparte na indeksach są uproszczoną formą zapytań geometrycznych. Większość zapytań dotyczących geometrii wykorzystuje indeks przestrzenny jako zapytanie pierwszego przejścia w celu odfiltrowania nieistotnych elementów przed porównaniem poszczególnych geometrii, co jest bardziej czasochłonne. Są one również implementowane w bazach danych NoSQL, takich jak MongoDB .

2. Zapytania przestrzenne oparte na teorii grafów . Tego rodzaju zapytania są implementowane w GIS za pomocą narzędzi takich jak Network Analyst , a na niskim poziomie są algorytmy .
3. Zapytania przestrzenne oparte na siatkach rastrowych i teorii zbiorów (i teorii zbiorów rozmytych ).

Istnieje kilka implementacji, które łączą powyższe, na przykład StarSpan, który łączy zapytania rastrowe i wektorowe - chociaż tak naprawdę ukrywa etap wstępnego przetwarzania.

Istnieje wiele interfejsów API, które implementują tego rodzaju zapytania, które można odczytać zarówno z komputera, jak i tekstu. Jest to dobra dyskusja na temat różnych wdrożeń i ich problemów tutaj .

Artykuł W kierunku języka zapytań przestrzennych 3d dzieli operatory przestrzenne na 4 typy, oparte raczej na zapytaniu niż na typie danych (co może być bardziej sensowne):

1. operatory kierunkowe (takie jak powyżej, poniżej, northOf, southOf)
2. operatory topologiczne (takie jak dotyk, zawierają, równe, wewnątrz)
3. operatory metryczne (takie jak odległość)
4. Operatory boolowskie (takie jak suma, przecięcie)

Wprowadza także terminologię do obsługi funkcji 3D (korpus i powierzchnia), które nie są uwzględnione w DE-I9M.

1 - Istnieje kilka badań z tym oprogramowaniem: http://nlp.uned.es/MLQA06/papers/ferres.pdf
Mimo że jest ono bardziej związane z wyszukiwaniem w Internecie, może dostarczyć wskazówek, jak tłumaczyć język ludzki na język komputerowy.
Googling „GeoTALP-Q” zawiera także więcej artykułów na ten temat.

2- GeoDjango zapewnia API dla zapytań przestrzennych, jest to tłumaczenie z SQL na język obiektowy, który może przyspieszyć wiele żmudnej pracy, takiej jak pisanie funkcji PL / python dla złożonych zapytań przestrzennych. Jest to ograniczone przez używaną bazę danych .