Coğrafi soruları makinede okunabilir biçimde ifade etme yolları

CBS'nin ana konsepti veri kümeleriyle ilgili soruları yanıtlıyor. Veri tabanı açısından; Mekansal uzantıları olan SQL, bu tür sorular sormanın bir yoludur. Sorular, makine tarafından okunabilir bir metin tabanlı biçimde ifade edilebilir mi? Farklı yaklaşımların faydaları nelerdir?

Herhangi bir öznitelik veya karma tabanlı sorguları yok sayarak yalnızca 3 uzamsal sorgu türü düşünebilirim.

1. Mekansal sorgulamalar geometriye dayanır ve vektör özellikleri arasındaki ilişkileri bulmak için kullanılır. SQL'ın mekansal sorgular gibi sadece bir API düşük seviye alogorithms gerçekten Bentley-Ottmann - openlayers kullanılan iki çizgilerin kesiştiği olmadığını kontrol etmek.

   Kirk'ün dediği gibi, özellikler arasındaki ilişki türleri boyutsal olarak genişletilmiş dokuz kesişim modelinde standardize edilmiştir :

   • Eşittir
   • parçalamak
   • kesiştirir
   • Dokunuşlar (karşılar)
   • Haçlar
   • İçinde (içinde)
   • İçeren
   • Çakışmaları
   • Kapaklar
   • örtülmüştür

   Dizinlere dayalı Mekansal sorguların basitleştirilmiş bir geometri sorguları biçimi olduğu söylenebilir . Çoğu geometri sorgusu, daha fazla zaman alan bireysel geometrileri karşılaştırmadan önce alakasız özellikleri filtrelemek için bir ilk geçiş sorgusu olarak mekansal bir dizin kullanır. Bunlar ayrıca MongoDB gibi NoSQL veritabanlarında da uygulanmaktadır .

2. Grafik teorisine dayalı mekansal sorgular . Bu sorgu türleri, CBS'de Ağ Analisti gibi araçlar aracılığıyla uygulanır ve yine düşük bir düzeyde algoritmalardır .
3. Raster ızgaraları ve küme teorisine dayanan mekansal sorgular (ve bulanık küme teorisi ).

Gerçekten bir ön işleme aşamasını gizlemesine rağmen, raster ve vektör sorgularını birleştiren StarSpan gibi yukarıyı birleştiren birkaç uygulama vardır .

Hem makine hem de metin tarafından okunabilen bu tür sorguları uygulayan çok sayıda API vardır. Buradaki farklı uygulamalar ve problemleri hakkında güzel bir tartışma var .

Kağıt bir 3d Mekansal Query Language Doğru (belki daha mantıklı) yerine veri türü daha sorguya dayalı 4 türleri, içine mekansal operatörleri keser:

1. yönlü operatörler (yukarıda, aşağıda, kuzeyde, güneyde)
2. topolojik operatörler (dokunma, içerme, eşit, iç gibi)
3. metrik operatörler (mesafe gibi)
4. Boolean operatörleri (sendika, kesişme gibi)

Ayrıca DE-I9M'de bulunmayan 3d özellikleri (vücut ve yüzey) ele almak için terminolojiyi de beraberinde getiriyor.

1 - Bu yazılımla ilgili bazı çalışmalar var: http://nlp.uned.es/MLQA06/papers/ferres.pdf
İnternet aramalarıyla daha ilgili olmasına rağmen, insan dilinin bilgisayar diline nasıl çevrileceği konusunda yol gösterici olabilir.
Googling 'GeoTALP-Q' da konuyla ilgili daha fazla makale sağlar.

2- GeoDjango mekansal sorgular için bir API sağlar, karmaşık mekansal sorgular için PL / python fonksiyonlarını yazmak gibi sıkıcı işleri hızlandıran SQL'den Nesne Yönelimli bir dile çevrilir . Kullandığınız veritabanı ile sınırlıdır .