Taxonomía de las bases de datos espaciotemporales con objetos en movimiento

Databases spatiotemporal taxonomy with moving objects. Theme review

  • Sergio Alejandro Rojas Barbosa Instituto Geográfico Agustín Codazzi
Palabras clave: Spatio-temporal databases, data models, moving object databases, time series, time trajectories (en_US)
Palabras clave: bases de datos espaciotemporales, bases de datos de objetos en movimiento, modelos de datos, series de tiempo, trayectorias temporales (es_ES)

Resumen (es_ES)

Contexto: En la última década, las bases de datos han evolucionado tanto que ya no solo se habla de bases de datos espaciales, sino también de bases de datos espacio-temporales. Esto quiere decir que el evento o registro cuenta con una variable espacial o de localización, y con una variable de temporalidad, que permite la actualización del registro almacenado anteriormente.

Método: En este trabajo se presenta una revisión bibliográfica sobre conceptos, modelos de datos espacio-temporales, específicamente los modelos de datos de objetos en movimiento.

Resultados: Se presentan consideraciones taxonómicas de las consultas en los modelos de datos de objetos en movimiento, de acuerdo a la perspectiva de la consulta (tiempo, localización, movimiento, objeto y patrones), así como también las diferentes propuestas de índices y estructuras.

Conclusiones: La implementación desordenada de las propuestas tanto de modelos, como de índices y estructuras puede conllevar a problemas de estandarización es por esto, que deben estar normalizadas bajos las normas y estándares de la OGC (Open Geospatial Consortium).

Resumen (en_US)

Context: In the last decade, databases have evolved so much that we no longer speak only of spatial databases, but also of spatial and temporal databases. This means that the event or record has a spatial or localization variable and a temporality variable, which allows updating the previously stored record.

Method: This paper presents a bibliographic review about concepts, spatio-temporal data models, specifically the models of data in movement.

Results: Taxonomic considerations of the queries are presented in the models of data in movement, according to the persistence of the query (time, location, movement, object and patterns), as well as the different proposals of indexes and structures.

Conclusions: The implementation of model proposals, such as indexes and structures, can lead to standardization problems. This is why it should be standardized under the standards and standards of the OGC (Open Geospatial Consortium).

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor/a

Sergio Alejandro Rojas Barbosa, Instituto Geográfico Agustín Codazzi
Ingeniero en telecomunicaciones, especialista en Sistemas de Información Geográfica, candidato a magíster en Ciencias de la Información y Comunicaciones, investigador de apoyo del Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF). Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). Bogotá.

Referencias

Abdessalem, T., Decreusefond, L. y Moreira, J. (2006). Evaluation of probabilistic queries in moving objects databases. Proceedings of the 5th ACM International Workshop on Data Engineering for Wireless and Mobile Access - MobiDE ’06, 11. https://doi.org/10.1145/1140104.1140109

Abul, O., Bonchi, F. y Nanni, M. (2008). Never walk alone: Uncertainty for anonymity in moving objects databases. Proceedings - International Conference on Data Engineering, 0, 376–385. https://doi.org/10.1109/ICDE.2008.4497446

Abul, O., Bonchi, F. y Nanni, M. (2010). Anonymization of moving objects databases by clustering and perturbation. Information Systems, 35(8), 884–910. https://doi.org/10.1016/j.is.2010.05.003

Alamri, S., Taniar, D. y Safar, M. (2014). A taxonomy for moving object queries in spatial databases. Future Generation Computer Systems, 37, 232–242. https://doi.org/10.1016/j.future.2014.02.007

Armstrong, M.P. (1988). Temporality in spatial databases. En GIS/LIS 88 Proceedings: Accessing the World. Volume II. (pp. 880-889) Falls Church, VA: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing.

Behr, T. y Güting, R.H. (2005). Fuzzy spatial objects: An algebra implementation in SECONDO. Proceedings - International Conference on Data Engineering, 1137–1138. https://doi.org/10.1109/ICDE.2005.70

Behr, T., Teixeira de Almeida, V. y Güting, R.H. (2006). Representation of periodic moving objects in databases. Proceedings of the 14th Annual ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems - GIS ’06, 43. https://doi.org/10.1145/1183471.1183480

Bodolay, M., y Escobar-Molano, M. L. (2000). A schema-less spatio-temporal database system. En Proceedings of the 2000 ACM symposium on Applied computing-Volume 1 (pp. 366–373). Italy: ACM. https://doi.org/10.1145/335603.335839

Brodsky, A., Segal, V.E., Chen, J. y Exarkhopoulo, P. A. (1999). The CCUBE constraint object-oriented database system. ACM SIGMOD Record, 28(2), 577–579. https://doi.org/10.1145/304181.304582

Camacho V., A., Vargas G., C. A. y Argüello F., H. (2016). A comparative study of target detection algorithms in hyperspectral imagery applied to agricultural crops in Colombia. Tecnura, 20(49), 86-99. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.3.a07

Carmona A., L.G., Rincón P., M.A., Castillo R., A.M., Galvis R., B.R., Sáenz P., H.E., Manrique F., R.A. y Pachón Q., J.E. (2016). Conciliación de inventarios top-down y bottom-up de emisiones de fuentes móviles en Bogotá, Colombia. Tecnura, 20(49), 59-74. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.3.a04

Chunming, A. (2013). Studies on kNN Query of Moving Objects for Location Management in Spatial Database, Proceedings 2013 International Conference on Mechatronic Sciences, Electric Engineering and Computer (MEC). IEEE Xplore Digital Library.

Correa, M. L., Ortiz, N. J., y Gagliardi, E. O. (2006). I+ MON-Tree: índice espacio-temporal para objetos en movimiento. En XII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (pp. 321–331). Argentina.

De Almeida, V.T., Güting, R.H. y Behr, T. (2006). Querying moving objects in SECONDO. Proceedings - IEEE International Conference on Mobile Data Management, 2006. https://doi.org/10.1109/MDM.2006.133

Djafri, N., Fernandes, A.A.A., Paton, N.W. y Griffiths, T. (2002). Spatio-Temporal Evolution: Querying Patterns of Change in Databases. Proceedings of the 10th ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, 35–41. https://doi.org/10.1145/585147.585156

Donoso, V. (2011). Sistema de información geográfica con Oracle Spatial. Tesis de Licenciatura. Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática. Madrid.

Durango, C.E. (2014). Asociación de datos espacio-temporales en bases de datos Oracle. Ingeneirías USBmed, 5(2), 100–108.

Erwig, M., Schneider, M., Güting, R.H., Hagen, F., Iv, P.I. y Hagen, D. (1998). Temporal Objects for Spatio-Temporal Data Models and a Comparison of Their Representations. Int. Workshop on Advances in Database Technologies, LNCS 1552, 1–12.

Erwig, M., Güting, R.H., Schneider, M. y Vazirgiannis, M. (1999). Spatio-temporal data types: An approach to modeling and querying moving objects in databases. GeoInformatica, 3(3), 269–296. https://doi.org/10.1023/A:1009805532638

García, M. (2012). OGC y el Simple Feature Model. Recuperado de http://geotalleres.readthedocs.io/es/latest/postgis-simple-feature-model/simple_feature_model.html

Giraudi, D. C., Segura Guzmán, G. S., Gagliardi, E. O., Hernández Peñalver, G., y Gutiérrez Retamal, G. A. (2007). Aproximaciones en el estudio de Bases de Datos Espacio-Temporales y Ruteo sobre redes móviles. En IX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (pp. 332–336). Argentina.

Gutiérrez, G.A. (2007). Métodos de acceso y procesamiento de consultas espacio-temporales. [Tesis para optar al grado de Doctor en Ciencias]. Universidad de Chile. Santiago de Chile. Recuperado de https://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/algoritmos/tesisGilberto.pdf

Güting, R.H. (2007). How to build your own moving objects database system. Proceedings - IEEE International Conference on Mobile Data Management, 1–2. https://doi.org/10.1109/MDM.2007.9

Huibing, W., Xinming, T., Bing, L., Ping, Y., & Haifeng, C. (2005). MODELING SPATIAL-TEMPORAL DATA IN VERSION-DIFFERENCE MODEL. En International Symposium on Spatiotemporal Modeling, Spatial Reasoning, Analysis, Data Mining and Data Fusion. Beijing, China: Citeseer.

Jin, P.J.P., Wan, S.W.S. y Yue, L.Y.L. (2008). Conceptual Modeling for Moving Objects Database Applications. The Ninth International Conference on Mobile Data Management (Mdm 2008), 217–218. https://doi.org/10.1109/MDM.2008.21.

Kanellakis, P. C., Kuper, G.M. y Revesz, P.Z. (1995). Constraint query lenguajes. Journal of Computer and System Sciences, 51(1), 26-52. https://doi.org/10.1006/jcss.1995.1051.

Lange, R., Dürr, F. y Rothermel, K. (2008). Scalable Processing of Trajectory-based Queries in Space-partitioned Moving Objects Databases. Proceedings of the 16th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems.

Lin, H. Y. (2012). Using compressed index structures for processing moving objects in large spatio-temporal databases. Journal of Systems and Software, 85(1), 167–177. https://doi.org/10.1016/j.jss.2011.08.005.

Lohfink, A., Carnduff, T., Thomas, N., & Ware, M. (2007). An Object-oriented Approach to the Representation of Spatiotemporal Geographic Features. En Proceedings of the 15th Annual ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems (p. 35:1--35:8). New York, NY, USA: ACM. http://doi.acm.org/10.1145/1341012.134105

Marín, M. y Rodríguez, M. A. (2010). A meta-index for querying distributed moving object database servers. Information Systems, 35(6), 637–661. https://doi.org/10.1016/j.is.2009.11.001.

Martínez-Rosales, M. y Levachkine, S. (2014). Modelo conceptual de entornos geográficos dinámicos. Ingeniería, Investigación y Tecnología, 15(2), 163–174. https://doi.org/10.1016/S1405-7743(14)72207-3.

Nadi, S. y Delavar, M. (2003). Spatio-temporal modeling of dynamic phenomena in GIS. ScanGIS, (January 2003), 215–225.

Nguyen, V. T. (2010). Building TIN (triangular irregular network) problem in topology model. 2010 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, ICMLC 2010, 1(July), 14-21. https://doi.org/10.1109/ICMLC.2010.5581100.

Olsen, B. y Mckenney, M. (2013). Storm system database: A big data approach to moving object databases. Proceedings - 2013 4th International Conference on Computing for Geospatial Research and Application, COM.Geo 2013, 142–143. https://doi.org/10.1109/COMGEO.2013.30.

Ortiz, A. (2014). Memorias-Trayectorias en Bases de Datos de Objeto en Movimiento. XVI Simposio Internacional SELPER 2014. Sociedad Latinoamericana de Especialistas en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial. Colombia

Ozsoyoglu, G. y Snodgrass, R.T. (1995). Temporal and real-time databases: a survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 7(4), 513–532. https://doi.org/10.1109/69.404027.

Paredaens, J. y Kuijpers, B. (1998). Data models and query languages for spatial databases. Data & Knowledge Engineering, 25(1–2), 29–53. https://doi.org/10.1016/S0169-023X(98)00052-4.

Paredaens, J., Van den Bussche, J. y Van Gucht, D. (1994). Towards a theory of spatial database queries (extended abstract). Proceedings of the Thirteenth ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems - PODS ’94, 279–288. https://doi.org/10.1145/182591.182640.

Pfoser, D., Jensen, C. y Theodoridis, Y. (2000). Novel approaches to the indexing of moving object trajectories. Proceedings of VLDB, 395–406.

Praing, R. y Schneider, M. (2007). Modeling historical and future movements of spatio-temporal objects in moving objects databases. Proceedings of the Sixteenth ACM Conference on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM ’07, 183. https://doi.org/10.1145/1321440.1321469.

Qi, L. y Schneider, M. (2012). MONET: Modeling and Querying Moving Objects in Spatial Networks. Proceedings of the Third ACM SIGSPATIAL International Workshop on GeoStreaming - IWGS ’12, (c), 48–57. https://doi.org/10.1145/2442968.2442975.

Rodríguez G., M.J., Zambrana U., A. y Bernabé, M.A. (2009). Diseño de herramientas de análisis espacio-temporales para el estudio de bases de datos históricas. Gtidee 2009, 16. Recuperdo de http://www.02.idee.es/resources/presentaciones/GTIDEE_Murcia_2009/ARTICULOS_JIDEE2009/Articulo-60.pdf.

Rojas, A.M. (2010). Bases de datos espacio-temporales aplicadas al control de velocidades. Tesis de Licenciatura. Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática. Madrid.

Shrestha, A., Miller, B., Zhu, Y. y Zhao, Y. (2013). Storygraph: Extracting patterns from spatio-temporal data. Proceedings of the ACM SIGKDD Workshop on Interactive Data Exploration and Analytics - IDEA ’13, 95–103. https://doi.org/10.1145/2501511.2501525.

Tao, Y., & Papadias, D. (2001). The mv3r-tree: A spatio-temporal access method for timestamp and interval queries. En Proceedings of Very Large Data Bases Conference (VLDB) (pp. 431–440). Rome.

Tobler, W. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography, 46, 234-240. Doi:10.2307/143141.

Trajcevski, G., Cao, H., Scheuermanny, P., Wolfsonz, O. y Vaccaro, D. (2006). On-line data reduction and the quality of history in moving objects databases. ACM International Workshop on Data Engineering for Wireless and Mobile Access, 19–26. https://doi.org/10.1145/1140104.1140110.

Viqueira, J.R.R. y Lorentzos, N.A. (2007). SQL extension for spatio-temporal data. VLDB Journal, 16(2), 179–200. https://doi.org/10.1007/s00778-005-0161-9.

Wolfson, O., Xu, B., Chamberlain, S. y Jiang, L. (1998). Moving objects databases: issues and solutions. Proceedings. Tenth International Conference on Scientific and Statistical Database Management (Cat. No.98TB100243). https://doi.org/10.1109/SSDM.1998.688116.

Wu, C.L., Zhang, Y., Li, Q., Guo, Z.T. y Gao, X. (2011). An environmental database and temporal and spatial distribution of Chinese paleoanthropological sites. Chinese Science Bulletin, 56(31), 3281–3283. https://doi.org/10.1007/s11434-011-4669-7

Yim, J., Joo, J. y Park, C. (2011). A Kalman filter updating method for the indoor moving object database. Expert Systems with Applications, 38(12), 15075–15083. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.05.037.

Zapata, C. y Durango, E. (2013). Representación Del Conocimiento En Datos Espacio - Preconceptuales Knowledge Representation in Spatio - Temporal Data for Gis : an Approach Based on Pre - Conceptual Schemas Répresentation De La Conaissance Sur Donneés Spatio -, 4(1), 47–55.

Zafra M., C., Peña V., N. y Álvarez P., S. (2013). Contaminación por metales pesados en los sedimentos acumulados sobre el corredor vial Bogotá-Soacha. Tecnura, 17(37), 99-108. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2013.3.a09.

Cómo citar
Rojas Barbosa, S. (2018). Taxonomía de las bases de datos espaciotemporales con objetos en movimiento. Tecnura, 22(55), 66-76. https://doi.org/10.14483/22487638.12192
Publicado: 2018-01-01
Sección
Revisión