G-SEED：基于 GeoSOT 的森林与草地数据空间-时间编码框架
系统与控制
2025-06-24 v1 系统与控制
摘要
近年来，遥感、无人机航空系统和物联网技术的快速发展导致了森林与草地时空数据的爆炸式增长，这些数据日益呈现多模态、异构且持续更新的特征。然而，现有的地理信息系统（GIS）-based 系统在集成和管理此类大规模且数据源多样化的数据方面困难重重。为应对这些挑战，本文提出 G-SEED（GeoSOT 基准的可扩展森林与草地时空数据编码与提取），这是基于层次性 GeoSOT（地理坐标全局子划分网格，基于 2n 树的整数一维）网格系统的统一编码与管理框架。G-SEED 将空间、时空和类型信息整合为复合编码，实现结构化和非结构化数据的一致编码，包括遥感影像、矢量地图、传感器记录、文档和多媒体内容。该框架集成了自适应网格层级选择、基于中心单元格的索引和全覆盖网格数组，以优化空间查询和压缩。通过在真实数据集（来自中国神农架国家公园）上的大规模实验，G-SEED 在空间精度控制、跨数据源一致性、查询效率和压缩性能方面均优于 Geohash 和 H3 等主流方法。该研究提供了一个可扩展且可复用的范式，用于森林与草地大数据的统一组织，支持其动态监测和智能决策。
引用
@article{arxiv.2506.18094,
title = {G-SEED: A Spatio-temporal Encoding Framework for Forest and Grassland Data Based on GeoSOT},
author = {Xuan Ouyang and Xinwen Yu and Yan Chen and Guang Deng and Xuanxin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18094},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 2 figures. Previously submitted to a non-academic conference (ICGARSA 2025) and formally withdrawn