在一些资料上看到的，对于时空数据索引以及分析的一些技术.
时空数据索引技术
HR-tree
HR-tree给每个时间戳都存储了一个独立的R树，之后对于连续的两个R树之间，如果使用了相同的节点，那么只保留一个节点提高利用率，对时间点的查询效率较高.3DR-tree
3DR-tree基于R树来创建时空索引，将时间信息当做一般空间的另外一个维度，二维空间对象使用二维空间外包矩形表示，三维时空对象则使用三维空间的最小外包矩形柱体.Q+R树
由R*树和四叉树两棵树构成，使用R*树索引静止的对象，四叉树索引移动对象，能将相对静止的对象和快速移动的对象索引出来.
时空分析技术
时空变化探测
变化一般解释为空间统计量随时间的变化.有以下方法，几何中心、半变异系数、空间回归系数、
时空格局识别
指事物属性的时空规律性，主要方法有SOM时空聚类、EOF时空分解以及多种热点探测方法.
时空回归
时空回归的目的是寻找变量之间的关系，一般在经典的回归模型上进行延伸，包括时空面板模型、时空BHM、贝叶斯网络模型、时空T-GWR、时空GAM等
时空过程建模
有点类似于传染病传染、社交关系分析等建模，有元胞自动机模型、智能体模型、反映扩散方程等.
时空演化树
时空数据是时空过程的产物，而人为界定在一维、二维或高维坐标系中的数据，未必能充分表达出演化过程.为此针对事物发展规律，借鉴生物学发展演化理论，不做维度的约束.其核心是：个体状态变化形成状态空间的演化路径，多个个体的演化路径产生状态空间的层次结构，用状态变量刻画.具体思路是：确定状态变量——>确定状态空间（树的结构）——>把属性变量时空数据投影到状态空间——>个体演化路径——>总结不同类型群体演化规律——>个体状态沿着演化路径发育、成长、演化、编译，据此进行状态预测和分析.
后面会对上面提到的数据结构进行更详细的分析.（R树等）
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