Un concepto central de los SIG es responder a preguntas sobre conjuntos de datos. Desde el punto de vista de una base de datos, el SQL con extensiones espaciales es una forma de plantear esas preguntas. ¿De qué otras formas pueden expresarse las preguntas en forma de texto legible por máquina? ¿Cuáles son las ventajas de los distintos enfoques?
Respuestas
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Pablo
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1 - Hay algunos estudios con este software: http://nlp.uned.es/MLQA06/papers/ferres.pdf
A pesar de que está más relacionado con las búsquedas en Internet, podría proporcionar algunas orientaciones sobre cómo traducir el lenguaje humano al lenguaje informático.
Buscando en Google "GeoTALP-Q" también se pueden encontrar más artículos sobre el tema.
2- GeoDjango proporciona una API para consultas espaciales, es una traducción de SQL a un lenguaje orientado a objetos que puede acelerar mucho trabajo tedioso como escribir PL/python funciones para consultas espaciales complejas. Es limitado por la base de datos que usas.
Sólo se me ocurren 3 tipos de consultas espaciales, ignorando cualquier consulta basada en atributos o hash.
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Las consultas espaciales se basan en la geometría y se utilizan para encontrar las relaciones entre las características vectoriales. Las consultas espaciales de SQL son en realidad un alogoritmo de bajo nivel de la API, como Bentley-Ottmann - utilizado en OpenLayers para comprobar si dos líneas se cruzan.
Como mencionó Kirk, los tipos de relación entre las características se han estandarizado en el modelo de nueve intersecciones ampliado dimensionalmente :
- Es igual a
- Disjoint
- Intersecciones
- Toques (encuentros)
- Cruces
- Dentro (inside)
- Contiene
- Solapamientos
- Cubre
- CoveredBy
Se puede argumentar que las consultas espaciales basadas en índices son una forma simplificada de consultas de geometría. La mayoría de las consultas geométricas utilizan un índice espacial como consulta de primer paso para filtrar las características irrelevantes antes de comparar las geometrías individuales, lo que consume más tiempo. Estas consultas también se implementan en NoSQL bases de datos como MongoDB .
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Consultas espaciales basadas en teoría de los gráficos . Estos tipos de consulta se implementan en los SIG a través de herramientas como Analista de redes y de nuevo a un nivel bajo son algoritmos .
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Consultas espaciales basadas en cuadrículas de trama y teoría de conjuntos (y teoría de conjuntos difusos ).
Hay algunas implementaciones que combinan lo anterior, como StarSpan que combina consultas rasterizadas y vectoriales, aunque en realidad esconde un paso de preprocesamiento.
Existen numerosas API que implementan este tipo de consultas que son legibles tanto por la máquina como por el texto. Hay una buena discusión sobre las diferentes implementaciones y sus problemas aquí .
El papel Hacia un lenguaje de consulta espacial en 3D divide los operadores espaciales en 4 tipos, basados en la consulta y no en el tipo de datos (lo que quizás tenga más sentido):
- operadores direccionales (como above, below, northOf, southOf)
- operadores topológicos (como tocar, contener, igual, dentro)
- operadores métricos (como la distancia)
- Operadores booleanos (como la unión o la intersección)
También aporta terminología para tratar las características 3d (cuerpo y superficie), que no se incluyen en DE-I9M.
