编辑|江卿曻

如今地理空间信息（GI）技术的趋势，是朝着开放（共享和互操作）、基于Web和分布式的结构发展。

在过去的十年中，已经讨论了三种典型的机制，来帮助实现这项任务：传感器网络、链接数据和面向服务的计算。

传感器网络支持（SWE）是由，开放地理空间联盟（OGC）发布的框架，它指定了互操作性接口，协议和元数据编码。

使异构传感器网络能够近乎实时地，集成到地理空间信息基础设施中，SWE帮助浏览从各种原位，和动态传感器获取越来越多的数据。

链接数据允许在不同数据源中的，项目之间设置链接，从而连接以发现、访问、集成和使用数据，它将数据连接到地球数据空间。

面向服务的计算是将，现有的地理空间信息处理方法，转变为地理空间信息服务的一种，有前途的方法，它允许通过地理空间信息服务链（GISC），自动执行手动数据处理任务。

从数据到服务是上述技术的共同目标，“服务”一词最近也扩展到人类或公民，人与公民传感器网络是一种新的范式，通过互联网或支持Web的移动传感器，和强大的计算能力来加强数据收集。

人类作为无处不在的网络上的公民，充当传感器并使用移动设备，和服务分享他们的观察和观点，即“所有人为一个人，一个人为所有人”。

传统的地理空间信息服务大多只，提供简单的数据传播功能，无法满足我们所讨论的，现代地理空间应用的需求。

例如GIS系统与遥感平台之间存在差距，不同GIS系统之间存在差距，即用户必须花费大量精力将，数据从一个系统转换为另一个系统。

面对当今数据、信息和知识的日益爆炸式增长，人们希望开发一种新的地理标志范式，该范式具有简单的界面，但具有强大的能力来完成复杂的任务。

提供复杂地理标志服务的一种方法是，根据用户的具体需求，从小粒度聚合各种类型的地理标志服务资源，此按需聚合服务定义为主动地理空间信息服务（PGIS）。

PGIS的基本特征包括自主性、自我适应性、聚合性和合作性，自主性描述了对用户需求做出反应，并自动或半自动实现需求的能力。

例如理想的PGIS系统应该能够，自行找到合适的传感器、数据和处理服务，而很少或没有人工交互。

自适应是指根据用户需求，或系统运行环境的变化调整，系统结构和行为的能力，聚合合作需要，与各种地理空间服务全面共享、聚合和合作，以满足主动和复杂的用户需求。

PGIS中定义了四种典型的地理空间信息服务，它们是传感器Web服务、数据服务、处理服务和社会服务。

传感器Web服务基于SWE（传感器Web支持）框架构建，过去已经报道了基于，SWE框架的各种传感器Web应用，包括环境监测、使用卫星和机载传感器的应用、网络摄像头和车载传感器。

从上述传感器网络服务中，可以获取有关环境的大量数据，理想情况下用户不必担心，异构格式、传感器和数据源。

传感器数据的可互操作系统将，允许用户专注于分析任务而不是数据处理，标准的使用可以帮助机器在，没有人为干预的情况下进行通信。

然而创建标准具有挑战性，该研究使用Web本体语言（WOL），来实现数据共享和交换，一个更具挑战性的问题是，如何将这些数据服务作为一个整体链接起来。

我们已为此任务提供了链接数据，关联数据是连接互联网上，所有数据集的平台，它使用Web来连接以前未链接的相关数据，通过与其他语义Web数据库链接，它获得了令人敬畏的结果。

PGIS中的数据服务旨在为基于，上述技术的数据访问提供一个，描述良好和链接的平台，处理服务在线处理原始数据，以支持更全面、更灵活和更复杂的功能。

服务链技术用于完成此任务，当前的服务链描述语言，遵循两个独立的标准：IBM的Web服务流语言（WSFL），和Microsoft的可扩展标记语言（XML）LANGuage（XLANG）。

业务流程执行语言（BPEL）是，上述两个独立标准之外的一种新的语言，它基于Web服务描述语言（WSDL）、XML模式和XML路径语言（XPath）技术。

BPEL本身定义了基于，XML的编程语言的语法，流程的完整定义结果是一个BPEL脚本，该脚本将由业务流程引擎（如OracleBPEL流程管理器）进行解释，可以将该引擎视为解释BPEL脚本的运行环境。

社会服务是人机交互感知、和移动计算的结合，特别是促进了用于标记、博客、维基和社交网站的应用程序。

实施PGIS应用程序主要有三个步骤，第一步是任务解释，这是根据相关上下文了解用户需求，并获取有关用户需求的确切信息的过程。

此步骤中的关键问题是，适当地描述用户的需求，并将其映射到适当的数据描述，实现此目的的常用方法是将，复杂任务分解为简单的小任务，并将它们映射到一系列数据维度。

例如灾害监测任务可以映射到数据维度，例如时间数据（例如，特定日期的卫星图像）、空间数据（例如，分辨率为1m/像素的覆盖灾区的卫星图像），和频谱数据（例如，具有可见波段和红外波段的卫星图像）。

PGIS的工作流程

此步骤中的关键问题是根据，任务安排和配合适当的传感器，并适当地共享和互操作现有的地理空间数据。

第三步是自动化数据处理，在PGIS中数据处理允许通过，地理信息处理服务链（GIPSC）自动执行手动数据处理任务。

这可以通过将小粒度地理标志服务聚合，并组合到复杂的处理服务链（PSC）中来实现，能够灵活地提供按需地理标志服务，面向服务的计算和云计算等技术，有望帮助在PGIS中构建自动化数据处理系统。

为了最大限度地利用地理空间信息服务，一个重要的思想是将所有服务链接在一起，对于中间的数据服务，输入是从传感器Web服务收集的数据，和来自社会服务的用户需求，输出是处理服务的命令，和社会服务的派生结果。

对于传感器Web服务，它们可以由社会服务中的用户控制，并将收集的数据输出到数据服务。

处理服务处理来自数据服务的数据，并将处理结果直接输出给，数据服务或社会服务中的用户。

社会服务管理数据，如读取、编辑和写入数据，控制传感器Web服务，并将数据作为传感器Web的一部分提供，最后在社交环境中共享数据和知识。

PGIS中的链接服务

这些服务也可以在不同级别上链接。通过将数据服务，与传感器Web服务连接起来，用户可以近乎实时地了解环境。

通过将数据服务、传感器Web服务，和处理服务连接在一起，用户可以分析近乎实时的数据并发现有用的信息和知识。

通过连接数据服务、传感器网络服务、处理服务和社会服务，用户既是服务链中的数据提供者，也是知识提供者。

假设郊区发生火灾事故，社会服务层中的用户将，数据需求发送到传感器Web服务，以请求相关数据，例如火灾域的卫星图像和附近的流量数据。

然后传感器Web服务中的传感器，将近乎实时地获取相关数据，并把其发送到数据服务器。

再然后数据服务将以，明确定义的标准方式存储、描述和发布数据，之后将数据发送到处理服务层。

最后处理服务通过服务链，以分布式方式处理数据，并将最终结果发送给社会服务层的用户，这四个步骤形成了一个封闭的循环，以响应火灾事故中的地理空间信息服务。

PGIS应用程序对火灾事故的响应示例

PGIS中定义了三种服务模式，从简单到复杂;这些是直接模式、组合模式和协调模式，直接模式是指现有的地理空间数据，可以直接通过数据服务满足用户的需求。

数据直接发送给用户，无需任何处理，直接模式中涉及的服务是数据服务，对于组合模式，现有的地理空间数据，无法直接满足用户的需求，需要按服务链进行额外的处理，从而聚合小粒度服务。

组合模式中涉及的服务，包括数据服务和处理服务，协调模式表明，对于特定的用户需求，没有现有的地理空间数据可用，还需要按服务链进行处理以及数据传输。

PGIS中的服务模式

协调服务模式涵盖了从传感器服务获取新数据，到业务链数据处理，再到通过传输网络服务，进行最终数据分发的整个工作流程，协调模式涉及的服务包括传感器服务、数据服务、处理服务和传输网络服务。

PGIS的面向服务的体系结构

基础设施层包括传感器Web服务网络、链接数据服务网络和处理服务网络三部分。

传感器网络在网络世界和物理世界之间，建立了近乎实时的链接，SWE规范包括许多服务协议和数据编码，为传感器网络建立了定义明确且统一的接口。

任务分析和任务模板

根据SWE规范，各种传感器网络系统形成一个观察网络，即所谓的传感器网络服务网络，它可以以可控的方式，近乎实时地收集和访问传感器数据。

借助传感器网络服务网络，可以获得大量的地理空间数据，并提供各种数据服务，但是一个具有挑战性的问题是，如何将这些数据服务作为一个整体链接起来。

我们可以通过互联网实现数据、信息和知识的公开、共享和连接，关联数据的基本理论有两个方面：开放数据和标准描述。

开放数据意味着可以自由访问数据，如今有大量的地理空间数据，通过互联网公开提供，例如托管379,953个原始和地理空间数据集。

地理空间一站式发布了14,487个实时数据和地图，以及467,568个可下载的数据集，标准描述采用标准化的思想，来实现无缝的数据交换和互操作性。

例如DBpedia目前描述了超过3万件事物，其中5万件被归类为一致的本体，开放数据和标准描述，有助于提供链接数据服务，以实现更好的数据共享、交换和互操作性。

处理服务网络采用地理空间信息服务链（GISC）技术，进行数据处理和分析，它将小规模服务链接为复杂的服务，以解决复杂的现实世界问题。

最近OGC指定了Web处理服务（WPS）接口，来启用数据处理，它提供了一个通用接口，可用于执行各种地理处理操作，联接、聚合、规范化和分类功能，已作为WPS操作实现。

标准之间的关系

描述层负责使用机器可以理解的标准方法，来描述数据、命令和服务，标准化组织已经发布了，一系列标准化，如W3C（万维网联盟），OGC和ISO（国际标准化组织）。

例如传感器模型语言（SensorML）包括，描述传感器系统并使用，XML模式处理信息的标准模型。

使用OWL描述ISO19115元数据标准中“子类”关系的代码段

SensorML还提供发现传感器、传感器观测位置、处理低级传感器观测所需的信息，这些标准可以很容易地相互映射。

在数据服务中，来自W31C的Web本体语言（OWL）用于对本体进行建模，为RDF（资源描述框架）信息提供结构，该信息在关联数据数据集中可用。

OWL-S结构的一个例子

它专为需要处理信息内容的应用程序而设计，而不仅仅是通过提供额外的词汇表，和形式语义，向XML，RDF和RDFSchema（RDF-S）支持的用户呈现信息。

BPEL模型是涉及多个流程的GISC函数的抽象，在BPEL中每个服务都可以在，语法中使用Web服务描述语言（WSDL），和在语义中使用Web本体服务语言（OWL-S）来描述。

基于谷歌地图的近实时交通地图

OWL-S中有三个基本要素（本体），即服务配置文件，服务过程和服务接地，服务配置文件通过服务寻求代理确定服务，并以是否满足其需求的方式告诉“服务做什么”。

服务过程通过详细说明请求的语义内容、特定结果发生的条件，以及导致这些结果的分步过程，告诉客户端如何使用服务。

PGIS在汶川地震中查找损失信息的流程图

服务接地指定通信协议、消息格式和其他特定于服务的详细信息，例如用于联系服务的端口号。

有关传感器描述的SensorML代码的一部分

我们提出了一种面向服务的，主动地理空间信息服务（PGIS）架构，集成了传感器、数据、处理和人类服务。

PGIS通过将小规模服务组合成服务链，来满足复杂的用户需求，从而能够组织、聚合和合作服务。

生成的GISC在自动服务组合之后

它是一个灵活、可重用且可扩展的系统，可广泛共享和互操作地理空间数据和信息，开发的PGIS框架已经实施，并进行了初步实验以验证其性能，结果表明，PGIS具有互操作性、灵活性和可重用性等重要特性。

变化检测的GISC

面向服务的地理空间应用程序的实际问题，比测试平台显示的要复杂得多，因此我们将进行进一步的详细研究和开发，以实现适用于不同背景，和领域中实际复杂地理空间，应用的PGIS解决方案。

基于预定义属性的传感器计划和数据采集

今后的努力还包括，开发和评价创建工作流程的技术，同时考虑到与特定地理空间信息服务，有关的特殊制约因素，将强调利用人力输入在PGIS架构中的作用，研究使用专用工具来减少处理时间也很有趣。