时空建模是指根据给定的时空数据，寻找分析方法并对未观测时空位置的属性值进行建模和预测的过程。时空建模涉及多个学科领域，包括时空自相关、时空序列模型等。时空数据模型是用于表达地理现象或实体的特征或相互关系随时间变化的动态过程和静态结果。时空建模在地理信息系统（GIS）、遥感和全球定位系统（GPS）等技术的支持下，能够处理具有复杂时间关系和空间关系的地理时空数据。
时空建模的方法可以分为基于统计的方法和基于机器学习的方法。例如，STARMA模型是一种基于统计的方法，假设时空序列中任一变量值都是当前位置及其空间邻接位置过去时期观测值与随机误差项的线性组合。此外，深度学习方法如ConvLSTM和DeepST等也在时空建模中得到了应用，这些方法通过定义时空算子来挖掘区域间的动态联系。
时空建模的研究内容广泛，包括时空数据的性质探讨、时空一体化分析和建模方法、以及基于智能学习算法的时空数据分析和建模方法。时空建模的应用领域非常广泛，如社会经济统计、交通路网、环境监测等。随着大数据技术的发展，时空数据模型的表达、管理和分析方法已经成为GIS领域的重要研究方向
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！