《Electronics》：STF-Net: A Robust Fine-Grained Land Classification Method Fusing Images and Spatiotemporal Metadata
Hengzhou Ye,
Peikang Tang,
Xiang Zhuang,
Yongmei Tan,
Gong Chen and
Haoxiang Wen
编辑推荐：
本文全面综述了时空本体（Spatio-Temporal Ontology）的研究进展，系统梳理了基础本体（BFO, DOLCE, SNAP/SPAN, UFO）、空间中心框架（RCC, GeoSPARQL, OGC）、时间中心框架（TDL, OWL-Time）及集成建模（4D Fluents, Event Calculus）等核心流派，剖析了表达力与可扩展性间的权衡，并指出了实现可互操作、可扩展的下一代时空知识系统所面临的挑战与未来方向。
时空本体的版图与演进：构建理解动态世界的语义基石
如何让机器像人类一样，理解事物在何处、于何时、以及如何变化？这背后离不开一套严谨的“时空语法”——时空本体。本文将带您纵览时空本体研究领域，揭示其如何为地理信息系统（GIS）、人工智能和语义网构建理解动态世界的语义基石。
1. 引言：为什么需要时空本体？
现实世界中的现象本质上是时空耦合的：物体占据空间，事件发生于特定时间，过程在时空交织中展开。因此，开发能够形式化表示空间和时间维度的本体，已成为知识表示和信息系统的核心研究课题。尽管在空间推理、时间逻辑和本体工程方面已有数十年研究，但完全集成的时空框架仍分散于不同学科传统中。本文旨在弥合这些分野，为构建可互操作、可扩展的下一代智能应用提供结构化基础。
2. 时空本体的分类学
面对纷繁的建模方法，一个清晰的概念分类学有助于我们把握全局。时空本体主要可分为四大类：
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基础本体：提供抽象的高级范畴，如延续体（在时间中持续存在的实体）与发生体（在时间中展开的过程），为领域本体提供元本体承诺。代表性工作包括BFO、DOLCE、SNAP/SPAN和UFO。
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空间中心本体：强调实体间几何和拓扑关系的表示，其核心是GeoSPARQL标准。它提供了在RDF中表示空间数据的标准化词汇表，但常将时间视为外部标注而非集成维度。
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时间中心本体：专注于将时间建模为由瞬间、间隔、持续时间和顺序关系组成的结构化域。艾伦区间代数是基础性的定性模型，而OWL-Time则在OWL系统中形式化了时间概念。
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集成时空本体：明确模拟空间配置与时间演化之间的耦合。这类框架不仅表示属性何时成立，还表示空间结构如何演化，身份如何在边界修改或移动下持续，以及事件如何引发或终止空间关系。早期概念基础如SNAP/SPAN和基于事件的GIS模型，强调了跨时间的持续性、身份条件和状态转换。
3. 基础框架：哲学根基与工程启示
基础本体通过高层次的本体承诺，深刻影响了领域本体如何表示身份、持续性、依赖性和变化。
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BFO：作为一种现实主义顶层本体，其核心承诺是延续体与发生体的严格区分。BFO-2020已成为ISO/IEC标准，并提供了“时间化”关系模式，以在OWL中连接延续体层面的断言与其时间限定。
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DOLCE：侧重于捕捉自然语言、认知和常识概念化背后的范畴。它区分了持续体（在任何存在时间完全呈现的实体）和过程体（在时间中延伸的实体），并提供了丰富的概念工具来建模品质及其“值”表现。
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SNAP/SPAN：这是一种用于动态空间本体的模块化立场，其中SNAP捕获特定时间下延续体类实体的快照视图，而SPAN捕获过程和时间延伸的实体。它为结合状态清单和过程清单提供了清晰的概念架构。
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UFO：作为一个为概念建模提供基础支持的本体框架，它紧密耦合于概念建模语言。UFO在处理角色、关系者和依赖性方面的优势，使其在需要整合事件/过程与制度或社会技术结构的时空建模中表现出色。
4. 空间中心框架：从定性理谈到几何计算
空间中心框架优先考虑空间配置的表示和计算，常作为时空模型中的空间投影层。
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RCC-8及其变体：区域连接演算提供了使用原始连接和派生关系的空间拓扑定性描述。RCC-8支持通过组合表和约束传播进行符号推理。后2020年代的研究趋势是结合概率图模型，处理从传感器数据推断出的不确定空间关系。
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GeoSPARQL：作为在RDF中表示和查询地理空间数据的主导OGC标准，GeoSPARQL 1.1定义了核心RDF/OWL本体、空间计算SPARQL扩展函数以及SHACL形状等资源。其实施模式多样，从本地三元组存储几何索引到联合执行。
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OGC系列本体与新兴语义构件：OGC越来越将语义构件视为一等交付物，包括机器可读词汇表、SHACL形状和JSON-LD上下文。OGC构建块框架旨在改进规范组件的发现和重用。
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以观测为中心的空间建模：语义传感器网络本体2023版定义了一个模块化栈，其中SOSA提供轻量级核心术语，SSN添加更丰富的公理化。这对于连接本体驱动的语义与时空知识图谱规模的数据集成至关重要。
5. 时间中心框架：为变化标注刻度
时间中心方法侧重于将顺序、持续时间和时间有效性表示为一流的建模构造。
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时间描述逻辑变体：经典描述逻辑（DL）是非时间性的，而TDLs增加了时间操作符，使得公理和/或断言随时间变化。研究的关键张力在于表达力-可判定性-可重写性的权衡。后2020年代的研究重点包括时间本体中介查询回答，以及关注二维时间化，即结合DL家族与线性时序逻辑。
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OWL-Time及其扩展：OWL-Time是用于表示瞬间、间隔、持续时间和时间实体间拓扑关系的W3C/OGC时间本体。W3C兴趣小组笔记增加了额外的实体关系和临时聚合体词汇。文献中也出现了兼容OWL-Time的扩展提案，用于表示复杂的循环时间信息。
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时间数据库传统：与TDLs互补的是时间数据库传统，其核心思想是时间子——在选定粒度下最小的可表示时间单位。事实通常与有效时间（事实在建模世界中成立的时间）和事务时间（事实被存储/记录的时间）相关联，支持审计、历史记录更正等实际需求。
6. 集成时空建模：耦合空间与时间
集成方法将空间和时间视为耦合的表示维度，而非外部标注。两个在语义网和本体工程实践中极具影响力的家族是4D Fluents和Event Calculus。
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4D Fluents：该模式通过具体化一个时间限定的上下文来表示时变属性（流）。其核心是引入时间切片类，将属性断言附加到切片而非延续体本身。这可以看作持久主义在OWL中的友好实例化。
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事件演算本体：事件演算是用于表示和推理关于行为及其随时间影响的逻辑。其核心建模词汇区分：事件、流和时间点/间隔。公理通常编码：事件何时发起或终止一个流，以及惯性（一个流持续存在除非受终止事件影响）。这赋予了EC相对于纯时间标注模式的巨大优势：它使转换显式化，并支持因果/解释性查询。
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时空动力学与耦合：一个完全集成的时空框架还必须对空间配置本身的演化进行建模。这包括时间索引的空间关系、几何演化与变化下的身份，以及时空区域和4D分体拓扑学。事件驱动的方法为此提供了补充机制，其中事件（如“边界重新定义”）可以被建模为发起或终止空间流。
7. 批判性综合与讨论
尽管在空间和时间建模的各个维度取得了实质性进展，但完全集成且被普遍采用的时空框架仍然难以实现。
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传统的融合与持续分化：形式本体与知识表示、地理信息科学以及语义网/知识图谱工程三大传统部分融合，但仍未完成。每个传统仍优先考虑不同的目标。
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表达力限制与时间建模空白：核心语义网语言在表示动态变化方面仍然有限。OWL缺乏原生时间操作符。未来的进展需要既有表现力又可判定的时间扩展，以及支持在演化知识库上进行高效推理和查询回答的实用工具。
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时空集成与变化的挑战：空间和时间推理在技术上难以集成。空间关系可能随时间演化，这需要状态转换、版本控制策略或事件/过程结构的显式表示。基于事件和面向过程的方法提供了概念杠杆，但可能引入建模和计算开销。
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形式严谨性与可扩展性之间的权衡：最具持续性的主题之一是表达性形式模型与计算可扩展性之间的张力。基于描述逻辑的本体支持逻辑一致性和推理保证，但可能难以处理大规模、快速变化的实例数据。相反，知识图谱系统支持海量图处理和预测分析，但常常放松严格的逻辑语义。
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迈向集成的时空智能：更广泛的研究轨迹表明，正向结合符号推理、图分析和机器学习的集成时空智能系统转变。关键方向包括事件驱动和面向过程的语义的形式化集成、时空过程中因果关系和不确定性的表示，以及结合逻辑推理与机器学习的神经符号架构。
8. 结论
本综述对空间、时间及集成时空本体进行了结构化综述，桥接了基础本体、定性空间与时间演算、描述逻辑形式主义和语义网标准。分析表明，虽然基础理论、空间和时间标准以及本体工程模式等个体组件已相当成熟，但它们被连贯地集成到可扩展、动态演化的系统中仍然不完整。
未来的进展将依赖于原则性的混合：将基于本体的语义承诺与可扩展的图基础设施、事件驱动的表示和自适应推理机制相结合。推进此类集成方法，对于支持能够表示和推理跨时空复杂演化现象的智能系统至关重要。
