SensorML总结.ppt

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1、 传感器模型语言（Sensor Model Language）： 为传感器和监测数据的处理提供了一般模型以及XML编码标准 提供对传感器和传感器系统的存储管理（inventory management）的描述 提供同时支持资源和感知数据发掘的传感器及过程的信息 支持对传感器感知数据的处理和分析 支持对监测值（测量数据）的地理定位 提供性能特性（如精度，阈值等） 提供对获得感知数据的过程的清晰描述（也就是排列） 提供按需生成新数据产品的可执行过程链 对基础属性和传感器系统相关条件的存档 SensorML提供了一个框架，该框架能够定义传感器和传感器系统的地理、动态和观测特性。 SensorML中对

2、原子过程（atomic process）和过程链（process chain）的定义，使得种类繁多的传感器类型能够被支持 SensorML把传感器和转换器组件（探测器、信号传送器、驱动器和过滤器）都定义为过程（Process），过程之间可以相互连接，并平等地参与组成过程链（Process Chain）或系统（System），二者也可使用相同的过程模型框架 过程是实体，具有一个或多个输入，通过具有良定义并使用明确参数的方法来产生一个或多个输出 复合过程块由子过程相连组成，以此组成过程模型或过程链。 过程链也包括可能的数据源以及明确的子过程输入输出信号的链接 过程链同样精确定义了自己的输入、输出和

3、参数。 为实现各种传感器群（sensor communities）之间的互操作性（interoperability）,要求在实现SensorML时定义群特有语义（在在线字典或知识体中），且框架能够使用这些语义。 未来将会有越来越多的小型、通用的原子过程，可作用来构成过程链。通用模型和XML配置文件将能够定义传感器系统中大部分甚至所有的探测器、驱动器和过滤器，以及针对基本空间转换和基础信号处理组件的通用过程。 SensorML中，所有过程和组件都被编码成GML 3.1.1（Geographic Markup Language）功能模型中的应用模式（application schema） Sens

4、orML关于O&M（Observations & Measurements）假定了三种基本的数据信息构成 一、可被测量和量化的属性，在SWE上下文中被称为“可测属性”或“现象”（Observable Property or Phenomenon），这些属性可能包含例如温度、计数、岩型、浓度或辐射率等属性 在SensorML中，它们将通过URI（URN）引用。 二、对于可感知、测量特殊属性的传感器，它们具有特殊的响应特性，可以决定测量结果或评估测量的质量。这些传感器系统还具有坐标和方向的属性，使用者可以在特定时间将其同特定地理坐标联系起来。 SensorML提供了处理、地理位置注册以及评估传感器系统测量质量所需要的属性 在这种条件下，SensorML扮演两种可能的角色： 1.描述现存感知数据的获取流程，包括传感器测量和原始感知数据的后处理 2.提供过程链，支持SensorML的软件可以通过使用这些过程链从已有感知数据中推知新的数据 三、传感器系统返回的数据，或是从传感器测量结果中推断出的数据。这些测量结果可从传感器或是从数据处理时的缓存区中获得。 SensorML通过O&M的Observation模型，将其对产生这一类数据的过程的描述编码，并可用Observation的procedure属性来引用被编码的过程。Thank You