在学术期刊中，空间数据库的研究热点紧随地理信息系统 (GIS)、大数据、人工智能 (AI) 和云计算等技术的发展。研究者们致力于解决大规模空间数据的存储、管理、查询、分析以及与其他异构数据的融合问题，并探索其在智慧城市、物联网、自动驾驶等新兴领域的应用。
1. 大规模时空数据管理与分析
这是当前空间数据库领域最活跃的研究方向之一，应对物联网 (IoT)、轨迹数据、社交媒体等产生的海量动态时空数据。
新型时空索引结构：
研究适用于高维度（X, Y, Z, T）的时空索引，如改进的 R-树变种 (TPR-树)、空间填充曲线 (Z-order, Hilbert 曲线) 的时空扩展、以及基于图的索引等。
关注在分布式计算环境下（如 Spark、Hadoop）如何构建和维护高效的分布式时空索引。
轨迹数据管理与分析：
高效存储和查询海量轨迹数据，包括轨迹压缩、轨迹相似性查询、轨迹聚类、轨迹预测。
研究轨迹数据在流式处理系统（如 Apache Flink）中的实时分析。
时空数据模型与查询语言：
构建更灵活、更具表达力的时空数据模型，支持复杂时空对象（如移动区域、时变网络）的表示。
扩展空间 SQL 语言，增加更丰富的时空操作符和聚合函数。
时空数据挖掘与模式识别：
利用机器学习和深度学习技术，从大规模时空数据中发现隐藏的模式、热点、异常行为，进行时空关 特殊数据库 联规则挖掘、时空序列预测。
2. 多源异构空间数据融合与互操作
随着数据来源多样化，如何有效整合不同格式和模型的数据成为挑战。
3D空间数据管理：
研究三维城市模型、BIM (建筑信息模型)、激光雷达点云等3D空间数据在数据库中的高效存储、索引、查询。
探索如何实现3D几何与2D几何的无缝集成和转换。
多模空间数据库：
研究在同一数据库中支持关系型、文档型、图型、时序型等多种数据模型的空间数据存储和查询，实现数据的高度融合。
例如，在传统关系型空间数据库中集成 JSONB 格式的非结构化空间属性。
地理本体与语义互操作：
利用语义Web和知识图谱技术，构建地理本体，实现不同空间数据集之间的语义互操作和智能关联。
3. 云原生与区块链等新兴技术融合
这些研究方向探索空间数据库如何适应新兴的计算范式和信任机制。
云原生空间数据库：
研究云原生架构下空间数据库的计算存储分离、弹性伸缩、微服务化、无服务器部署等技术。
探讨在云环境中如何实现空间数据库的高可用性、灾备和成本优化。
区块链与地理数据：
利用区块链的不可篡改性为地理数据提供可信的存证、溯源、确权和安全共享机制。
研究如何将地理数据与智能合约结合，实现自动化交易和权限管理。
边缘计算与空间数据库：
在物联网场景下，研究如何将部分空间数据的存储、处理和分析下沉到边缘计算节点，减少网络带宽和延迟。
边缘空间数据库与中心云端空间数据库的数据同步与协同。
这些研究热点反映了空间数据库领域对前沿技术的积极拥抱，以及对解决实际应用中复杂数据挑战的持续探索。