1.一种基于语义的多模态时空数据关联方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一：构建多模态时空数据语义表达本体模型：

所述多模态时空数据语义表达本体模型通过多个类层次组织每个数据的基础性信息；

所述基础性信息包括时间、空间、元数据和内容对象；

所述多模态时空数据语义表达本体模型包括四层，各层分别为：第一层设置三个类，包括框架数据类、轨迹数据类和流数据类；

第二层设置四个类，包括：时间类、空间类和元数据类，以及内容对象类；

其中，时间类、空间类和元数据类为框架数据类、轨迹数据类和流数据类的子类；

第三层用于定义所述内容对象类的枚举型子类，设置三个类，包括：对象类、行为类和事件类；

第四层用于定义所述对象类的子类，设置两个类，包括：静态对象类和动态对象类；

步骤二，基于所构建的多模态时空数据语义表达本体模型进行时空数据特征‑语义映射：以多模态时空数据语义表达本体模型为映射规则，以时空数据为单位构建实例，抽取数据时间、空间和内容对象的信息，进行关键词语义标注，输出多模态时空数据格式统一的规范化语义描述本体并保存；

步骤三，分别从时间、空间和内容对象三个方面的属性语义进行计算建立关联：时间关联：基于不同时空数据的时间属性信息，判断时间点和时间范围的包含和相交关系，建立数据间的时间关联；

空间关联：基于不同时空数据的空间属性信息，判断位置和覆盖范围的包含和相交关系，建立数据间的空间关联；

内容对象语义关联：基于不同时空数据内容包含的对象的属性信息，包括对象名称、特征和行为属性信息计算属性信息语义关键词的相似度，通过阈值判断建立数据间的内容对象语义关联；

其中，进行时空数据特征‑语义映射具体为：

读取待处理的时空数据并基于其类型，标注多模态时空数据语义表达本体模型的第一层的具体类；

若属于流数据类则标注多模态时空数据语义表达本体模型的第二至第四层的所有类；

否则只标注多模态时空数据语义表达本体模型的第二层的时间类、空间类和元数据类；

对所标注的类添加各类预设的数据属性，并进行语义标注，从而得到当前待处理的时空数据对应的数据实例的本体描述文件并保存。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，时间类、空间类、元数据类和内容对象类的数据属性具体为：时间类的数据属性包括：时间点和时间范围；

空间类的数据属性包括：覆盖区域名称、位置坐标和范围坐标；

元数据类的数据属性包括：数据名称、数据大小和数据存储信息；

内容对象类的数据属性包括：对象名称、对象特征和对象识别符。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三具体为：(3a)对关于多个待处理的时空数据的数据实例构成的数据实例集合X，遍历数据实例集合X中的任意两个待关联的数据实例X[i]和X[j]，基于各自的本体描述文件，判断本体描述文件的第一层是否均属于流数据类，若是，则执行步骤(3b)；否则执行步骤(3c)；

(3b)基于内容对象类的数据属性计算数据实例X[i]和X[j]之间的语义相似度；并判断语义相似度是否大于或等于预设的阈值，若是，则判定数据实例X[i]和X[j]之间存在内容对象关联并记录；否则直接执行步骤(3c)；

(3c)基于时间类的数据属性判断数据实例X[i]和X[j]之间的时间类数据属性是否与预置的多种时间关联状态中的任意一种相匹配，若是，则判定数据实例X[i]和X[j]之间存在时间关联并记录；

基于空间类的数据属性判断数据实例X[i]和X[j]之间的空间类数据属性是否与预置的多种空间关联状态中的任意一种相匹配，若是，则判定数据实例X[i]和X[j]之间存在空间关联并记录。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，计算数据实例X[i]和X[j]之间的语义相似度具体为：分别计算内容对象类的数据属性的每一类语义关键词的相似度Sim(pX[i],k,pX[j],k)，其中k表示语义关键词的类别区分符，pX[i],k,pX[j],k分别表示数据实例X[i]和X[j]的第k类语义关键词；

再基于每一类语义关键词的预置权重，对所有类语义关键词的相似度进行加权求和，得到实例X[i]和X[j]之间的语义相似度；其中，所有类语义关键词的权重之和为1；

每一类语义关键词的相似度Sim(pX[i],k,pX[j],k)具体为：其中λ表示值为0到1的权重值。