1、地图数据：这类数据主要来源于各类普通地图和专题地图，内容非常丰富。
2、影像数据：这类数据主要来源于卫星和航空遥感，包括多平台、多层次、多传感器、多时相。
1、事件（Event）: 事件数据包括在某个地点和时间发生的离散事件。通常，事件的特征可以是事件发生的位置、时间、事件类型及事件属性信息等。
2、轨迹（Trajectory）: 轨迹表示随时间推移在空间中移动的物体所经过的路径。轨迹数据通常由部署在移动物体上的传感器收集，这些传感器可以随着时间的推移周期性地采集移动物体的位置信息。
3、参考点数据（Point reference data）: 参考点数据包括连续时空场的测量值，例如在空间和时间上一组移动参考点上的温度、湿度等参数。
4、栅格（Raster）: 栅格数据是连续或离散时空场的测量值，记录在空间的固定位置和固定的时间点的测量参数值。参考点数据和栅格数据之间的主要区别在于：采集参考点数据的传感器位置不断变化，而采集栅格数据的传感器位置固定。
新型时空数据类型可分为社交媒体数据、物联网数据、用户生成数据、GPS、智能手机等生成的数据。
时空数据是同时具有时间和空间维度的数据，现实世界中的数据超过80%与地理位置有关。时空大数据包括时间、空间、专题属性三维信息，具有多源、海量、更新快速的综合特点。
空间数据包括以下五种类型：
1、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。2、影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。3、地形数据：这类数据来源于地形等高线图的数字化，已建立的数据高程模型(DEM)和其他实测的地形数据。4、属性数据：这类数据主要来源于各类调查统计报告、实测数据、文献资料等。5、混合数据：这类数据来源于卫星、航空遥感与各种类型的普通地图和专题地图形成多方面数据。
