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多模态时空数据多层次可视化任务模型 总被引：1，自引：1，他引：0
针对现有时空数据可视化方法主要面向单一的低层次展示性可视化任务,难以满足多模态时空数据多层次多样化可视化任务高并发的难题,从展示、分析和探索3个层次构建了面向多模态时空数据自适应可视化的多层次可视化任务模型。重点剖析了不同任务的时空信息需求及其可视化表达驱动力,刻画了任务需求与存算绘资源之间的依赖关系,设计了任务感知的多模态时空数据自适应可视化引擎。以微观精细化管理与宏观综合决策协同的智能设施管理为例进行了试验分析,证明该模型能够有效满足多层次可视分析应用需求,为数字城市和智慧社会等重大工程建设提供了有力的技术方法支撑。 相似文献
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不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系，反映个体或者群体时空事件之间的变化模式，在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而，地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性，在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系，并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架，通过定义事件间时空关系的描述，设计了一种多视图协同的可视化分析方法，结合时空关系的可视化协同交互，实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据，通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系，实现时空事件的交互可视分析。 相似文献
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针对时空数据可视分析中存在的问题,提出了由可视分析模型(VAM)和交互协同模型(ICM)组成的多视图协同可视分析模型,将可视分析过程划分为数据变换、数据分析、可视映射和可视绘制4个过程;以可视分析过程中的参数作为协同主题,利用观察者模式,实现关联视图在交互过程中的协同一致;设计了Web环境下,基于"图数协同"和"图图协同"交互模式的多视图协同可视分析架构;构建了犯罪时空数据可视分析原型系统,并利用系统分析了福州市扒窃案的时空分布规律,对涉案价值较高的扒窃案进行了犯罪模式分析。 相似文献
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针对时空大数据多来源、多粒度、多模态、海量和时空关联复杂等特点,建立了一套涵盖"源数据获取-数据质量评估-数据清洗-数据转换"全过程的多源异构数据时空融合的技术路线,重点研究了多源异构数据汇集和时空数据融合技术,建立了相关的技术体系和软件工具,结合重庆市新型智慧城市实践开展了诸多应用,可为智慧城市、智慧园区等建设提供可行的技术参考. 相似文献
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随着时空数据呈现出爆炸式增长,传统的统计图表无法充分挖掘海量数据中隐含的时空信息的问题,该文面向用户设计并构建通用专题数据可视分析系统。通过对Web前端地理数据可视化技术和Cassandra数据库进行研究,基于中国测绘科学研究院GIS所自主研发的NewMap软件,开发Web前端地理数据可视化接口,实现地理数据的时空信息在地图上的充分展示。该文以潍坊市为研究区域,分别从降雨量分析、人口综合分析专题等方面出发,通过专题数据可视化效果将时空数据的特点充分展现出来。与此同时,所采用Cassandra分布式数据库,亦可对大数据进行存储、管理、分析,在一定程度上减轻了前端地图绘制的压力,并具有良好的查询分析效率及快速的处理能力。 相似文献
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为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。 相似文献
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针对大数据时代新技术对我国警用地理信息系统(PGIS)发展所带来的巨大冲击和挑战,该文回顾了我国公安机关20世纪90年代中期以来在PGIS实践探索方面所经历的4个阶段主要发展历程;分析了 当前PGIS发展所面临问题、挑战及与国外的应用差距;提出了 PGIS后续技术优化升级与应用生态体系构建、警务时空大数据关键技术研究、学科建设、国外先进技术引入及本地化优化等相关建议.指出今后PGIS技术研究和应用重点,将从当前以警务地理信息资源共享、可视化管理与空间查询应用为主的阶段,逐步向基于云的警务时空大数据分析与犯罪预测阶段发展过渡. 相似文献
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为了克服传统ＧＩＳ因忽略空间数据时间特征,而不能有效描述展示事物动态变化过程的不足,提出基于
ＧｅｏＳｃｅｎｅ的时空数据多维动态可视化方法。文中以湖北新冠疫情时空数据为例,首先阐述该方法通过地理数据库
（ＧｅｏＤａｔａｂａｓｅ）将时空数据“管”起来的单、双字段模型;继而描述了利用地图、场景、属性表及统计图使数据“展”出来
的４种可视化形式;最后分析凭借时间滑块、动画视频让数据“动”起来的两种实施策略。研究表明该方法具有可视
化手段多样、二三维融合联动、易于发布共享、无需复杂的编程实现等优点。该研究可为解决同类可视化应用问题
提供实用的技术参考和灵活的方法选择。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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《制图学和地理信息科学》2013,40(4):201-214
Scientists visualize data for a range of purposes, from exploring unfamiliar data sets to communicating insights revealed by visual analyses. As the supply of numerical environmental data has increased, so has the need for effective visual methods, especially for exploratory data analysis. Map animation is particularly attractive to earth system scientists who typically study large spatio-temporal data sets. In addition to the "visual variables" of static maps, animated maps are composed of three basic design elements or "dynamic variables"–scene duration, rate of change between scenes, and scene order. The dynamic variables can be used to emphasize the location of a phenomenon, emphasize its attributes, or visualize change in its spatial, temporal, and attribute dimensions. In combination with static maps, graphs, diagrams, images, and sound, animation enhances analysts' ability to express data in a variety of complementary forms. 相似文献
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在大数据时代来临的背景下,传统数据处理和分析方法已无法满足时空大数据高效存取、实时处理、分析挖掘等需求。本文结合智慧广东时空信息云平台的项目建设案例,探讨了面向大数据的时空信息云平台的建设目标、总体架构、关键技术、应用情况等内容,为解决海量时空大数据处理与分析性能问题,推动地理信息服务高质量发展做了积极探索。 相似文献
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大数据时代,全面涵盖人类活动与地理环境信息的地理大数据为更全面认识“人-地”关系提供了新的机遇。数据挖掘是地理大数据产生“大价值”的关键。与传统目的性采样数据(或“小数据”)相比,地理大数据具有更细的时空粒度、更广的时空范围、更丰富的人地关系信息、更高的时空有偏性及更低的时空精度。地理大数据的独特性使得地理大数据挖掘面临新的挑战。本文首先对地理大数据挖掘与空间数据挖掘的区别与联系进行分析;然后,对当前地理大数据挖掘方法、应用及软件的研究进展进行回顾和总结;最后,对地理大数据挖掘面临的挑战和发展趋势进行了展望。通过对地理大数据挖掘研究进展进行系统的分析,有望为地理大数据挖掘理论与方法的完善提供一定的参考和借鉴。 相似文献
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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段。本文提出了一种分布式增量大数据聚类分析方法,利用分布增量机制不但可以减少重复计算和迁移拷贝次数,而且可以持续对聚类结果进行修正,能够在保持聚类准确性的条件下提升整体运算效率。而聚类算法本身通过数据聚集趋势预分析、聚类算法和结果评价3个步骤,构建了一体化时空邻域,在时间和空间维度保证了聚类结果的准确性。经过试验证明该方法可以实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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ABSTRACTThe human–cyber–physical world produces a considerable volume of multi-modal spatio-temporal data, thus leading to information overload. Visual variables are used to transform information into visual forms that are perceived by the powerful human vision system. However, previous studies of visual variables focused on methods of ‘drawing information’ without considering ‘intelligence’ derived from balancing ‘importance’ and ‘unimportance’. This paper proposes semantic visual variables to support an augmented geovisualization that aims to avoid exposing users to unnecessary information by highlighting goal-oriented content over redundant details. In this work, we first give definitions of several concepts and then design a semiotic model for depicting the mechanisms of augmented geovisualization. We also provide an in-depth discussion of semantic visual variables based on a hierarchical organization of the original visual variables, and we analyse the critical influencing factors that affect the choice of visualization forms and visual variables. Finally, a typical application is used to illustrate the relevance of this study. 相似文献