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面域拓扑图是一种利用区域面积大小定量表达区域属性信息的可视化方法。由于其区域面积本身已经表示某一变量，因此这更有利于双/多变量的制图表达。针对目前基于面域拓扑图的双/多变量表达方法中存在的难以表达相邻区域之间基本状况和不利于不同地理现象的空间分布规律及差异表达的问题，本文提出一种面向双/多变量的连续面域拓扑图可视化方法。首先通过格网密度补偿和积分步长逐步试探的方法对基于扩散模型的连续面域拓扑图生成算法进行部分优化，完成基本变量的表达，然后分别通过空间内插和符号扩展完成第2和第3变量在连续面域拓扑图中的表达。最后以慕尼黑市人口密度和银行/ATM分布（双变量）数据以及奥格斯堡市人口密度数据、幼儿园分布以及规模数据（多变量）为试验数据进行可视化，并通过实证分析验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。 相似文献
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浅析高精度地图发展现状及关键技术 总被引：1，自引：0，他引：1
随着国家对智能汽车创新发展战略任务的推进,作为其关键保障技术的高精度地图在近几年已经成为测绘等多个领域的研究重点。针对当前高精度地图综述性理论研究相对缺乏的问题,本文从高精度地图数据结构、数据生产和功能应用3个方面,对高精度地图相关的主要研究内容及现状进行阐述和总结。从数据结构层面,高精度地图描述内容可划分为静态地图数据和动态地图数据,其中静态地图数据是当前制图的重点;考虑数据生产的层次性,分别对高精度地图的生产模式、生产流程和具体的技术方法进行了分析,认为专业部门指导结合众包是数据生产的基本特征;以自动驾驶中的匹配定位和导航规划为代表,总结了高精度地图在应用方面的关键技术。最后,对高精度地图未来发展的方向进行了展望。 相似文献
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矢量地理数据具有位置精度高、语义丰富、空间关系明确等特点,易于同各类专题信息集成、融合使用,是地理信息系统的一类重要数据源.互联网和大数据背景下,矢量地理数据面临泄密、侵权、窃取等安全隐患日益凸显.为此,本文分析比较了几类主要的矢量空间数据安全技术,认为数据置乱技术具有较为均衡的安全防护性能,实际应用潜力大,将经典的图像数据置乱思路引入矢量地理数据,提出了一种基于三维Arnold变换的矢量地理数据置乱加密方法.实验表明,该方法简洁高效,具有置乱度高、保持原有数据结构、完全可逆和抗暴力攻击等特点. 相似文献
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针对传统GIS数据模型描述信息有限以及对象化聚类分析内容不够全面的问题,提出了基于时空对象的聚类方法的流程和应用特点。首先总结了空间聚类和时空聚类的研究现状和主要方法;根据全空间信息系统中多粒度时空对象的描述框架及时空数据的"三维"特征,认为基于时空对象的聚类方法应包含3个方面:时空对象时间序列的相似性描述、基于时空对象的聚类计算及时空对象聚类的有效性评价;最后总结了该方法的特点并展望了其应用场景。基于时空对象的聚类方法研究有助于更全面地分析时空对象空间位置、属性特征及其变化特点,为多粒度时空对象的时空分析提供一种思路。 相似文献
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城市基础设施的全方位描述与信息化管理是建设新型智慧城市的重要基础。目前在城市基础设施建模与管理方面,以地图为模板的空间数据模型、传统的面向对象空间数据模型以及实时GIS数据模型不支持对时空对象组成结构、行为能力等要素的描述,无法全面、精细地表达设施对象信息,而计算机、物联网和地理信息系统（Geographic Information System,GIS）领域已有的城市基础设施管理方案忽略了对设施自身信息的管理,无法较好地支持设施对象及其产生数据的一体化管理。针对上述问题,首先通过扩展GBT30428.2-2013标准,完成了城市基础设施的分类与编码;然后基于多粒度时空对象数据模型（Multi-granularity Spatiotemporal Object Data Model, MGSTODM）,提出了一种城市基础设施对象化描述模型,支持对城市基础设施信息的全方位描述与表达;在此基础上,提出一种城市基础设施对象化管理方法,设计了相应的技术架构,并研制了基于云存储的百万级城市基础设施对象化管理原型系统。试验结果表明,所提出的城市基础设施对象化描述模型与管理方法具备可行性、有效性和高效性。 相似文献
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利用签到数据进行好友关系预测是基于位置的社交网络的主要研究方向之一。由于社会关系网络数据往往事先难以获取,为了能够仅依靠位置签到数据实现好友关系判断,提出了一种基于改进重力模型的签到数据好友关系判断方法。首先,利用信息增益计算不同特征参数对好友关系的影响,并选择了用户居住地和时空共现区两个特征参数;然后,针对所选择的两个特征参数对重力模型进行改进,并利用Sigmoid函数将其值域映射到0~1,以便好友关系的判断及模型参数标定;最后,利用逻辑回归实现了模型参数的标定,并在测试数据集上实现了好友关系的预测。分别在Gowalla和Brightkite数据集上利用改进重力模型进行了交叉实验,并与好友关系概率模型进行了对比实验。结果表明,所提方法能够在仅仅依靠位置签到数据的条件下实现好友关系判断,模型在不同来源的数据之间具有较好的稳定性,且该方法的总体效果明显高于对比方法。 相似文献
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CLIQUE是一种重要的数据挖掘算法,广泛应用于大型数据库中的高维数据聚类。分析了CLIQUE算法的主要思想以及聚类算法在地震目录分析中的研究现状,提出了利用CLIQUE算法对全球地震目录进行聚类处理的流程。根据时空数据的多维特征,首先划分子空间计算密集单元,再将其连接聚簇并投影至各个维度进行可视分析。以近40 a(1977-2016年)的全球地震目录为数据源进行CLIQUE聚类实验,结果表明CLIQUE能有效发现地震现象在不同维度下呈现的聚集模式,且相对于其他聚类算法具有较高的效率。本文方法具有一定的可靠性与实用性,能够为地震事件的评估和防范提供决策依据。 相似文献
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对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止“过度弯曲”情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分。实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判。 相似文献