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目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。 相似文献
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为了合理有效地分析和挖掘海洋涡旋移动数据中的规律和模式,本文以基于空间交互性流聚类的区域化方法为基础,提出了一种海洋涡旋移动特征的网格区域化方法。该方法以网格为统计单元,对涡旋移动数据进行组织,通过图论模型构建海洋涡旋的移动网络图,然后采用基于平均邻接的层次聚类和基于模块度的划分2个步骤,实现涡旋移动特征的区域划分。基于该算法,对1992-2011年中国南海海洋涡旋移动数据进行算法实验,结果表明,南海海洋涡旋按照其移动频繁性特征可分为越南东南部（R1）、越南东部-巴拉望岛（R2）、南海北部（R3）3个区域。其中,R1区域包含了南海西南部深海盆地区的涡旋活跃条带;R2区域体现了南海中部涡旋向西移动的活动规律;R3区域则包含了南海北部东北-西南走向条带。3个区域内冷涡和暖涡具有明显的季节性变化特征：R1和R3区域冷暖涡变化相似,暖涡在夏秋季移动最多,冬季最少,而冷涡则相反,夏秋季移动最少,随后逐渐增加,并在春季达到峰值;R2区域暖涡在春季移动最多,而冷涡在夏冬移动最多,春秋移动相对较弱。 相似文献
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海洋涡旋作为一种快速连续变化的海洋现象,如何分析和挖掘其移动特征成为当前海洋涡旋定量研究的重点。本文引入空间数据挖掘的社区网络划分方法,将涡旋过程看作复杂的移动网络,对涡旋移动的聚集性特征进行探索和分析。首先,以网格为统计单元对1992-2011年近20年南海海洋涡旋移动数据进行组织,基于图论模型构建了涡旋瞬时移动（TP）,涡旋移动起止点（OD）,涡旋最小描述距离的特征点移动网（MDL）和涡旋过程移动再生数据（RSP）4种状态的海洋涡旋的移动网络图;其次,采用基于快速模块度优化的区域划分方法分别得到4种状态下涡旋移动的聚集性区域;最后,利用弦图对区域内和区域间涡旋移动规律进行了可视化分析,发现海洋涡旋的RSP数据能够弥补原始涡旋移动数据在区域划分方法中呈现的数量不足的问题,能够在足够数据量的情况下,有效地发现从起点到终点的主要移动通道和涡旋移动的聚集性区域,这些区域反映了南海涡旋从其产生、发展到结束整个演化过程的聚集性特征。 相似文献
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基于密度的轨迹时空聚类分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。 相似文献
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