文件名称：时空数据可视化-mt8516 schematic
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文件格式：PDF
更新时间：2024-07-05 15:17:48
大数据
3.3 时空数据可视化 时空数据是指带有地理位置与时间标签的数据.传感器与移动终端的迅速普及,使得时空数据成为大数据 时代典型的数据类型[77,78].时空数据可视化与地理制图学相结合,重点对时间与空间维度以及与之相关的信息 对象属性建立可视化表征,对与时间和空间密切相关的模式及规律进行展示.大数据环境下时空数据的高维 性、实时性等特点,也是时空数据可视化的重点. 为了反映信息对象随时间进展与空间位置所发生的行为变化,通常通过信息对象的属性可视化来展现.流 式地图 Flow map[79]是一种典型的方法,将时间事件流与地图进行融合,图 12显示了使用 Flow map分别对 1864 年法国红酒的出口情况以及拿破仑进攻俄罗斯的情况可视化的例子.当数据规模不断增大时,传统 Flow map面 临大量的图元交叉、覆盖等问题,这也是大数据环境下时空数据可视化的主要问题之一.解决此问题可借鉴并 融合大规模图可视化中的边捆绑方法,如图 13 所示是对时间事件流做了边捆绑处理的 Flow map[80,81].此外,基 于密度计算对时间事件流进行融合处理也能有效解决此问题,如图 14是结合了密度图技术[82]的 Flow map. (a) 法国 1864年红酒出口 (b) 拿破仑 1812年进攻俄罗斯 Fig.12 Flow map[79] 图 12 流式地图[79] Fig.13 Edge bundling used in flow map[80,81] 图 13 结合了边捆绑技术的流式地图[80,81]