交通流量时空特征可视化分析——以海口市2017年5月至10月滴滴出行数据为例

滴滴出行数据中包含了丰富的用户位置信息、出行时空属性、用户行为规律与特征,通过对这些信息的深入分析与挖掘,并结合可视化技术,以图形图像的方式展示,有助于分析用户出行的规律.为了直观展示海口市交通流量动态变化,分析车辆出行的时空规律和交通出行路况,设计一个可视化分析系统.以日历图、径向柱状图等可视化方法为依据,结合可视化工具,从出行数据的不同维度着手分析海口市交通流量情况.该系统能够客观地反映海口市交通变化情况,可以为交通管理规划提供合理的依据.     

大数据GIS

大数据不仅使世界认识到数据的重要性,更引发了许多行业从根本上的变革。大数据时代也对GIS提出了诸多挑战,如海量、多源、异构数据的存储与管理以及面对大量噪音的价值挖掘等。作为空间数据管理、分析以及可视化的重要工具,为适应大数据的需求,GIS必须在大数据时代做出改变和调整。针对大数据的几个"V"特性分析了传统GIS所受到的挑战,在前期相关研究的基础上,从GIS空间数据管理、空间数据分析以及可视化三方面进一步阐述了大数据GIS应具有的特征。     

面向统计应用的数据可视化系统设计

当今社会正处于一个信息爆炸的时代,随着企业信息化技术的发展,除了政府机构、媒体(传统媒体)、企业等提供越来越多的数据以外,新兴的社会化媒体、物联网技术等的应用普遍化、介入人类生活的深入化也是数据量急剧增长的主要原因.这些数据大多以表格的形式存放在数据库内,既枯燥又难于理解.如何才能将这些数据有效地展示出来,帮助用户理解数据,发现潜在的规律,是亟待解决的问题.数据可视化能够将抽象的数据表示成为可见的图形或图像,显示数据之间的关联、比较、走势关系,有效揭示出数据的变化趋势,从而为理解那些大量复杂的抽象数据信息,为企业决策支持提供帮助.本文把大数据时代作为背景,把统计数据作为一个整体研究对象,将可视化技术和可视化表现作为方法手段,对各自进行分类和研究探讨,从而全面地认识数据可视化.     

网络环境下分级统计地图可视化方法的研究

从空间认知的角度分析和研究了分级统计地图可视化技术,并在网络环境下,实现了分级统计地图制图系统,让用户在一个交互的、可视化的制图环境中定制个性化地图,同时可以利用系统提供的可视化工具进行探索性的空间数据分析,发现统计数据内在的知识.     

基于GIS的突发事件网络舆情传播可视化探究

我国处于社会转型期，对突发事件引起的网络舆情分析需求迫切。微博由于其大数据特点为公众舆论和自然环境知识发现提供大量数据，将其与位置信息联系能给地理分析提供新的发现。通过用户发布的微博消息进行分析挖掘，为公众舆论监督提供帮助，为政府决策提供信息。本文在微博数据帮助下进行了数据挖掘，在空间维度上分析了舆论传播模式，使用可视化与统计方法相结合的方式探究了舆情传播规律。     

社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析

针对大数据时代,蕴含地理位置信息的社交媒体(Social Media)数据规模正呈爆炸性增长,通过对这类时空数据的挖掘可以整合用户的群体智慧,发现热门景点或线路,为用户提供更加精细的旅行服务。该文基于2005—2016年Flickr图片分享网站中用户分享的带地理标签的图片信息,通过空间聚类以及文本语义挖掘的方法对北京市的热门景点进行了提取。此外,本文还利用北京市的历史天气信息与用户图片信息进行融合,分析在不同时间、不同天气情景下,不同景点的热度分布规律,可以为旅行爱好者提供热门景点在多种视角下的游览规律。     

三维地图式可视化大数据

数据可视化技术利用计算机图形图像学以及数据挖掘技术,以交互方式将数据中的隐藏信息展示给用户,为用户决策提供参考。近年来,随着PC计算能力与互联网技术的快速发展,传统的数据可视化技术已无法满足人们日益增长的信息处理需求。目前,数据可视化在可视化过程中存在显示结果精确度低、表达方式单一、不能突出数字信息内含的规律性等问题。本文针对上述问题提出了基于三维地图的可视化大数据解决方案,该方案通过制作专题地图可视化数据,对数据的规律性进行了研究,从而方便用户理解数据的深层次信息,发现隐藏的特征、模式、趋势等信息。     

时空数据可视化研究

在移动互联网时代,资源互联和共享、群体协同与合作成为科学和社会发展的新动力,可视化、人机交互技术等在协同式知识传播与科学发现中发挥着重要作用。本文对时空大数据可视化的人机交互技术、数据挖掘技术及其可视化展示方法及其相关领域进行了大量研究。通过研究,本文将可视化分为描述可视化、挖掘型可视化、交互可视化,并对其进行详细的分析,最后对时空大数据可视化的发展趋势进行展望。     

智慧城市地理空间数据可视化技术探讨

从智慧城市、大数据时代的要求与地图的独特分析功能出发,探讨了大数据时代对地理空间信息及其可视化的要求和技术。对智慧城市建设时期的地理空间数据而言,不仅要求内容更全面更详细、表达更直观更仿真、建模结构化或实体化,而且要求向室内空间与室外空间融合、地上空间与地下空间融合、过去数据与现在数据融合、现在数据与未来数据融合的方向发展。     

像元尺度上分类不确定性评价及可视化表达

传统的地物类别尺度上的遥感影像分类不确定性评价仅能实现分类精度的数学度量,无法反映分类不确定性的空间分布,难以完整、准确地描述和理解遥感影像分类信息的不确定性.文章首先在像元尺度上对遥感影像分类的不确定性进行评价,并在此基础上利用计算机技术从彩色可视化、用户交互式可视化和用户选择性可视化模式3个方面在空间域上对分类不确定性进行描述,从视觉感知角度表达遥感影像分类的不确定性信息,从而使用户更加形象直观地理解不确定性信息数据的大小及其空间分布.     

地质大数据轻量化集成展示与专题应用

地质大数据是智慧地矿工程建设的基础。长期以来地质工作形成了海量多源异构数据,有效地将地质大数据进行整合、集成并加以应用,已成为智慧地矿工程建设的关键环节。本文分别对地质大数据集成面临的主要问题与解决思路,大数据集成平台的设计及项目应用等方面展开阐述。构建了多维动态可视化平台,在Web页面绘制了虚拟仿真地理场景并叠加了丰富的地理空间数据,对多维数据进行了可视化展示,采用B/S架构实现了无插件、轻量级的Web可视化页面展示,并实现了场景展示、地理数据处理、三维分析等功能。     

地理大数据挖掘研究进展与挑战

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。     

面向大数据的时空信息云平台建设研究

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。     

遥感大数据自动分析与数据挖掘

成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强,导致遥感数据的多元化和海量化,这意味着遥感大数据时代已经来临.然而,现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求.发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术,是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一.本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题,深入调查和分析了国内外的研究现状和进展,指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向.     

集成多源地理大数据感知城市空间分异格局

多源地理大数据为地理现象的分布格局、相互作用及动态演化提供了前所未有的社会感知手段。城市是人类活动最为集中的区域,产生了多种地理大数据,并支持对于城市空间的理解。城市内部的分异格局是城市研究和规划所要面对的重要议题,社会感知数据提供了从"人-地-静-动"4个维度刻画城市分异格局的途径。梳理了不同类型大数据对于表达这4个维度特征的支持,并借鉴"生态位"模型,通过一个实例研究展示了集成多源数据量化城市空间分异特征的应用,最后讨论了相关的理论问题。     

基于Hadoop的地质大数据融合与挖掘技术框架

地质领域数据量大,且种类多样。实现高效的多源异构地质数据的融合与挖掘,是研究地质作用机理,展开地质考察研究的重要手段。然而目前普遍存在着数据条块分割,格式各异,难以实现有效的共享与互操作。为此,本文提出了一种基于Hadoop的地质大数据融合与挖掘技术框架,该框架包括统一的地质大数据采集与预处理方法,基于元数据索引的存储与管理平台,基于Map/Reduce的地质大数据并行化计算模式与系统,面向可重用的地质大数据挖掘服务,以及支持在线三维展示的地质大数据分析结果可视化系统。该框架具有良好的实用性与可扩展性。本文在5个节点的测试系统上实现了多元素关联性分析,并取得了相对应单台机器3部的加速可比性。     

A spatiotemporal mining framework for abnormal association patterns in marine environments with a time series of remote sensing images

A spatiotemporal mining framework is a novel tool for the analysis of marine association patterns using multiple remote sensing images. From data pretreatment, to algorithm design, to association rule mining and pattern visualization, this paper outlines a spatiotemporal mining framework for abnormal association patterns in marine environments, including pixel-based and object-based mining models. Within this framework, some key issues are also addressed. In the data pretreatment phase, we propose an algorithm for extracting abnormal objects or pixels over marine surfaces, and construct a mining transaction table with object-based and pixel-based strategies. In the mining algorithm phase, a recursion method to construct a direct association pattern tree is addressed with an asymmetric mutual information table, and a recursive mining algorithm to find frequent items. In the knowledge visualization phase, a “Dimension–Attributes” visualization framework is used to display spatiotemporal association patterns. Finally, spatiotemporal association patterns for marine environmental parameters in the Pacific Ocean are identified, and the results prove the effectiveness and the efficiency of the proposed mining framework.     

政务地理空间大数据研究进展综述

近年来,地理空间大数据引起了产学研及政府部门的高度关注,甚至引发了许多变革。面向电子政务的地理空间大数据技术为政府信息管理和决策提供了新的手段。本文在阐述政务地理空间大数据的内涵及特点的基础上,重点梳理了政务地理空间大数据处理的关键技术,包括政务地理空间大数据整合、存储与管理、挖掘与分析、可视化以及决策支持服务技术,最后分析了当前和未来政务地理空间大数据所面临的机遇和挑战。     

大数据时代地矿数据资源服务的关键技术探讨

地矿数据的质量、数量和更新时效已成为衡量一个国家地质调查工作水准和社会化服务水平的基础标准之一,大数据时代下信息技术的飞速发展推动了地矿行业的数据资源共享和信息化服务水平的提高,但是,地矿行业属于传统行业,信息化水平不高、智能化水平更是欠缺。本文从地矿数据资源如何服务于经济社会发展进行探讨,重点论述了四大关键技术:1)地上、地下一体化的三维地质支撑软件;2)多源、多尺度空间数据融合;3)基于时空数据模型的地质大数据管理;4)多主题数据仓库构建和基于数据仓库的联机时空数据挖掘。     

智慧城市时空大数据云平台建设探讨

随着社会经济及城市建设的不断发展,建立智慧城市成为城市转型与国家可持续发展的有力举措。智慧城市时空大数据云平台具备数据获取、挖掘分析、时空数据服务等能力,为智慧城市的智能化带来可能。本文分析了传统智慧城市存在的问题,阐述了大数据时代智慧城市建设的技术路线及关键技术等方面的内容。