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人类正从IT时代走向DT时代,诸多的技术手段使大数据处理技术能够从大规模数据中分析出相关模式或趋势,让我们对海量数据的价值挖掘充满了期待.当可视化呈现让大数据的潜力达到最大时,以往未被观察到的现象或趋势很容易被发现,用户能够快速地获得更多信息,发现他们所需要的价值.因此,如何最大化地呈现大数据中隐含的价值变得尤为关键.本文将重点研究空间大数据的可视化方法,充分发挥数据可视化的作用,帮助用户挖掘隐藏在空间大数据中的价值. 相似文献
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可视化建模是利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法。该技术以其简化需求、易于理解问题、沟通问题等特点被广泛应用于软件开发的各个环节中。本文分析了空间信息处理的特点,结合可视化建模和工作流的技术,提出了空间处理建模的概念,并探讨了空间处理建模的建模流程及应用方式。 相似文献
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利用1961-2020年辽宁地区62个国家级气象观测站生长季的逐日气象观测数据,采用Penman-Monteith公式计算了辽宁地区参考作物腾发量(ET0),利用ArcGIS的克里格插值法、M-K检验分析了辽宁地区生长季ET0的时空分布特征,对影响ET0变化的成因进行了分析。结果表明,近60年辽宁地区生长季参考作物腾发量呈现由西北向东南递减的变化趋势;ET0在1961-2010年呈下降趋势,2011-2020年呈升高趋势,生长季多年平均ET0变化趋势表现为波动下降趋势;生长季内ET0对相对湿度的响应最为敏感,为负效应。ET0对风速和温度变化的响应敏感性相对较小,为正效应。湿度的敏感系数绝对值明显高于风速和温度,7月份达到峰值;多年相对变化率绝对值最大的是风速,其次是温度和相对湿度;三个气象要素对ET0贡献最大的是风速,温度和湿度对ET0的正贡献不及风速的负贡献,综合敏感性和贡献两方面因素分析,风速的变化趋势为ET0呈下降趋势的主导因子。 相似文献
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