基于室内定位数据的群体时空行为可视化分析

室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。     

网约车数据挖掘的全流程方法研究

网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义.由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数据纠偏和数据压缩预处理技术,改善数据质量、减少数据体量;根据数据特点和轨迹数据时空分析共性特点,设计适宜的数据库结构,进一步提升数据查询及分析效率;再通过总结轨迹数据时空分析方法,采用核密度分析、空间聚类和统计分析,实现OD分析、车速分析和车流量分析,并通过开源时空大数据可视化库进行分析成果的展示.最后以重庆中心城区3个月的网约车数据为例进行验证,分析结果表明该方案具有一定适用性和可操作性.     

基于本体论的海洋流场语义分析与表达研究

随着海洋观测技术的不断发展,人类获取的海洋数据也快速增长,由于海洋流场是整个海洋系统物质流和能量流输送的主要渠道,基于这些观测数据进行海洋流场迁移变化规律分析及可视化表达研究,对所有涉海领域均具有非常重要的意义。然而,由于海洋时空大数据集合的多源性和异构性等原因,至今尚未有令人满意的海洋流场数据集成共享和动态可视化分析工具,从而导致这些异源异构数据难以实现统一标准下的集成组织与语义共享。为了实现海洋流场语义层次上的统一描述,本文在分析了海洋流场多维特征、拓扑特征、模糊特征等基础上,基于本体论的语义构建思想,提出并构建了基于四元组O=（C,P,R,I）的本体组织基础结构,其中C表示概念集合、P表示属性集合、R表示概念间的关系集合、I表示实例集合,通过对概念、属性、关系结构的进一步定义,共同组合构成了海洋流场整体本体结构。为了给出清晰的本体语义建模过程,以海流现象局部本体构建为例,在对成因性、空间性、时间性、运动性等本体属性分析的基础上,进行了海流概念、本体属性、语义关系的描述和定义,从而为海洋流场组织提供一个规范性框架。进而借助OWL语言本体建模的优势,以地转流为例进行了其形式化表达和本体类构建。研究结果表明,基于本体的海洋流场语义分析方法能有效地解决传统海洋现象描述中的异构问题,可为海洋信息共享与集成研究提供参考。     

多粒度时空对象可视分析体系初探

可视分析是用户进行数据认知、知识探索的重要工具和方法。全空间信息系统中以多粒度时空对象来进行现实世界实体的抽象和建模,并将其作为特征分析与计算的核心。本文从全空间信息系统的背景出发,对多粒度时空对象可视分析的概念进行阐述,并分析其流程与特点,在充分考虑全空间信息系统应用场景的基础上,提出了"场景—任务—实施方法"的方法体系,并对各实施方法的技术进行了讨论。最后以大数据交通为例,对多粒度时空对象可视分析在交通领域中的应用作了展望。     

多模态地理大数据时空分析方法

多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。     

“地理大数据时空模式挖掘的方法与应用研究”专辑征稿

正当今地理学研究已进入大数据时代,以记录人类行为信息为主的时空定位、社交媒体等地理大数据蕴藏着多源、多粒度和多模态的时空信息,突破了传统研究中数据源的局限,为地理(尤其是人文地理)现象的多尺度精准理解与时空动态模式发现提供了更为成熟的条件。因此,面向地理大数据,深度挖掘地理现象时空模式,揭示地理要素互作用与协同机制,发现地理系统动态演化规律,实现地理大数据时空解析,可为地理学研究提供有力的方法和技术支撑。本专辑面向时空定位、社交媒体等地理大数据,围绕时空模式挖     

台风时空过程的网络动态分析技术与示例

网络技术的发展为实时动态地显示时空过程信息和在线分析提供了可能,也为气象海洋等灾害性过程的预警和防灾决策支持提供了可能;另一方面,随着网络的普及化,公众对GIS时空分析模型的网络实时集成和可视化表达提出了迫切需求。本文在分析网络GIS最新发展趋势的基础上,针对时空过程的动态特性,探讨了时空过程网络实时动态查询、分析和可视化的技术方法,并以台风过程为代表,设计了适合网络环境的台风过程数据的有效组织形式和直观的表达方式,构建了一个台风过程网络系统原型,具备了时空过程查询、可视化、简单的空间分析等功能,实现了台风过境的时空影响网络在线分析。系统基于ArcGIS Server在.NET环境下实现。实践证明本文提出的时空过程网络动态技术,可快捷地实现时空过程信息的网络发布、过程的在线影响分析及其时空动态可视化,可为台风、海啸等灾害性过程的信息提供和灾害评价等提供空间技术支持。     

基于Web地理可视化分析系统的研究与设计

气候研究涉及海量时空数据集,其产生和存储在分布式计算资源中。科学家们需要一个直观且方便地工具去研究分布式时空数据。地理可视化分析工具可直观且方便地访问气候资料、探索各种气候参数之间的关系及交流研究成果。本文对基于Web的地理可视化分析系统的研究与设计做一些探讨,阐述该系统具有以下功能:1互联网上海量数据集管理;2时空数据的2D/3D可视化;3气候研究中各种时空统计分析;4交互式数据分析和知识发现。此外,本文也为管理、分发、分析大数据提供参考。     

时空过程网络可视化模拟与分析服务——以溃坝洪水为例

洪水溃坝等复杂灾害现象的时空过程模拟分析,是当前国际地理信息科学热点研究方向之一。随着网络的普及化,公众对GIS时空分析模型的网络实时集成和可视化分析提出了迫切的需求。本文以溃坝洪水为例开展了时空过程网络可视化模拟与分析服务研究,利用Web GL、HTML5、Ajax、Web Service、GPU并行计算等技术手段,通过探讨溃坝洪水时空模型计算优化、网络三维可视化模拟与动态交互分析等关键技术,研发了原型系统并进行应用实验。实验结果表明,本文研究成果有助于实现时空过程信息的网络发布,在线影响分析及动态可视化服务,可为分布式网络环境下溃坝洪水等时空过程信息管理和应急决策提供科学依据和技术支持。     

近10年来犯罪时空预测国内外研究与实践进展

基于地点的犯罪时空预测由于不直接涉及个人数据，且可与警务巡逻和精准化治安防控策略有机结合，现已成为预测性警务领域的研究热点和主要实践方向。本文对2013年以来国内外犯罪时空预测的最新进展进行综述，主要工作包括：(1)总结了该领域研究在文献数量快速增加、研究主题日益多元、主要研究群体分布相对集中等方面的总体特征；(2)梳理了犯罪时空预测的目标主体、时间尺度、空间尺度、模型方法、精度评价、实践效果评估六大基本要素的新变化、新指标或新进展；(3)介绍了常用犯罪时空预测软件及各国预测性警务实践；(4)探讨了在实践应用的各个阶段所面临的伦理问题及挑战，以及各界为规避此问题做出的尝试；(5)展望了犯罪时空预测后续研究重点。本研究为犯罪时空预测领域勾勒出一个较为全面和清晰的轮廓，可为国内犯罪地理、智慧警务、警用地理信息系统（PGIS）等相关领域的研究者和从业人员提供有益参考。     

海洋标量场时空过程远程动态可视化服务研究

随着多源、大面海洋遥感数据及其反演产品呈指数形式增加,利用网络实现远程长时间序列的海洋标量场动态可视化查询、分析,成为海洋信息服务的迫切需求之一。本文在深入分析现有海量数据网络动态可视化技术及海洋标量场时空变化过程的特点时,针对海洋标量场数据探讨标量场的点过程和面过程的网络可视化表达。并以海表温度数据为例,介绍了从MODIS的海表温度反演产品到网络发布的整个处理流程,构建了中国台海区域海表温度场时空过程的网络可视化原型系统。在该原型系统中,实现了海表温度场任意点位的温度查询,任意点位温度时间变化的过程曲线,温度场面过程时空过程动态演进可视化分析等功能。同时该原型系统可以为其他海洋标量场的时空过程可视化提供技术与方法借鉴。     

基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析

城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。     

基于Web文本的灾害事件信息获取进展

大数据时代海量网络文本中蕴含的灾害事件信息是防灾减灾研究和应用的重要资源。从异构的Web文本中快速、准确抽取灾害事件时空信息和属性信息,分析其时空动态变化模式与趋势并进行可视化表达,是当前地理信息与灾害信息领域关注的热点。本文从Web文本挖掘的整体技术框架、灾害主题页面抓取、灾害事件信息解析与抽取、灾害事件信息空间展示分析、以及防灾减灾应用系统等方面调研和综述了相关进展。针对防灾减灾领域的Web文本信息获取未来趋势,分析概括了全流程的Web文本灾害事件信息提取适用技术,并指出未来研究趋势：① 重点开展全球灾害信息全景式获取分析,实现全球灾害事件信息的自动化获取、分析及可视化展示;② 向联合国可持续发展目标（SDGs）和中国“一带一路”倡议,加强典型热点区域的Web灾害事件信息获取分析应用研究并形成示范系统;③ 按照数据、信息、知识的应用层次,建立以大数据挖掘和分析技术支撑的新型防灾减灾知识服务系统。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。     

地质大数据可视化关键技术探讨

详述了地质大数据可视化的研究内容,从应用角度可将其分为:表达三维可视化、分析三维可视化、过程三维可视化、设计三维可视化和决策三维可视化5类。针对地质大数据这5类可视化中涉及到的几方面关键技术进行了深入探讨,包括:地质体三维可视化动态精细建模技术;基于CUDA+GPU集群的地质体属性场数据并行可视化技术;针对地质大数据的可视化分析技术;基于地质大数据的虚拟现实和增强现实技术等。对这几方面关键技术的现状、技术路线以及实现效果进行了论述和展示。      

基于特征的海洋锋线过程时空数据模型分析与应用

客观世界存在时空场,大部分地理实体或现象在时空域具有动态变化特性,其空间、时间和属性是过程的统一体,传统的GIS时空数据模型在描述、表达、组织与分析这类数据时面临许多挑战。然而,基于特征的数据模型和以过程为对象的时空数据组织在动态数据的描述与表达的方面具有独特的优势。本文探讨了基于特征的线过程时空数据模型组织的六元组框架体系,实现空间、时间和属性的一体化存储和地理实体的动态分析。在分析线时空过程特性的基础上,归纳总结出3大类12个类别的线过程,进一步提出了基于特征的线过程时空数据模型(Feature-based Line Process Spatio-temporal Data Model)的概念;利用文件层次分块结构对时空线过程数据进行了组织与存储。最后以海洋锋为实例,探讨了该模型在时空数据组织、时空查询、时空过程提取和时空过程可视化等方面的应用。结果表明,该模型能够很好地应用于具有时空过程特性的线数据中,也为时空数据模型的总体设计提供借鉴。     

政区多粒度时空对象建模及其Geodatabase实现

全空间信息系统是将现实世界抽象为由多粒度时空对象组成的数据世界,对动态且复杂的现实世界中的各类时空实体对象进行表达、分析等。时空数据模型是时态地理信息系统（TGIS）核心,在一些特定领域上取得了较好的应用效果,对时空对象的时态信息进行了一定程度的表达,但仍旧无法完整地描述时空对象的变化以及联系。本文在分析时空数据模型的研究现状和存在问题的基础上,以全空间多粒度时空对象建模为指导思想,以北京近百年来的政区演变为例,分析了政区的基本特征,进而将政区看作是多粒度时空对象,探索了多粒度时空对象的建模方法,对政区进行了多粒度时空对象表达,并采用可视化表达的方法进行了实验验证。结果表明：多粒度时空对象建模能较好地反映政区的空间特征、属性特征和时间特征,反映其在时空上的演变过程以及便于更好地支持时空对象的查询、分析和可视化表达等。     

GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。     

GIS技术发展与社会化的困境与挑战

GIS技术目前存在空间表达不完备、时空表达不融合等问题,在社会化应用方面也缺乏大型的示范性工程。应对上述挑战,GIS需要在时空统一的数据模型构建、有效的数据组织管理技术、空间索引技术、GIS加速器和形式多样的表达和交互能力等方面进行突破,形成可支撑GIS社会化应用的关键技术体系。同时,面向GIS的社会化应用的大力推进,首先,要树立"全方位看世界"的GIS观,其次,GIS的发展必须从面向"地理环境"走向面向"人",要适应大众对媒体的需求发展影视GIS。在重大GIS社会化应用工程建设方面,家谱GIS是GIS社会化的一个很好的切入点,其对研究和传承中华历史文明具有重要意义。