本文選題：軌跡數(shù)據(jù) + 多比例尺表達��； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報》2017年08期

【摘要】：本研究以北京市出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)為例,建立了一種面向軌跡起止特征點(Origin-Destination,OD)的多比例尺可視化表達方法。首先,依據(jù)軌跡點描述信息提取OD特征點,并進行無效點清理與排除;然后,利用分布密度指標(biāo)和輔助行政區(qū)劃數(shù)據(jù)實施聚類分析,對OD數(shù)據(jù)分布空間進行區(qū)域劃分;最后,定義參量統(tǒng)計各區(qū)域間OD數(shù)據(jù)隱含的流向特征,并設(shè)計專門符號進行可視化。其中,通過調(diào)整最小區(qū)域面積控制參數(shù)建立與街區(qū)、商圈、城區(qū)等不同層次地理單元相對應(yīng)的區(qū)域劃分,從而獲得涵蓋3種不同級別的OD數(shù)據(jù)多比例尺表達結(jié)果。試驗結(jié)果表明,本文提出的方法能夠?qū)壽EOD數(shù)據(jù)進行有效降維,獲取不同尺度下區(qū)域間的車輛移動關(guān)系,對揭示車流人流時空交互模式及輔助決策有參考意義。
[Abstract]:Taking the GPS trajectory data of taxi in Beijing as an example, a multi-scale visual representation method for origin-Destation ODG (locus origin-Destation ODG) is established. Firstly, OD feature points are extracted according to the description information of track points, and the invalid points are cleaned up and excluded. Then, the distribution space of OD data is divided by cluster analysis using distribution density index and auxiliary administrative division data. Finally, the distribution space of OD data is divided. Parameters are defined to calculate the implied flow characteristics of OD data between regions, and special symbols are designed to visualize them. By adjusting the control parameters of the minimum area, the multi-scale representation results of OD data covering three different levels are obtained by establishing the regional division corresponding to geographical units at different levels, such as blocks, commercial circles, and urban areas. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the dimension of trajectory OD data and obtain the relationship of vehicle movement between different scales. It has reference significance for revealing the space-time interaction mode of traffic flow and auxiliary decision.
【作者單位】： 信息工程大學(xué);西安測繪研究所;北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所;國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室;武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41401447) 國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室開放基金項目(KF-2016-02-020) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”)項目(2015AA124103)
【分類號】：P208;P228.4

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本文編號：2014104