【摘要】：隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展以及移動設備、傳感器設備的不斷普及,如今獲取地理空間數(shù)據(jù)的手段越來越多,現(xiàn)在已經處于地理大數(shù)據(jù)時代。數(shù)據(jù)可視化能以圖表方式展現(xiàn)數(shù)據(jù),幫助用戶以直觀有效的方式進行數(shù)據(jù)分析,目前在地理空間數(shù)據(jù)可視化方面已有很多研究。但目前仍然存在一些問題,特別在處理密集型數(shù)據(jù)可視化問題時,現(xiàn)有支持地理空間數(shù)據(jù)可視化的平臺仍采用粗粒度、準確率低、時間復雜度高的方法,為用戶后續(xù)分析造成了較大的誤差。此外,各可視化平臺對于多源、海量、異構的地理空間數(shù)據(jù)存儲和處理不完善,并且不支持數(shù)據(jù)實時可視化。本文對密集型數(shù)據(jù)可視化問題進行研究,構建支持多源、海量、異構的數(shù)據(jù)源和支持數(shù)據(jù)實時可視化的地理空間數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)。本文主要研究內容包括以下三點:第一、在深入理解電子地圖服務模型和地理空間點數(shù)據(jù)特征的基礎上,針對密集型點數(shù)據(jù)可視化問題,設計并實現(xiàn)了基于格網劃分和K-means算法的點聚類算法,提高了點聚類的準確度。第二、以機器學習聚類算法為基礎,結合DBSCAN和K-means兩種聚類算法,實現(xiàn)了一種兩階段邊線綁定算法。實驗結果表明,該算法在時間復雜度沒有顯著提高的情況下比常用的邊線綁定算法具有更高準確率。第三、設計并實現(xiàn)支持多源異構數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)實時可視化和友好交互的通用系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以通過所見即所得的可視化選項配置實現(xiàn)一站式應用,包括數(shù)據(jù)源上傳、創(chuàng)建地圖圖表、可視化屬性配置及可視化結果展示等功能模塊。該系統(tǒng)對于點數(shù)據(jù)和線數(shù)據(jù)可視化支持本文實現(xiàn)的點聚類算法和邊線綁定算法,在相關技術分析結果上結合具體應用場景實現(xiàn)了靈活、快速的可視化應用,能夠高效、準確展示地理空間數(shù)據(jù)隱藏的信息和規(guī)律,提高數(shù)據(jù)的可訪問性和可理解性。
【圖文】：

本文將地理空間數(shù)據(jù)可視化根據(jù)地理空間矢量數(shù)據(jù)的特征分為點數(shù)據(jù)可視逡逑化、線數(shù)據(jù)可視化和面數(shù)據(jù)可視化，并根據(jù)此分類對常用圖表及其功能進行總結，，逡逑如下圖２－３所示。逡逑１０逡逑

邐？邐ｒｆｉ？－逡逑圖２－４全國主要城市空氣質量可視化逡逑？邐線數(shù)據(jù)可視化逡逑線數(shù)據(jù)通常指的是連接地圖上兩個或多個點的線段或者路徑。比如地鐵線路、逡逑公交線路等。線數(shù)據(jù)具有長度屬性，即所經過的地理距離，可以通過顏色、線條逡逑１１逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;TP311.52

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本文編號：2605657