CN110059147A - 基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化系统及方法，包括以下内容：绘制可视化区域时空基础地图：根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；时空数据采集步骤：根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；数据分析处理步骤：对获取的时空数据进行分析处理；可视化模型展示步骤：将数据分析处理步骤的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型实现确定区域地图的可视化展示。通过绘制确定城市区域的时空基础地图与采集的时空数据导入到可视化模型中进行处理最后通过时空可视化展示终端实现地图的可视化展示，使得地图表示更为直观。
Description
技术领域
本发明涉及地理信息可视化领域，尤其涉及一种基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化系统及方法。
背景技术
地理空间信息是国家重要信息资源，随着科技的发展进步现迫切需要实现全国多尺度、多类型地理空间信息资源的综合利用和在线服务；在大数据时代，智慧城市的建设需要时空大数据为基础，在智能城市的建设过程中知识的挖掘和其地图的可视化是智慧城市的一大体现；而现在还暂没有对智慧城市地图进行可视化的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化系统及方法，能够对确定的城市进行该城市区域地图进行可视化展示。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，所述方法包括以下内容：
绘制可视化区域时空基础地图：根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
时空数据采集步骤：根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
数据分析处理步骤：对获取的时空数据进行分析处理；
可视化模型展示步骤：将所述数据分析处理步骤的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型实现确定区域地图的可视化展示。
在进行所述可视化模型展示步骤之前还需要建立并训练可视化模型。
所述建立并训练可视化模型包括以下步骤：
获取并存储海量时空数据形成时空大数据库；
基于GIS地理信息系统和B/S架构构建初始可视化模型；
将时空大数据库中的数据导入初始可视化模型中对模型进行训练，直到初始可视化模型成熟为止。
所述数据分析处理步骤包括以下内容：
将时空数据进行聚类、筛选和融合分析；
对具有地理属性的空间数据进行空间编码处理并确定对应空间数据的采集时间节点；
将该采集时间节点与具有时间属性的时间数据进行一一对比分析；
将时间节点和时间属性相同的空间数据和时间数据进行关联。
所述将时空数据进行聚类、筛选和融合分析包括以下步骤：
将所有时空数据根据信息相似度原则进行数据类别分析；
将各个类别的数据中具相同地理属性和时间属性的数据剔除、融合，筛选出符合要求的各类别的时空数据。
所述绘制可视化区域时空基础地图包括以下内容：
确定可视化区域的GIS地理系统地图；
在该区域的GIS地理系统地图上绘制空间矢量地图，并对数据的地理属性进行地图渲染；
在所述空间矢量地图上绘制时间轴，表示数据的时间属性，得到该区域的时空基础地图。
基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，所述可视化模型展示步骤包括以下内容：
将数据分析处理后的时空数据输入到成熟的可视化模型中进行处理；
将所述时空基础地图输入到成熟的可视化模型中，并根据地理属性和时间属性将处理后的时空数据在所述时空基础地图中进行排列；
将排列结果输入到时空可视化展示终端进行展示。
它包括绘制模块、时空数据采集模块、数据分析处理模块、可视化模型和时空可视化展示终端；
所述绘制模块用于根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
所述时空数据采集模块用于根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS 地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
所述数据分析处理模块用于对获取的时空数据进行分析处理；
所述可视化模型用于根据所述数据分析处理模块的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型得到模型处理结果；
所述时空可视化展示终端用于对所述可视化模型的输出结果进行可视化展示。
还包括时空大数据库，所述时空大数据库用于存储获取的用来训练所述可视化模型的海量时空数据。
本发明的有益效果是：基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化系统及方法，通过绘制确定城市区域的时空基础地图与采集的时空数据导入到可视化模型中进行处理，使得时空化知识能够多维表达；最后通过时空可视化展示终端实现地图的可视化展示，在展示的可视化地图中体现了地理信息的空间属性和时间变化的时间属性，使得地图表示更为直观。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，所述方法包括以下内容：
S1、绘制可视化区域时空基础地图：根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
S2、时空数据采集步骤：根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS 地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
S3、数据分析处理步骤：对获取的时空数据进行分析处理；
S4、可视化模型展示步骤：将所述数据分析处理步骤的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型实现确定区域地图的可视化展示。
在进行所述可视化模型展示步骤之前还需要建立并训练可视化模型。
所述建立并训练可视化模型包括以下步骤：
A1、获取并存储海量时空数据形成时空大数据库；
A2、基于GIS地理信息系统和B/S架构构建初始可视化模型；
A3、将时空大数据库中的数据导入初始可视化模型中对模型进行训练，直到初始可视化模型成熟为止。
进一步地，初始可视化模型训练成熟的标准为时空数据排列正确率大于 99％。
所述数据分析处理步骤包括以下内容：
S31、将时空数据进行聚类、筛选和融合分析；
S32、对具有地理属性的空间数据进行空间编码处理并确定对应空间数据的采集时间节点；
S33、将该采集时间节点与具有时间属性的时间数据进行一一对比分析；
S34、将时间节点和时间属性相同的空间数据和时间数据进行关联。
所述将时空数据进行聚类、筛选和融合分析包括以下步骤：
S311、将所有时空数据根据信息相似度原则进行数据类别分析；
S312、将各个类别的数据中具相同地理属性和时间属性的数据剔除、融合，筛选出符合要求的各类别的时空数据。
进一步地，筛选出符合要求的各类类别的时空数据包括筛选出的数据必须同时具备空间的地理属性和时间属性，且其地理属性和时间属性皆为有效。
其中，地理属性和时间属性皆为有效表示其具备地理属性和时间属性的时空数据必须是确定的该区域的同时时空数据，不能为空间的地理属性和时间属性不一致的时空数据，即空间的地理属性数据为实时数据，而时间属性数据为历史数据，或者空间的地理属性数据为历史数据，而时间属性数据为实时数据。
所述绘制可视化区域时空基础地图包括以下内容：
S11、确定可视化区域的GIS地理系统地图；
S12、在该区域的GIS地理系统地图上绘制空间矢量地图，并对数据的地理属性进行地图渲染；
S13、在所述空间矢量地图上绘制时间轴，表示数据的时间属性，得到该区域的时空基础地图。
基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，所述可视化模型展示步骤包括以下内容：
将数据分析处理后的时空数据输入到成熟的可视化模型中进行处理；
将所述时空基础地图输入到成熟的可视化模型中，并根据地理属性和时间属性将处理后的时空数据在所述时空基础地图中进行排列；
将排列结果输入到时空可视化展示终端进行展示。
它包括绘制模块、时空数据采集模块、数据分析处理模块、可视化模型和时空可视化展示终端；
所述绘制模块用于根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
所述时空数据采集模块用于根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS 地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
所述数据分析处理模块用于对获取的时空数据进行分析处理；
所述可视化模型用于根据所述数据分析处理模块的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型得到模型处理结果；
所述时空可视化展示终端用于对所述可视化模型的输出结果进行可视化展示。
还包括时空大数据库，所述时空大数据库用于存储获取的用来训练所述可视化模型的海量时空数据。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述方法包括以下内容：
绘制可视化区域时空基础地图：根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
时空数据采集步骤：根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
数据分析处理步骤：对获取的时空数据进行分析处理；
可视化模型展示步骤：将所述数据分析处理步骤的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型实现确定区域地图的可视化展示。
2.根据权利要求1所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：在进行所述可视化模型展示步骤之前还需要建立并训练可视化模型。
3.根据权利要求2所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述建立并训练可视化模型包括以下步骤：
获取并存储海量时空数据形成时空大数据库；
基于GIS地理信息系统和B/S架构构建初始可视化模型；
将时空大数据库中的数据导入初始可视化模型中对模型进行训练，直到初始可视化模型成熟为止。
4.根据权利要求1所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述数据分析处理步骤包括以下内容：
将时空数据进行聚类、筛选和融合分析；
对具有地理属性的空间数据进行空间编码处理并确定对应空间数据的采集时间节点；
将该采集时间节点与具有时间属性的时间数据进行一一对比分析；
将时间节点和时间属性相同的空间数据和时间数据进行关联。
5.根据权利要求1所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述将时空数据进行聚类、筛选和融合分析包括以下步骤：
将所有时空数据根据信息相似度原则进行数据类别分析；
将各个类别的数据中具相同地理属性和时间属性的数据剔除、融合，筛选出符合要求的各类别的时空数据。
6.根据权利要求1所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述绘制可视化区域时空基础地图包括以下内容：
确定可视化区域的GIS地理系统地图；
在该区域的GIS地理系统地图上绘制空间矢量地图，并对数据的地理属性进行地图渲染；
在所述空间矢量地图上绘制时间轴，表示数据的时间属性，得到该区域的时空基础地图。
7.根据权利要求3所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法，其特征在于：所述可视化模型展示步骤包括以下内容：
将数据分析处理后的时空数据输入到成熟的可视化模型中进行处理；
将所述时空基础地图输入到成熟的可视化模型中，并根据地理属性和时间属性将处理后的时空数据在所述时空基础地图中进行排列；
将排列结果输入到时空可视化展示终端进行展示。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法的地图可视化系统，其特征在于：它包括绘制模块、时空数据采集模块、数据分析处理模块、可视化模型和时空可视化展示终端；
所述绘制模块用于根据GIS地理信息系统绘制确定的可视化区域的时空基础地图；
所述时空数据采集模块用于根据确定区域范围的地理位置信息，并基于GIS地理信息系统对该区域范围具有地理属性和时间属性的时空数据进行获取；
所述数据分析处理模块用于对获取的时空数据进行分析处理；
所述可视化模型用于根据所述数据分析处理模块的输出结果和所述时空基础地图输入到可视化模型得到模型处理结果；
所述时空可视化展示终端用于对所述可视化模型的输出结果进行可视化展示。
9.根据权利要求8所述的基于空间大数据进行知识挖掘的地图可视化方法的地图可视化系统，其特征在于：还包括时空大数据库，所述时空大数据库用于存储获取的用来训练所述可视化模型的海量时空数据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20190726 |