一种基于Heat Map的地理标签数据可视化表达的研究

地理标签数据是指蕴含在网页、照片、微博等信息媒介中的地理空间信息,其表现形式通常是经纬度坐标。通过分析地理标签数据的研究现状,对地理标签数据进行分类,并归纳地理标签数据具有属性数据非结构化、海量信息分布不均、强调位置相对关系等特点。针对其中一个特点,通过对K-means算法进行改进,结合计算机图形学相关知识,利用热力图表达地理标签数据的分布特征。最后,通过与ArcGIS核密度图、散点图进行比较,得出该热力图算法具有表达效果明显、用户体验好等优点。

一种船舶历史活动热力图实时生成策略

在船舶信息大数据系统中,针对在客户端向服务器请求大批量历史数据并实时绘制热力图时,会出现耗时较长、热力图效果失真以及地图软件漫游时跟随性差或卡顿等问题,提出一种改进的船舶历史活动热力图实时生成策略。该策略在基于像素聚类思想的热力图生成方法基础上,采用基于非线性变换的图像增强算法和像素补点方法,对传统方法绘制的热力图所存在的显示失真问题进行校正和优化,并在此基础上,提出动态加载与绘制策略和多线程实时成图策略,来生成船舶历史活动的热力图。试验表明,所提出策略在热力图绘制的效率、成图效果以及地图软件的交互体验上都得到了提升。

地理信息技术在自然资源监测管理中的应用研究

地理信息技术的快速发展为区域范围内自然资源的监测管理工作提供了较为便捷的解决方案。本文以地理信息技术为基础,对传统自然资源监测方法的弊端进行综合分析,多方调研自然资源监测管理需求,利用ArcGISAddin设计开发自然资源监测管理辅助系统,辅助作业人员进行自然资源监测数据快速生产,并基于热力图方式进行监测成果可视化展示,辅助福建省进行自然资源监测管理,取得了较好的应用效果,为该地区自然资源的有效监管提供了较为可靠的技术支撑。

基于时空地理加权回归模型的南宁历史城区活力影响因素研究

本文以南宁历史城区为研究对象,通过基于多源数据的定量测度方法,描述活力时空变化特征,筛选活力影响因素指标,并构建时空地理加权回归模型,从时间和空间两个维度讨论指标对历史城区活力的影响。回归模型结果显示:街道环境、功能业态和交通可达性对历史城区活力的影响有时空异质性。可步行性、餐饮、文化休闲和生活住宿密度与历史城区活力呈正相关。餐饮、生活住宿、购物、医疗保健密度和距公交站点距离对工作日的活力影响程度更为显著,而在周末,可步行性、天空视率、绿视率和行政办公密度对活力的影响程度更强。最后提出了提升历史城区活力的规划设计启示。

基于移动大数据的地震人口热力实时获取系统实现与应用——以泸定M_(S)6.8地震为例

震后第一时间获取震中的人口情况对于开展应急处置决策非常关键。获取海量移动互联网人口分布数据,采用分布式集群进行海量数据的实时处理和网格化,为确保震后系统能够达到秒级产出的效率,设计了多级的多策略抽稀计算并基于HeatMap实现可视化展示,震后实现秒级震中周边指定范围的热力人口数据计算和分布图的自动绘制。以泸定M_(S)6.8地震为例进行应用,体现出基于海量移动互联网用户数据获取震中人口分布的优势。

基于多源大数据和人口分布视角的青岛市中心城区空间结构研究

以青岛市中心城区为例,基于动态的百度热力图和静态的POI数据,借助ArcGIS技术平台,采用栅格计算、核密度分析、耦合协调模型等方法,探究时空两个维度下人群集聚度、集聚位置、活动重心、与POI分布的耦合关系以及城市公共中心等特征。结果表明:工作日人群活动在时空上均受制于通勤节奏,高热力持续时间久;休息日在出行时间上存在滞后特征,空间位置主要集中在商业综合体;人口活动重心迁移在休息日时呈逆时针环形轨迹特征,工作日时轨迹范围更广,反映出就业和商业重心位于居住重心的东北方向;青岛市中心城区人口聚集与POI密度耦合协调关系良好,空间分布上具有“大集聚、小分散”的城市中心体系,存在各级中心发展不平衡、一强多弱等现象。

中国澳门关闸马路旅游商业化街区活力研究

旅游商业街区是城市经济发展与城市产生活力的核心区域,如何构建富有特色的城市风貌将是旅游发展的重要课题。本文基于三元交互理论、城市旅游系统等基础理论,构建旅游商业街区空间活力研究框架。以中国澳门关闸马路为研究范围,采用POI数据及百度热力图,对旅游商业街区空间活力的外在表征与构成要素进行分析,研究结果显示良好的地理区位及适用于街区设定的功能聚集分布等条件是影响街区空间对人群吸引力以及空间活力产生的重要因素。

基于FOA的无人机协同态势感知搜寻模型构建及应用

无人机协同态势感知搜寻任务规划问题是当前无人机应用研究领域的关注重点。基于现实无人机搜寻任务统计的大数据概率搜寻热图,概括总结出区域定点搜寻、大范围机动搜寻和机动避让搜寻3类搜寻目标机动模式,采取大数据增量计算3类情形下的无人机协同搜索识别概率,基于果蝇优化算法对应构建了“效率优先”“中心辐散”和“向心辐合”搜索策略的无人机协同态势感知FOA搜寻模型,得到无人机协同搜索到搜寻机动目标的最高概率分别为66.82%、86.72%和81.48%,并利用博弈论思想对无人机协同搜索策略和搜寻机动目标对抗避让策略进行了辨析。该模型具有较强适应性,为无人机协同态势感知搜寻任务规划问题提供了一定技术支撑。

智慧城市人口热力平台可行性研究

通过分析某市在应急、文旅等政府管理工作中的重难点,掌握区域人口相关动态情况成为管理工作的首要任务,提出用手机信令、互联网等数据打造相关应用,建立大数据模型,设计了智慧城市人口热力平台解决方案。

以热力散点图实现专利统计数据视觉展示研究

作为专利数据分析结果的重要可视化工具,散点图与热力图各有优劣。通过在散点图的基础上叠加热力图,对二者进行取长补短。首先将散点图中的尺寸变量与实际数值进行解耦,然后设计映射函数来处理散点的实际数值从而得到散点的尺寸变量,最后叠加热力图。所得到的热力散点图能够使数值大小处在不同数量级的散点之间,呈现出尺寸大小的对比,以及数值大小处在相同数量级的散点之间,呈现出颜色深浅的对比,由此取得更好的视觉效果。

基于百度地图热力图的城市空间结构研究--以上海中心城区为例

在百度地图热力图工具所提供的动态大数据基础上,尝试利用数据的实时优势建立基于空间使用强度的城市空间研究方法。并以上海中心城区为例,对人群的集聚度、集聚位置、人口重心等指标在连续一周中随时间的变化情况进行了考察和分析,发现在工作日时段内上海中心城区的人群集聚在时间上比周末持久而在空间上比周末分散,同时中心城区的人口重心移动在工作日呈现出逆时针的周期特征,而在周末则没有明显的规律。研究表明百度地图热力图数据在经过适当的挖掘和处理后能够为城市空间研究提供更为动态的视角和方法。

基于Spark的大数据热图可视化方法

针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题,结合Spark和LOD技术,以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架.首先利用Spark平台分层并以瓦片为单位并行计算,然后将结果分布式存储在HDFS上,最后通过web服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射,以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离,为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.

基于大数据的武汉主城区公园绿地使用空间分布特征研究

大数据时代来临,基于地理位置信息的大数据为人居环境学科的研究者提供了全新的视角。大量文献证明大数据在公园绿地的研究中具有重大的理论意义和实践价值。该文以武汉市主城区公园绿地为研究对象,利用百度地图热力图移动大数据进行绿地使用研究,分析了武汉市主城区公园绿地使用空间分布特征。研究结果表明:武汉市主城区内公园绿地高热区域主要集中在汉口中心城区和武珞路—珞瑜路沿线,绿地周边人口密度和综合通配套对使用率有极大影响;公园绿地单体面积对空间使用率有较强影响,单体面积较大的公园绿地内部空间更为功能多样化,普遍空间使用率偏低。在工作日、周末、假日一天内公园绿地使用面积变化规律基本相似,但在使用面积和热度聚集特征上表现出较大差异。

基于LBS人口数据可视化监测系统

主要介绍基于LBS的人口数据可视化监测系统的设计和应用。通过统计人口数据,利用计算机图像生成技术,将人口数据生成热力图形式的可视化图片,对人口流动的状态绘制成动态迁徙效果,提供位置服务(Location Based Service,LBS)。本文详细论述了系统的设计原理、功能模块和业务流程。

中小城市非机动交通空间分析——河北省沧州市实证研究

非机动交通是中国大多数中小城市最普遍的出行方式,却常常面临路权难以保障、规划难以落地、设计难以优先的困境。这与市域非机动交通OD量化预测缺乏、道路网非机动交通效益量化评价缺位、断面非机动交通构成及分布规律分析缺失不无关系。以河北省沧州市主城区为实证样本,从市域、网络、断面3个视角研究中小城市非机动交通空间,建立慢行热力空间,慢行岛、核、辐,慢行源、汇、集3类空间分析模型。提出交通廊道、健康休闲网络两类非机动交通网络及其文体活动策划,并对典型断面通勤与休闲非机动交通流量大数据检测及其与气候环境和交通政策的相关性进行分析。最后提出中小城市非机动交通优先发展、网络规划及文化传播建议。

省域房产大数据热力图人工智能预测系统

省域范围房产交易与登记大数据可视化呈现的建模分析预测对于研究我国城乡建设、区划经济的布局趋势,呈现城镇建设发展指标的时空演化,辅助支持科学决策、宏观调控等具有重要意义.考虑到这些经济活动数据的预测建模涉及到尚无明确数学表达的、因素作用复杂的事物状态演变过程,受近代人工智能深度神经网络技术在类似复杂场景成功应用的启发,我们采用相关的长短时记忆网络模型(LSTM)与全连接层(FC)技术等AI技术,建立起宏观可视化的省域房产大数据热力图预测系统.本文的主要系统建设实践是,利用所获的广东省域(东沙群岛除外)历年积累的房产法定业务大数据,基于各市房屋建成年份时序,实现对区域房产套数和面积等基本指标的年末地理热力图建模预测功能.本文创造性提出“网格累计量预测+市域增量预测修正”的总体预测建模计算框架,为省域房地产大数据人工智能建模预测增加了网格粒度调选和局部结合全局预测修正的调优途径,提高了预测模型的适用性.应用分析表明,建模预测系统的计算结果具有较高的合理性和实用性.

数据热图与内存计算自动化协同优化

关系型数据库(Relational Database Management System,RDBMS)技术正在经历重大的变更,从固定的服务器和存储转向灵活的云部署,从存储优化的数据库管理转向内存优化的数据库管理。开源数据库技术不断涌现,商用数据库技术不断深化,其中在企业级数据库系统中有2项新技术的发展引人注目,分别是分析数据使用情况的数据热图和提供I/O性能的内存计算(Database In-Memory)技术。文章提出一种将2种技术结合运用,自动化协同优化的方法,综合2种技术的优点,以数据库热图为基础数据,自动化分析推荐内存计算的优选目标,并且对Database In-Memory中的数据自动加载/卸载。本方法不增加软硬件成本,通过优化对资源利用的效率提升数据库系统的性能,对企业级数据库的性能优化有明显的效果。在电力信息化系统中应用本文的技术,可以快速提升数据库性能。由于可以实时优化,避免了以往优化工作滞后的问题,同时可以减少优化的工作量,节省人力物力,降低了成本。

基于热力图大数据法对风景园林游憩空间使用的研究——以海南兴隆植物园为例

随着大数据运用的普及,其为景观空间的使用提供了新的调查研究方法.本文主要通过热力图,结合GIS和Excle,分析了兴隆热带植物园的空间使用,在其9个分区中,通过对比同一分区不同时间段和同一时间段不同分区的空间使用情况,分析了空间使用不同的原因,并对园区和同类型植物园的规划进行了探讨.此外,文中对比了热力图大数据法和现场调研的结果,验证了热力图大数据法的可行性.

以提升空间热度为导向的上海花木-龙阳路绿道选线及优化研究

通过对2018年一周内(3月2631日)上海市中心城区百度热力图进行分时段统计分析发现:同一规划级别的城市中心在城市空间热度上存在着巨大差异,这与上海市现行城市规划中强化城市中央活动区、城市副中心以及地区中心的建设目标存在一定差距。为缩小同级别城市中心的空间热度差异,以提升空间热度为导向,选取空间热度较低的代表性地区上海市浦东新区花木-龙阳路副中心,以公共设施类POI(Point of Interest)核密度分布为基础、道路与交通设施类POI核密度分布为补充,进行绿道选线与优化结果分析。同时,根据人群空间热度,从绿地类型、使用时间2个维度,以及主轴线规划、副轴线规划、绿地斑块规划和夜间灯光设计4个方面提出花木-龙阳路副中心区绿道优化策略,在实现区域绿道覆盖率目标的基础上,通过绿道构建提升区域内部的连通性,进而提升空间热度。

一种改进的基于像素的热力图渲染算法

针对格网聚类后不同像素点的数据密度可能存在较大差异,导致生成的热力图不能准确表达数据源区域分布特征的问题,文章在研究基于像素的热力图渲染算法基础上,在中心影响力计算步骤引入非线性变换的图像增强算法予以改进,同时使用改进后的热力图渲染算法、改进前基于像素的热力图渲染算法、主流地图引擎Mapbox进行了热力图渲染比较实验。实验结果表明:改进后算法与改进前算法相比,能够很好地处理由于中心灰度值分化导致热力图渲染失真的问题;改进后算法与使用Mapbox进行热力图渲染的效果基本一致,甚至在边缘区域的分布特征细节上表现更优;针对不同数量级的数据源进行热力图渲染时,改进后算法的渲染效率相比于Mapbox都有不同程度的提升。