2019年秋季学期视觉计算实验室第六周论文研读预告

时间: 2019年11月1日 09:00
地点: 望江基础教学楼B座318实验室
研读成员: 王翔坤
研读内容

1、论文分享

[1] Yao X, Wu L, Zhu D, et al. Visualizing spatial interaction characteristics with direction-based pattern maps[J]. Journal of Visualization, 2019, 22(3): 555-569.
[2] Wang Y, Gu Y, Dou M, et al. Using spatial semantics and interactions to identify urban functional regions[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(4): 130.
在本次论文研读中,讲者分享了两篇利用城市时空数据交互分析的文章。论文[1]针对大量空间交互数据提出基于方向的模式图的可视化方法,避免数据混乱的问题并且可以很好的表示局部相互作用特征;论文[2]利用空间语义学提出通过空间语义识别城市功能区域的方法,并采用时空分析定量的方法探索城市功能区之间的相互作用强度。

2、论文简介

[1]在地图上可视化大量详细的空间交互数据是一种巨大的挑战,现有的方法可能会遇到重叠和相交的问题,作者提出一种通过在基本方向上聚集空间交互数据来显示每个位置的空间交互模式的新可视化方法。这种方法可以很好地表示局部相互作用特征,并且适用于不同的空间尺度。
具体的步骤:
1、 将研究区域划分为空间单位
2、 视觉字形设计
3、 空间聚集
4、 颜色设置和地图渲染

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图1:结合基于方向的模式图和流程图以进行用户交互的示意图

[2]为了支持城市结构分析和合理规划,作者提出了基于POI数据和轨迹数据利用空间语义和交互来识别功能区域的方法,该方法包括两个步骤:
(1)利用轨迹数据OD流将研究区域分为三种类型的功能区域
(2)基于POI数据类别展示三种类型功能区域的空间语义。
最终作者通过时空分析定量的探索功能区之间的相互作用强度。

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图2:文章框架流程图
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