地理空间数据可视分析综述笔记
地理空间数据可视分析综述
地理空间数据分析工具：
统计分析软件
GIS(地理信息系统)：硬件、数字化。
优点：跨平台、异构数据互操作、分布式空间计算、信息资源共享。
缺点：分析功能固定、个性化需求难以满足、集成信息困难。
可视分析
优点：有效融合数据挖掘和可视化设计、交互技术结合全面细致、灵活、可行性高。
地理空间数据可视分析中的视觉元素：
点
- 描述属性（实体属性数据、地理空间位置信息）
- 表现形式（散点图、密度图、点图）
线
- 描述属性（路径、流量、趋势、距离）
- 表现形式（路线图、流图）
面（区域）
- 描述属性（国家、省份、城市等行政区域、属性区域）
- 表现形式（地图、热力图）
体
- 描述属性（地标建筑、地形地貌）
- 表现形式（三维地图、剖面图）
地理空间数据的组织形式：多维、时空、层次。
- 多维数据可视化（多维数据、属性关联）
- 地理时空数据可视化（时变、多维属性、动态分析）
- 地理空间层次数据可视化（多尺度数据、层次结构）
地理空间数据可视化在各领域的应用：
自然环境领域(有效揭示自然现象的位置分布、时空迁移、动态演变)
城市交通领域（有效展示城市交通运行状况）
人文社会经济领域（揭示不同地理空间范畴的人群活动规律、社交行为、经济行为、经济运行状况）
总结与问题：大致概述了地理空间数据的组织形式和地理空间数据可视分析的映射元素以及地理空间数据可视化在各领域的应用情况。
问题描述：1、地理空间数据属性多维，关联特征不定量，进而导致分析结果的不确定性成分巨大。2、时空分布、多维属性关系复杂，难以有效整合数据，协同信息。3、交互式知识引导缺乏、用户理解困难。
注：文献笔记来源《地理空间数据可视分析综述》（作者：周志光）
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