基于GIS的交互式数据可视化系统的设计与应用概要

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其后的计算只涉及视图的刷新,包括计算动态的层次位置及树枝长短,所以可以满足HyperTree的快速显示及刷新。

系统中HyperTree的主要功能模块有:

(1快速显示方式切换:忽略结点信息,注重全局数据结构时,可以只画树枝而不画结点,加强对数据的总体层次分布表现;

(2结点显示全名与缩略名的切换:结点上显示对应图层的称,如果图层全名过长,会影响对树的观察,使用切换功能,用缩略名代替;

(3平滑双曲线树枝:树枝分布稀疏时,对树枝平滑度要求不高,但在分布十分密集情况下,需要用更平滑的双曲线表示,以免树枝之间相互叠加;

(4快速返回原始树:在大量的树枝和结点中漫游时,要想快速找回最原始的根结点,可以使用此快捷键,原始根结点立刻滑至中央位置。

图3所示为改变焦点位置的同一HyperTree,其中(a图中心即为HyperTree的原始根结点。

(a(b(c

图3同一双曲线图改变焦点的效果图 3.2平行坐标法

平行坐标法适用于表现多维数据,它最早由AI INSELBERG提出,每一维对应多维数据中的一个属性,且通过对坐标的排列顺序调整,有利于发现数据相互之间的关系[4]。所谓的平行坐标系是以一组等距的水平或垂直坐标轴为基本坐标轴(X1,……,X m,对应属性1到属性m。m维向量的每一个维对应一个坐标轴,坐标轴上连续或离散地表达每一维的属性值。这样每一个m维矢量e i可用平行坐标上的一条折线表示,折线的顶点在坐标轴上的取值即为相应的属性取值,多维数据库的K 个m维矢量可用平行坐标上的若干折线表示。这些折线的分布特征则表现出多维数据库中数据的特征,这些折线段或靠近或远离,体现了数据集的内部离散程度,判断这些折线的走势相近程度,可以进行数据集的聚类分析,由于这种分析是基于人的主观分析,因而充分利用了专家的经验参与分析,而不是单纯被动地接受黑箱数据挖掘的结果。平行坐标可视化工具包括以下几种功能:

(1改变轴的方向:改变轴的方向(向上或向下,配合个人思维习惯,切换图形视角; (2改变轴的排列顺序:轴的排列顺序可以任意拖动,避开线之间的过分重叠或者扭曲,在维与维之间选择最好的组合;

(3聚类:在给定值内进行可视化聚类,域值的设定可在轴上确定,也可根据斜率选定折线束,最后用不同颜色表现聚类效果;

(4直方图表达:在各个轴上用直方图表示所通过数据量的大小。 4.可视化交互功能

图层和各种多维可视化工具各自都在数据可视化方面都发挥着重要作用,图层显示地理位置数据,表达空间对象的空间属性,图形可视化工具则适合表达非空间的多维属性,但是把二者结合起来集成为交互式的可视化系统,却鲜有相关的报导[5][6]。系统着重于将图层与多维可视化工具相结合,发展它们的交互功能。系统中交互功能表现在以下几点:

(1采用HyperTree对层次形图层资源进行管理; (2HyperTree高亮结点与所对应的图层互动;

(3图层上的高亮地区与平行坐标互动,平行坐标显示的是该地区的非空间属性数据;

(4用HyperTree高亮结点与平行坐标互动,平行坐标表达了其对应图层的属性信息;

(5平行坐标法对比分析各图层上各地区的属性数据。

综上所述,用户所见的图层、HyperTree中央高亮结点、平行坐标可视工具三者针对的始终是同一目标对象。在图层、HyperTree表达法、平行坐标表达法以及常用图表之间,实现了互动表达之后,不仅用户思维更加连贯,各种工具也充分发挥了应有的优势。

5.应用实例

鉴于海洋环境监测网络目前发展较完善,可产生丰富的高质量数据,系统采用2006年6月份的海洋环境监测站数据产品中的福建省近海海域地波雷达监测数据,每半个小时得到一份抽样数据,包括即时风、浪、流三个层面的场数据,分别生成表现风场、浪场、流场的点图层。同时观测数据按时间段分为多个层次,用户可以在HyperTree中对所有的数据分类一目了然,选择所关心的那一时段数据,鼠标右键单击Hy-perTree中的此时段对应的结点,该结点即以高亮显示,滑至圆形显示区中心位置,并在图层区显示出该时段的洋流方向图,如果要调用其它时段的洋流方向图,只需旋转HyperTree视图,快速定位到另一时段即可。

同时利用平行坐标表示法对单幅地图的属性信息进行了研究。当用户需要详细了解特定时段观测点的非空间属性数据时,可以选择平行坐标法来表现数值形的属性数据。

如图4中的左图是6月1日20时04分的流场图,图4中右图是根据6月1日21时00分的浪场图,从中可以了解到场内风/浪/流的走势,图层下方的HyperTree显示区也表明了该时刻的数据在数据库中所处的层次位置,可以方便快捷地查找下一图层。

图4双曲线树与图层的交互式表达

选择用平行坐标法来表现非空间属性数据时,可选择平行坐标表达窗口,如图5所示。从平行坐标图上可以看出,纬度值落在23.0到23.8之间的点,根据各点的欧氏距离,在给定的域值内,将数据进行可视化聚类,分别用不同颜色表现出来,由于纬度的细微差别,导致方向的差别是很大的,而方向的取值则直接影响到风力的大小,风向以230.2￣240以及220.8￣230.2为主要方向,这两股方向的风力大小也很集中,在0.33m/s到0.40m/s之间分布,图中可以看出,只有小股的风方向在211.9°左右风力稍大,取值约为0.5m/s。图6中,四条轴上的黑色柱状表示这段区域内所落入的线的数量,以纬度轴为例,数据多落在23.8和23.0附近的两个区域,而经度上则呈均匀分布状态,表明和经度的相关性不大。

图5用平行坐标法表现属性数据并做聚类分析