大数据环境下地理空间拓扑判定与分析策略的研究

发布时间：2022-01-06 08:25

　　本文首先阐述了大数据环境下作为信息载体的数据表现出来的特点,随后详细分析了在大数据环境下地理空间拓扑分析相对于传统的地理空间拓扑分析的不同之处.为了给地理空间大数据分析与应用提供一些有益的借鉴和参考,文章结合多个大数据拓扑分析实例分别就大数据拓扑分析中最常见的点与点、点与线、点与面3种情况,探讨了如何设定拓扑判定规则和分析策略,如设置阈值做近似模糊处理、抽象简化空间对象改变拓扑分析的对象、依据行业规则或流程过滤脏数据、减少计算量以提高分析处理的时效性. 

【文章来源】：深圳职业技术学院学报. 2020,19(03)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

判定居民使用便民终端设备并统计使用时间的流程图

在这种拓扑关系分析过程中经常面临一个问题，即如何有效地去除脏数据．例如，通过分析公交车的运动轨迹来评估城市公交系统路线运营情况（是否按规定路线行驶、是否准时到站等等）．作为点对象的公交车，其位置数据可通过安装在公交车上的GPS定位系统和网络传输模块采集得到，而作为线对象的道路，其线路坐标数据来自各种比例尺的电子地图．除了公交车辆的坐标数据和时间序列，标识公交车的唯一编号也将参与大数据分析之中，假定所有公交车都是完整地从始发站点按其线路移动到终点站（反之亦然），其判定公交车运行状态并统计运营时间的流程图如图4所示．图3 点与线的拓扑分析策略之扩展点对象

图2 点与线的拓扑分析策略之扩展线对象在图4中省略了对脏数据的判定和处理，由于公交车的线路相对是固定的，删除公交车的部分异常位置坐标（脏数据）并不影响对公交车行驶路线的分析．但在具体数据分析过程中，其脏数据主要来自公交车在一些特殊情况下偏离道路的位置数据，例如公交车在路上抛锚或车祸导致停止运营，则可认定本次从起始站点出发位移所产生的所有数据为脏数据，需要过滤掉这些数据，以免影响判断分析的结果．具体实现时只要公交车位移的实际路线包含始发站点和终点站位置才被认定为一条完整有效的分析路径，否则将被作为脏数据执行删除操作．

【参考文献】：
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本文编号：3572117