基于室内定位数据的群体时空行为可视化分析
室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源.室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律.然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战.现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达.针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性.
室内定位数据、时空大数据、群体、时空行为、可视化分析
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国家重点研发计划项目2017YFB0503602;资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金;教育部人文社科基金项目18YJCZH257;国家自然科学基金项目41525004
2019-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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