一种大数据量的时空数据可视化方法技术

本发明专利技术公开了一种大数据量的时空数据可视化方法，具体步骤为：S1：上传时空数据；S2：判断上传的时空数据是否为线数据，筛选出为线数据的时空数据；S3：根据线数据两个端点和经纬度落点，并连接每条数据的起点、终点组成线数据；S4：将所有的线数据看作是落在一张画布上，根据线数据的数量和画布大小将该画布定制成许多个长宽一样的细小栅格；S5：起点落在同一个小栅格里面且终点也落在同一个小栅格里面的多条线数据合并为一条线数据；S6：将处理之后的时空数据进行可视化处理。本发明专利技术的可视化效果更加丰富美观，且速度更快，更有助于对数据进行分析解译，提高数据的使用价值。

A large amount of spatiotemporal data visualization method

【技术实现步骤摘要】
一种大数据量的时空数据可视化方法
本专利技术涉及一种数据可视化方法，具体涉及一种大数据量的时空数据可视化方法。
技术介绍
目前大数据量的可视化方法有不少，针对地图数据，主要有三类可视化库、框架或者软件。第一类是Echarts、Highcharts和D3等可视化库，它们被用于实现数据可视化，属于普适性的可视化工具，但是不一定有针对数据量大时的优化处理，因此也不一定适合大数据量的可视化；第二类是如ArcGIS、QGIS类型的桌面软件，它们通常有良好的交互体验，但是不一定适合批量处理，实现可视化的灵活性也有一定局限；第三类是像Spark这样的通用大数据计算平台，对于大数据量它有得天独厚的优势，但问题是它不是专门用于可视化的，运用它的学习成本比较高。下一个部分各用一个例子，对三类可视化工具的优缺点进行更为详细的讨论。Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等)，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRende本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大数据量的时空数据可视化方法，其特征在于，具体步骤为：/nS1：上传大数据量的时空数据；/nS2：依据线数据特点判断上传的时空数据是否为线数据，对时空数据进行筛选，筛选出为线数据的时空数据；/nS3：根据线数据两个端点和经纬度落点，并连接每条数据的起点、终点组成线数据；/nS4：将所有的线数据看作是落在一张画布上，所述画布的大小由线数据的经纬度范围决定，并根据线数据的数量在画布上绘制不同规格的栅格；/nS5：起点落在同一个小栅格里面且终点也落在同一个小栅格里面的多条线数据合并为一条线数据，合并后线数据的起点在原先起点小栅格的中间位置，合并后的终点在原先终点小栅格的中间位置，合并后的权重...

【技术特征摘要】
1.一种大数据量的时空数据可视化方法，其特征在于，具体步骤为：
S1：上传大数据量的时空数据；
S2：依据线数据特点判断上传的时空数据是否为线数据，对时空数据进行筛选，筛选出为线数据的时空数据；
S3：根据线数据两个端点和经纬度落点，并连接每条数据的起点、终点组成线数据；
S4：将所有的线数据看作是落在一张画布上，所述画布的大小由线数据的经纬度范围决定，并根据线数据的数量在画布上绘制不同规格的栅格；
S5：起点落在同一个小栅格里面且终点也落在同一个小栅格里面的多条线数据合并为一条线数据，合并后线数据的起点在原先起点小栅格的中间位置，合并后的终点在原先终点小栅格的中间位置，合并后的权重为小栅格里面所有线数据的权重之和；
S6：将处理之后的时空数据进行可视化处理，对处理之后的时空数据采用开源的ECharts框架进行可视化，使可视化效果更加丰富美观，且速度更快，更有助于对数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩，马星，陈海洋，阮浩德，张周权，
申请(专利权)人：广东省城乡规划设计研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44