[发明专利]一种面向海洋多维数据的可视分析方法及系统

说明书

本发明属于可视分析技术领域，公开了一种面向海洋多维数据的可视分析方法及系统，利用降维的方法在保留数据间关系的基础上实现对大规模海洋数据的约简；在可视化展示的基础上对海洋多维数据间以及各维度间的相关性进行分析；进一步改进适合海洋多维数据的多视图可视分析方法。本发明提供的平行坐标可视化分析方法对浮标观测点数据进行可视展示，支持用户直接选择所需分析的数据文件；通过添加滑块功能选择用户感兴趣的时间点或者某一维度数据值得区间，使想观测的数据更加直观的展示；在下方数据栏中选择感兴趣的数据，可以在可视化的平行坐标中突出展示其分布情况，使可视化效果更加直观。

技术领域

本发明属于可视分析技术领域，尤其涉及一种面向海洋多维数据的可视分析方法及系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，我国已经形成了全方位的海洋监测网，导致海洋数据呈现爆炸式增长。监测数据的来源包括航空遥感、海洋站、浮标观测系统等；多源头又造成了在获取海洋数据时要用到不同数据挖掘技术，从而又导致了海洋数据在数据格式、参数以及使用区域上都存在巨大的差异；同时，海洋数据又包含了一些如气象、水文、灾害预警等敏感信息，需要采取安全保障措施；另一方面，海洋数据的应用价值一定是体现在具体的时间和空间上的；最后海洋科学涉及多个学科，包括海洋物理、海洋化学等，每一条数据又包含多个维度信息，如海温、盐度、酸度等多维度的信息。海洋事件都离不开各类数据的共同作用，同一维度的数据或不同维度属性之间会存在或多或少的关系，研究海洋多维数据间和各维度之间的关系成为对海洋数据研究的重点内容。综合以上海洋数据的特性，传统的数据分析方法已经不再适用于对海洋多维属性数据的研究。

1)多维数据可视化(Multi-Dimensional Data Visualization)多维数据可视化是信息可视化中的重要组成部分，它已经成为越来越受欢迎的显示和探索复杂多维数据的方法。现实应用中，实验数据、模拟数据和统计数据等大多以多维形式存在。如何将超过人类理解能力的三维以上的数据，转化为人类能视觉直观理解的可视化结果，是多维数据可视化所研究的发明。

2)传统多维数据可视化方法：现有多维可视化的基本方法，包括基于几何图形、基于图标、基于像素、基于层次结构、基于图结构以及混合方法。其中，基于几何图形的多维可视化方法是近年来主要的研究方向。大数据背景下，除了数据项规模扩张带来的挑战，高维所引起的问题也是研究的重点，以下几种传统的多维数据可视分析方法：

在多维数据可视分析中，散点图是最为常用的多维可视化方法。二维散点图将多个维度中的两个维度属性值集合映射至两条轴，在二维轴确定的平面内通过图形标记的不同视觉元素来反映其他维度属性值，例如,可通过不同形状、颜色、尺寸等来代表连续或离散的属性值，二维散点图能够展示的维度十分有限，研究者将其扩展到三维空间，通过可旋转的Scatter plot方块扩展了可映射维度的数目。散点图适合对有限数目的较为重要的维度进行可视化，通常不适于需要对所有维度同时进行展示的情况。

投影是能够同时展示多维的可视化方法之一。将各维度属性列集合通过投影函数映射到一个方块形图形标记中,并根据维度之间的关联度对各个小方块进行布局。基于投影的多维可视化方法一方面反映了维度属性值的分布规律，同时也直观展示了多维度之间的语义关系。

平行坐标(parallel coordinates)是研究和应用最为广泛的一种多维可视化技术，将维度与坐标轴建立映射，在多个平行轴之间以直线或曲线映射表示多维信息。近年来，研究者将平行坐标与散点图等其他可视化技术进行集成，提出了平行坐标散点图PCP(parallel coordinate plots)。将散点图和柱状图集成在平行坐标中，支持分析者从多个角度同时使用多种可视化技术进行分析。再如有的研究者建立了一种具有角度的柱状图平行坐标，支持用户根据密度和角度进行多维分析。大数据环境下，平行坐标面临的主要问题之一是大规模数据项造成的线条密集与重叠覆盖问题，根据线条聚集特征对平行坐标图进行简化，形成聚簇可视化效果，将为这一问题提供有效的解决方法。