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    数据可视化、信息可视化与知识可视化

    (2011-07-23 12:28:17)
    标签:

    校园

    分类: 工作篇
    数据可视化

    简介

       数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。   数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

    数据可视化、信息可视化与知识可视化北京2008年地铁规划图

    概述

      数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。   数据可视化与信息图形信息可视化科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

    基本概念

      数据可视化技术包含以下几个基本概念:   ①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;   ②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;   ③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;   ④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。   目前数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

    历史

      数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时,人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年,由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》(意为“科学计算之中的可视化”),对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升,人们建立了规模越来越大,复杂程度越来越高的数值模型,从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时,人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集,而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而,就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。   短语“Visualization in Scientific Computing”(意为“科学计算之中的可视化”)后来变成了“Scientific Visualization”(即“科学可视化”),而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化:也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。更近一些的时候,可视化也日益尤为关注数据,包括那些来自商业、财务、行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。二十世纪90年代初期,人们发起了一个新的,称为“信息可视化”的研究领域,旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此,目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。   自那时起,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;因而,最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

    数据可视化的适用范围

      关于数据可视化的适用范围,目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如,迈克尔·弗兰德利(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题 :   1)思维导图   2)新闻的显示   3)数据的显示   4)连接的显示   5)网站的显示   6)文章与资源   7)工具与服务   所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。   另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域:   1)可视化算法与技术方法   2)立体可视化   3)信息可视化   4)多分辨率方法   5)建模技术方法   6)交互技术方法与体系架构   数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性:依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》(意为“数据可视化:尖端技术水平”)一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。

    相关领域

      数据采集(有时缩写为DAQ或DAS),又称为“数据获取”或“数据收集”,是指对现实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常,数据采集过程之中包括为了获得所需信息,对于信号波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器,而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

    数据分析

      数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。   数据分析的类型包括:   1)探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。   2)定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。

    数据治理

      数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图(enterprise view)所需的人员、过程和技术,数据治理旨在:   1)增强决策制定过程中的一致性与信心   2)降低遭受监管罚款的风险   3)改善数据的安全性   4)最大限度地提高数据的创收潜力   5)指定信息质量责任

    数据管理

      数据管理,又称为“数据资源管理”,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理,DAMA所提出的正式定义是:“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛,涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作(如关系数据库管理)的职业。

    数据挖掘

      数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用;不过,在科学领域,数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。   数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的,先前未知的,潜在有用信息的非凡过程”,以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析,从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程。

     

     

     

     

     

    数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量[1]

     

    概述

    数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息[2]

    数据可视化与信息图形信息可视化科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一[3]

    历史

    法国工程师查尔斯·约瑟夫·密纳德英语Charles Joseph Minard于1861年绘制的关于拿破仑入侵俄罗斯的信息图

    数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时,人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年,由布鲁斯·麦考梅克英语Bruce H. McCormick托马斯·德房蒂英语Thomas A. DeFanti玛克辛·布朗英语Maxine D. Brown所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》(意为“科学计算之中的可视化”)[4] ,对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升,人们建立了规模越来越大,复杂程度越来越高的数值模型,从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时,人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集,而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而,就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集[3]

    短语“Visualization in Scientific Computing”(意为“科学计算之中的可视化”)后来变成了“Scientific Visualization”(即“科学可视化”),而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化:也就是科学与工程实践当中对于计算机建模模拟的运用。更近一些的时候,可视化也日益尤为关注数据,包括那些来自商业财务行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。二十世纪90年代初期,人们发起了一个新的,称为“信息可视化”的研究领域,旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此,目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化信息可视化领域的新生术语“数据可视化”[3]

    自那时起,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;因而,最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多[5]

    数据可视化的适用范围

    北京地铁2015年规划图
    手绘心智图

    关于数据可视化的适用范围,目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如,迈克尔·弗兰德利英语Michael Friendly(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形主题图英语Thematic map[1]。另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题[6]

    所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。

    另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域[3]

    • 可视化算法与技术方法
    • 立体可视化
    • 信息可视化
    • 多分辨率方法
    • 建模技术方法
    • 交互技术方法与体系架构

    数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性:依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》(意为“数据可视化:尖端技术水平”)一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用[3]

    相关领域

    核医学成像:心脏SPECT英语SPECT图像(短轴视图)与心脏三维模型的融合
    利用2004年来自哈柏太空望远镜的照片以及地基图像所编制合成的螺旋星云可见光图像。
    全球气温分布图

    数据采集

    数据采集(有时缩写为DAQDAS),又称为“数据获取”或“数据收集”,是指对现实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常,数据采集过程之中包括为了获得所需信息,对于信号波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号传感器,而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

    数据分析

    数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

    数据分析的类型包括:

    数据治理

    数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图(enterprise view)所需的人员、过程和技术;数据治理旨在:
    • 增强决策制定过程中的一致性与信心
    • 降低遭受监管罚款的风险
    • 改善数据的安全性
    • 最大限度地提高数据的创收潜力
    • 指定信息质量责任

    数据管理

    数据管理,又称为“数据资源管理”,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理,DAMA所提出的正式定义是:“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛,涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作(如关系数据库管理)的职业

    数据挖掘

    数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用;不过,在科学领域,数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。

    数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的,先前未知的,潜在有用信息的非凡过程”[7],以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”[8]。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析,从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程[9]

     参见

     

     

     

    信息可视化

      

     

    [1]
    信息可视化(Information visualization)是一个跨学科领域,旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现,如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码,以及利用图形图像方面的技术与方法,帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比,信息可视化则侧重于抽象数据集,如非结构化文本或者高维空间当中的点(这些点并不具有固有的二维或三维几何结构)。

    数据可视化、信息可视化与知识可视化

      信息可视化囊括了数据可视化信息图形知识可视化科学可视化以及视觉设计方面的所有发展与进步。在这种层次上,如果加以充分适当的组织整理,任何事物都是一类信息:表格、图形、地图,甚至包括文本在内,无论其是静态的还是动态的,都将为我们提供某种方式或手段,从而让我们能够洞察其中的究竟,找出问题的答案,发现形形色色的关系,或许还能让我们理解在其他形式的情况下不易发觉的事情。不过,如今在科学技术研究领域,信息可视化这条术语则一般适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。   信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势,使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。

    一些例子

      各种各样数据结构可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在,这已经发展成为了一门独立的学科,也就是“信息可视化”[2]。信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域,但二者却有所不同。在信息可视化当中,所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集,而是具有自身内在固有结构的抽象数据。此类数据的例子包括:   1)编译器等各种程序的内部数据结构,或者大规模并行程序的踪迹信息;   2)WWW 网站内容;   3)操作系统文件空间;   4)从各种数据库查询引擎那里所返回的数据,如数字图书馆   信息可视化领域的另一项特点就是,所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境,如普通工作站、WWW、PC机等等。这些信息可视化工具并不是为价格昂贵的专业化高端计算设备而定制的[2]   信息可视化与可视化分析在目标和技术之间存在着部分重叠。虽然在这两个领域之间还没有一个清晰的边界,但大致有三个方面可以作以区分。科技可视化主要处理具有地理结构的数据,信息可视化主要处理像树、图形等抽象式的数据结构,可视化分析则主要挖掘数据背景的问题与原因。

    与可视化分析论之间的联系

      就目标和技术方法而言,信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前,关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题,还没有达成明确清晰的共识。不过,大体上来说,这三个领域之间存在着如下区别:   1)科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据(比如,MRI数据、气流)。   2)信息可视化处理的是抽象数据结构,如树状结构或图形。   3)可视化分析论尤其关注的是意会推理

    发展历史

      自十八世纪后期数据图形学诞生以来,抽象信息的视觉表达手段一直被人们用来揭示数据及其他隐匿模式的奥秘。二十世纪90年代期间新近问世的图形化界面,则使得人们能够直接与可视化的信息之间进行交互,从而造就和带动了十多年来的信息可视化研究。信息可视化试图通过利用人类的视觉能力,来搞清抽象信息的意思,从而加强人类的认知活动。籍此,具有固定知觉能力的人类就能驾驭日益增多的数据。信息可视化的英文术语“Information Visualization”是由斯图尔特·卡德、约克·麦金利和乔治·罗伯逊于1989年创造出来的。据斯图尔特·卡德1999年的报告称,二十世纪90年代以来才兴起的信息可视化领域,实际上源自其他几个领域。2003年,本·什内德曼指出,该领域已经由研究领域之中从稍微不同的方向上崭露出头角。同时,他还提到了图形学、视觉设计、计算机科学以及人机交互,以及新近出现的心理学和商业方法。

    相关应用

      信息可视化日益成为不同领域方向的关键要素:   科学技术研究工作;   数字图书馆;   数据挖掘   财务数据分析和市场研究;   生产制造过程的控制;   犯罪地图。
    参考资料

     

     

     

     

    信息可视化学习

    可视化基本上可以划分为两个大类:科学的可视化(医学信息的可视化、气象信息的可视化)和信息的可视化(软件工程的可视化、信息检索的可视化、因特网的可视化)。这两者的根本区别在于科学的可视化在显示和展示事务和概念时,继承事务和概念在它本体中的固有结构。
    传统信息检索系统(Internet搜索引擎,以及传统图书馆文献目录检索系统)
    1 没有考虑人的检索查询行为。
    2 对用户来讲是一个不透明的黑箱。
    3 用户对传统信息检索系统的检索过程是不连续的。
    4 检索结果是一种简单的线性表达。
    5 缺乏一种有效的检索反馈机制。
    6 检索结果不能够有效地展示大量文献体。
    信息检索可视化优势:
    1 一个可视化的信息检索环境利于用户进行信息浏览,信息开发,信息挖掘。
    2 可以使一个信息检索过程透明。
    3 可以向用户提供更为丰富的信息。
    4 有可能开发出新的信息检索和信息浏览方法和机制。
    5 可以将人的认知能力融入信息检索和信息浏览过程之中。
    6 是一个良好的人机对话和交流的环境。
    7 可以大大改善信息检索的检全率以及检准率。
    8 为传统的信息检索打开了一扇全新的窗口,开拓了崭新的应用以及研究领域,提升了信息检索的档次,
    它代表着信息检索系统发展的未来。
    建立信息检索可视化系统的一般步骤:
    1 选择应用领域以及信息检索系统类型。
    2 鉴别和定义要进行可视化的目标以及特征。
    3 对可视化空间的定义。
    4 目标体从原始数据库影射到可视化空间的算法和方法。
    5 定义可视化空间中信息检索和信息浏览方法。
    6 可视化系统设计语言的选择。
    可视化信息检索系统的常见功能:
    1 允许用户在可视化空间中观察文献与文献之间,可能的话文献与提问之间的语义关系,浏览可视化空间中任意特定领域。
    2 根据用户的需求,在可视化空间中动态地调整文献分布。
    3 根据用户的需求,在可视化空间中扩大/缩小一个特定的局部空间领域。
    4 根据用户的需求,在可视化空间中任意地选择一个文献并且阅读它的有关详细信息。
    5 提供信息查询手段。
    6 展示并且解释标准的情报检索模型以及其他信息检索机制。
    信息检索可视化面临的问题:
    1 怎样在有限的显示空间内展示海量信息?
    2 怎样有效地定义和建立信息可视化空间?
    3 怎样有效地评价信息检索可视化系统?
    4 信息检索可视化系统空间维数的争论。
    互联网信息的可视化主要反映在以下方面:
    1 对搜索引擎结果的可视化。
    2 对互联网之中网页之间节点联系的可视化。
    3 对互联网之中用户使用网络的情况进行可视化处理。
    信息检索的可视化系统:TileBars;VISUAL NET;GRIDL;DARE。(很遗憾,似乎为小范围实验系统,a某未能体验。)
    (注:以下资料源自林夏先生的PPT。)
    信息可视化是一门边缘学科(计算机科学,信息科学,心理学;教育学及其他应用领域)
    1995年前后,随着网络信息技术的发展,一批可视技术有了新的突破。信息可视化领域的一个里程碑是1995年开始的InfoVis年会。另一个里程碑是1999年出版的“Readings
    in Information Visualization”。
    信息可视化的三大支柱:感知的功能;图形的功力;联想的潜力。
    信息可视化是对人类智能一种新的开发:理性的智慧;感性的智慧;知性的智慧(理解感知的能力:认知的功能、图形的功能、联想的功能;通过计算机的功能来提高,放大认知的功能)
    信息可视化寻求人机合作(计算机将大量抽象的信息映射到图像上;人们通过图像的结构,特征等来理解认识从而获得知识。)
    计算机与人各显神通(电脑的高速信息处理能力远远超过人脑;人脑的识辨,理解能力是电脑所不可及的)
    今天的信息世界(信息爆炸:怎样组织它们?信息超载:怎样理解它们?所有信息是相互关联的:怎样介入它们?知识淹没在信息中:怎么发现知识?信息以各种形式展现:怎样显示他们?)
    信息可视化在数字图书馆中的应用(用可视化揭示信息的分布;用可视化显示检索的结果;用可视化为大量的信息分类;用可视化帮助用户浏览;用可视化为信息个体化服务)
    信息可视化的应用实例(以下站点经a某测试均可用)
    TheBrain:
    http://www.thebrain.com/
    Touchgraph: http://www.touchgraph.com/
    Grokker: http://www.groxis.com/service/grok/g_products.html
    Topic maps
    Highwire:
    http://www.highwire.org
    信息可视化开发工具:
    http://iv.slis.indiana.edu/
    InfoVis Cyberinfrastructure – Indiana University: http://iv.slis.indiana.edu/
    Piccolo Toolkit – University of Maryland: http://www.cs.umd.edu/hcil/piccolo/ 
    the prefuse visualization toolkit:
    http://prefuse.sourceforge.net/
    The visualization toolkit: http://public.kitware.com/VTK/
    OpenDX: http://www.opendx.org/
    参考文献:
    1 (张进.信息检索可视化)曾民族主编.知识技术及其应用._北京:科学技术文献出版社,2005.11431-460
    2 林夏.信息可视化与数字图书馆.厦门数字图书馆高级研讨班PPT,2005.7
    3 林夏.信息可视化与可视分析.数字图书馆前沿问题(发展战略与实践)高级研讨班资料.2006.8
     
     
     
    http://wenku.baidu.com/view/850acb0b79563c1ec5da71b7.html
     
     
     
     
     
     

    知识可视化

      知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段,除了传达事实信息之外,知识可视化的目标还在于传输人类的知识,并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。知识可视化有助于知识的传播,在信息技术条件下,知识可视化有了新的突破:制作工具越来越多,制作方法更为简易,表现形式更为多样。知识可视化在教育中也逐步应用起来,并且范围更加广泛,效果也更受期待。知识可视化作为学习工具,改变认知方式,促进有意义学习。知识可视化作为教育理念,促进教师进行反思,辅助教学设计。知识可视化以图形设计、认知科学等为基础,与视觉表征有着密切关联。视觉表征是知识可视化构成的关键因素。如概念图是基于有意义学习理论提出的图形化知识表征;知识语义图以图形的方式揭示概念及概念之间的关系,形成层次结构;因果图是以个体建构理论为基础而提出的图形化知识表征技术。知识可视化是通过视觉表征形式促进知识的传播与创新。无论是知识可视化设计还是应用,视觉表征都是这个过程中的关键部分。因此,知识可视化的价值实现有赖于它的视觉表征形式。   目前,在教育技术领域从事知识可视化研究的主要学者有武汉大学信息管理学院的周宁教授、南京师范大学赵惠臣博士(现任教于河南大学)和北京师范大学赵国庆博士等。赵慧臣博士著有博士毕业论文《符号功能视角下知识的视觉表征研究》,赵国庆博士在国内核心期刊也发表多篇相关论文。
     
     

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  • 数据可视化 (1)可视化 (1)可视化的含义 定义 可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩,是可以放大人类感知的图形化表示方法。 可视化为人类大脑与...

    数据可视化

    (1)可视化

    (1)可视化的含义

    • 定义

      • 可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
    • 可视化为人类大脑与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。可视化对信息的处理和表达方式有其他方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。

    (2)可视化的发展历程

    • SGI公司推出的GL三维图形库表现突出,其易于使用而且功能强大
    • 随着计算机技术的发展,GL已经进一步发展成为OpenGL。OpenGL已被认为是高性能图形和交互式视觉处理的标准,在计算机领域被广泛采用。

    (3)可视化的作用

    • 1.可视化后的信息易于理解
    • 2.以建设性方式讨论结果
    • 3.理解运营和结果之间的连接
    • 4.发现新兴趋势
    • 5.与数据交互

    (2)数据可视化分类

    纯技术角度

    • 基于几何投影的数据可视化
    • 面向像素的数据可视化
    • 基于图标的数据可视化
    • 基于层次的数据可视化
    • 基于图形的数据可视化

    实用角度

    • 可视化分析学尤其关注的是意会和推理,科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据,信息可视化处理的是抽象数据结构,如树状结构或图形。

    • 科学可视化

      • 1987年,在华盛顿召开的一次科学计算会议上,针对大数据处理问题,美国计算机成像专业委员会提出了解决方案:可视化——用图形和图像解释数据。这次会议形成了题为“科学计算可视化”的报告,后被称为科学可视化(Scientific Visualization,SV)。

      • 1.可视化是一种计算方法

        • 科学可视化包括图像生成和图像理解两个部分,它既是由复杂多维数据集产生图像的工具,又是解释输入计算机的图像数据的手段。
        • 它得到以下几个相对独立的学科的支持:计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计、信号处理、图形用户界面及交互技术。
      • 2.可视化所研究的课题就是人与计算机之间的交互机制

        • 可视化应使人与计算机协同地感知、利用和传递视觉信息。科学可视化按功能划分为如下3种形式。
        • (1)事后处理方式。计算和可视化是分成两个阶段进行的,两者之间不进行交互作用。
        • (2)追踪方式。可将计算结果即时以图像显示,以使研究人员了解当前的计算情况,决定计算是否继续。
        • (3)驾驭方式。这是科学可视化的最高形式。研究人员可参与计算过程,对计算进行实时干预。
      • 3.科学可视化的应用范围包括当代科学技术的各个领域(典型)

        • (1)科学研究:分子模型、医学图像、数学、地球科学、空间探索及天体物 理学。
        • (2)工程计算:计算流体力学和有限元分析。
      • 4.当前科学计算可视化技术的发展特点

        • (1)可视化图像的实时显示及交互控制
        • (2)网络环境下实现的科学计算可视化
        • (3)虚拟环境下实现的科学计算可视化
    • 信息可视化

      • 信息可视化(Information Visualization,InfoVis)是情报学领域一个较新的研究热点。

      • 信息数据分类(可视化领域)

        • 1.一维数据

          • 这类数据以一维向量为主,只具有单一属性,主要用来表征数值、时间、方向等具有射线属性的一维坐标信息。
        • 2.尺寸数据(二维数据)

          • 这类数据主要出现在平面设计、地理图件和地理信息系统相关的应用领域,一般采用横纵坐标法呈现其数据,可以充分将横向和纵向的位置信息显现出来,并且可以利用相应的位置坐标数据做空间信息计算,如求最短路程、最小面积和最小高程等。
        • 3.三维数据

          • 三维数据包含3个维度的属性信息,能够更加立体和直观地展示事物的立体属性和物理状态。该数据类型的应用领域比较广泛,我们熟知的医学、地质、气象、工业工程设计等领域都离不开三维数据类型的支撑。
        • 4.多维数据

          • 这类数据包含4个或4个以上的属性信息,主要用于分析多维数据内部属性的关联和相互关系。该类数据以财务与统计数据为主,主要用于分析过往的财务状况,预测未来的可能的发展趋势等。这是信息可视化研究的一个重要方向。
        • 5.分层数据

          • 分层数据模型是一种抽象的分类数据集合模式,是比较常见的数据关系。传统的图书馆资源管理模型和窗口系统资源管理模型使用的就是典型的分层数据,这类模型将现实的事务管理做分层、分类处理,以达到科学、高效管理的目的。
        • 6.文本数据

          • 这类数据形式多样,如报纸、邮件、新闻等信息都可以作为文本数据。有大量多媒体和超文本信息的互联网成为文本数据的较大来源之一。
    • 可视化分析学

      • 可视化分析学是通过交互式可视化界面促进分析推理的一门科学。

      • 涉及的学科领域

        • 一是分析推理技术,它能使用户获得深刻的见解,这种见解直接支持评价、计划和决策的行为。
        • 二是可视化表示和交互技术,它充分利用人眼的宽带宽通道的视觉能力,来观察、浏览和理解大量的信息。
        • 三是数据表示和变换,它以支持可视化分析的方式转化所有类型的异构和动态数据。
        • 四是支持分析结果的产生、演示和传播的技术,它能与各种观众交流有适当背景资料的信息。

    (3)数据可视化工具

    数据可视化工具必须具备的特性

    • 1.实时性
    • 2.简单操作
    • 3.更丰富的展现方式
    • 4.多种数据集成支持方式

    入门工具

    • Excel

    信息图表工具

    • 简介

      • 信息图表是对各种工具进行形象化,可视化加工的一种工具
      • 根据道格·纽瑟姆(Doug Newsom)的概括,作为视觉化工具的信息图表包括图表(chart)、图解(diagram)、图形(graph)、表格(table)、地图(map)和列表(list)等。
    • 8种典型信息图表工具

      • 1.Visem
      • 2.Canva
      • 3.Google Charts
      • 4.Piktochart
      • 5.Infogram
      • 6.Venngage
      • 7.Easel.ly

    地图工具

    • 简介

      • 地图工具适用的数据形式不是一般人都能看懂的表格,而是特定的格式,,包括shapefiles(文件名一般以.shp作为后缀)、geoJSON(一种开源的地理信息代码,用于描述位置和形状)及topoJSON(geoJSON的衍生格式,主要用于拓扑形状
      • 比较有趣的应用案例是以人口规模作为面积重新绘制行政区域的形状和大小,这一类图被称为cartogram)。
    • 1.MapShaper

      • 对需要自定义地图中各区域边界和形状的制图师,MapShaper是个极好的入门级工具
      • 其简便性有助于地图设计师随时检查数据是否与设计图相吻合,修改后还能够以多种格式输出,进一步用于更复杂的可视化产品。
    • 2.CartoDB

    • 3.mapbox

      • mapbox是制图专业人士的工具,可以制作独一无二的地图,从马路的颜色到边境线都可以自行定义。
      • 它是一个收费的商业产品,Airbnb、Pinterest等公司都是其客户。
    • 4.Map Stack

      • Map Stack是由可视化设计机构Stamen(这家“机构”自称既非研究所又非公司,却以盈利为目的,非常独特)推出的免费地图制作工具,简便易用

    高级分析工具

    • 1.R

      • ggplot2图形系统是R中功能最强大的图形系统,使用ggplot2展示的数据更加美观和方便
      • 使用R语言绘制的直方图(Histogram)又被称为质量分布图,是一种统计报告图
    • 2.D3

      • D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),是基于数据的文档操作JavaScript库
      • D3能够把数据和HTML、SVG、CSS结合起来,创造出可交互的数据图表。其中,数据来源于作者,文档代表基于Web的文档(或网页),也就是可以在浏览器中展现的一切(如HTML、SVG等),而D3相当于扮演了一个驱动程序的角色,将数据和文档联系起来。
      • D3.js采用链式语法,非常方便用户对库中函数方法的引用。
    • Python

      • Python让用户很容易就能实现可视化
      • 可视化的两个专属库(libraries)——Matplotlib和Seaborn。
      • Matplotlib:基于Python的绘图库为Matplotlib提供了完整的2D图形和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
      • Seaborn是Python中用于创建丰富信息和有吸引力图表的统计图形库。这个库是基于Matplotlib的。
      • Seaborn提供多种功能,如内置主题、调色板、函数和工具,来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化,以让我们来进一步构建复杂的可视化结果。

    (4)数据可视化案例

    数字美食

    • 《数字美食》赢得了“The Dataviz 项目金奖”及“杰出个体奖”两个奖项,获奖者是 Moritz Stefaner,他是一名专注于研究数据可视化的独立设计师。
    • 《数字美食》是设计师用艺术与设计的手法展示美味佳肴的制作过程的一种尝试。设计师从某种特别的味道和口感,到不同的温度与肌理,甚至于装盘时体现出来的每一个小小的烹饪细节,用2D或3D的方式,展现出各种不同的具体形象。
    • 在这里插入图片描述

    空中的间谍

    • 《空中的间谍》出自美国新闻网站Buzzfeed的两名编辑Peter Aldous和Charles Sefie。凭借《空中的间谍》,两人获得“最美奖”和“数据新闻金奖”两项大奖。
    • 《空中的间谍》详细展现了美国联邦调查局和国土安全局通过飞机在美国各大城市进行空中监视的情况,如图7-15所示。
    • Buzzfeed 通过分析航班实时追踪网站Flightradar24从2015年8月中旬到12月末的飞行器位置数据,绘制出了这张飞行轨迹图,且可以拖动时间进度条,以查看单架飞机的航线及每天的具体情况。
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  • 重大危险源可视化GIS管理系统

    千次阅读 2019-04-13 14:32:33
    随着安全生产形势的日益严峻和国家对安全生产的高度重视,进一步深化信息建设,提高安全生产监管工作的办事效率和工作透明度,构建高效、透明、快捷、安全的“电子政务”已势在必行。如何利用先进的计算机技术软...
    1. 前言
      1.1. 建设背景
      随着安全生产形势的日益严峻和国家对安全生产的高度重视,进一步深化信息化建设,提高安全生产监管工作的办事效率和工作透明度,构建高效、透明、快捷、安全的“电子政务”已势在必行。如何利用先进的计算机技术软硬件技术、网络技术和通信技术,建设各种针对性强、高效实用的信息化政务系统,以新科技辅助提高政府部门对企业安全生产的监管水平,已经成为近几年来社会各界积极研究和实践的领域。随着各项新技术的不断进步和完善,目前在安全生产监管方面的政务信息化建设方面已经初有成效。事实证明,切合实际安全生产情况、技术先进的信息化软件系统能够有效提高政府部门的安全生产监管效率、提高指挥决策能力。
      1.2. 建设目标
      建成以城市地理地图数据为基础的,集安全生产企业、各类重大危险源、救援资源等业务数据于一体的信息管理系统。实现安全生产企业管理;重大危险源分类管理、空间查询、统计分析等功能;危害区域智能分析;应急救援辅助决策等多种管理决策功能。
      1.3. 建设意义
      重大危险源地理信息系统是基于重大危险源地理空间信息数据为管理对象的信息系统。该系统能够全面、形象地反映重大危险源企业和危险源装置的分布情况。通过应用重大危险源地理信息系统,能使安全监管部门全面了解指定区域内重大危险源所在的具体位置,掌握重大危险源分布情况和相信资料信息,有利于对辖区内重大危险源进行动态监管,方便指导日常工作,提高监管效能,有效防范重特大事故的发生。

    2. 系统设计原则
      2.1. 实用性
      采用系统总体集成设计、分步实施的技术方案,稳步向全面计算机化应用过渡;全部人机操作设计均应充分考虑调度工作的具体情况和实际需要;用户接口和界面设计将充分考虑人体结构特征及视觉特征进行优化设,界面尽可能美观大方,操作简便使用。
      2.2. 先进性
      从目前国内发展来看,系统总体设计的先进性原则主要体现在以下几个方面:采用的系统结构应当是先进的、开放的体系结构;采用的应用系统平台的设计技术是先进的;采用的计算机技术应当是先进的,如双机热备份技术、双机互为备份技术、共享阵列盘技术等。
      2.3. 扩展性
      系统将充分考虑在结构、容量、通信能力、产品升级、处理能力、数据库、软件开发等方面具备良好的可扩展性
      2.4. 维护性
      系统具有远程维护功能,可方便的在系统网络上实现各客户端的维护和安装;编写详细文档资料和程序说明,便于维护人员和软件人员利用原始材料进行维护和二次开发。
      2.5. 可靠性
      从信息处理的角度上来看,往往是数据量大、时效性强。因此,在系统的实施工作将采用以下做法:在条件允许的情况下采用具有容错功能的服务器,选用双机热备、Cluster技术的硬件设备配置方案,出现故障时能够迅速恢复并有适当的应急措施;采用数据备份恢复、数据日志、故障处理等系统故障对策功能;选择合适的网络管理软件进行网络管理。
      2.6. 标准化
      制定各种对象的统一代码和结构,确定各级共享数据库目录、内容和结构;运用系统工程的方法制定软件的总体框架和结构;
      地理信息数据编码采用国际和行业标准,使用行业通用的编码机制和格式
      2.7. 经济性
      根据实际需求,以及未来工作的发展趋势,一方面要考虑安全、可靠、先进,同时,要考虑经济实用,要易于扩展升级、易于操作、易于管理维护、易于用户掌握和学习使用。在完成系统目标的基础上,力争用最少的钱办最多的事,保护投资。

    3. 系统总体设计概述
      3.1. 系统体系结构

    系统架构
    整个平台为三层体系架构,底层包括地图空间数据库、安全业务属性数据库以及.Net FrameWork等系统底层支撑软件,中间层为GIS平台核心组件与业务组件,应用层为重大危险源信息管理系统,包括基于下层软件和组件的各查询统计分析等业务功能。各应用系统完全基于核心组件开发,因此为统一规划、分步实施的建设系统奠定了基础。
    系统采用C/S和B/S两种体系结构相结合的模式。C/S结构主要用于实现图形与属性数据的编辑、修改、转换、符号库管理与定制、分析、制图、统计等功能;B/S结构主要用于危险源应用系统主要业务功能的操作使用。
    3.2. 系统网络结构

    3.3. 平台软件配置

    平台软件配置如下:
    运行环境:
    Windows 2000 Server(以上服务器版本)、.Net Framework 2.0、IIS 5.0以上
    数据库:
    SqlServer 2000(以上版本)或Oracle9i(以上版本)及其他符合ODBC规范的数据库
    GIS 平台:
    SiteMap Server版
    3.4. 系统功能模块概述
    3.4.1. GIS地图功能
    ● 地图基本操作:基于矢量的城市地图的放大、缩小、漫游、测距、定位、图层控制、等对地图的操作显示功能;
    ● 地图高级功能:影像图叠加显示、周边环境查询、最优路径查询等。
    ● 地图查询:点图查询、拉框查询、画圆查询、多边形区域查询等。
    3.4.2. 危险源查询分析
    ● 生产企业查询:企业地理分布查询、企业快速定位、按区域/行业快速导航、企业属性信息查询。
    ● 危险源查询:危险源分布地图展示、关键字/属性查询、分区域查询、分级别/行业查询、危险源地图定位、危险源业务属性查询等。
    ● 危险源专题统计:基于GIS地图的柱状专题图、饼状专题图、独立值专题图、点密度专题图等,以地图专题图的方式直观展示不同区域的分布情况。
    ● 危险源统计报表:通过统计报表和统计图的方式展现危险源的各种方式的统计数据。
    3.4.3. 危险源专题统计
    ● 危险源专题图:在地图上对不同区域内包含的危险源进行专题图渲染展示。
    ● 危险源统计报表:根据危险源所属地区和行业、类别对危险源进行统计,生成各类统计图表。
    3.4.4. 辅助决策功能
    ● 危害影响分析:当事故发生后,系统可以根据事故危害的程度生成一个危害区域,如事故的死亡、重伤、轻伤、安全区域等,从而可以查找出在这些区域中有哪些需要转移和疏散的单位。
    ● 应急救援路线:事故发生后,系统可以自动搜索周边的医院、消防的单位等信息,并快速的计算生成最优的救援路线。供指挥决策参考。
    ● 预案管理,将事先制定的预案资料跟危险源进行关联,在危险源发生事故的时候能够快速调用相关预案,指挥部署。
    3.4.5. 系统管理维护
    ● 危险源管理维护:主要对危险源进行维护,包括增加、删除、移动,以及危险源的动态跟踪等。针对某个地区或者某个单位新增了危险源,无需经过复杂的后台管理平台就能快捷方便地将新增危险源展示在系统平台中。。
    ● 数据导入导出: 导入符合数据标准格式的地图数据和属性数据。导出包括地图输出和属性数据的输出。可以把地图保存为图片,把属性数据导出到文本文件或者其他文件
    ● 数据编辑:编辑已经存在的数据。包括属性数据编辑和地图数据编辑。属性数据的编辑主要是对各个属性字段内容进行更改,地图数据编辑主要是对装置等地图位置和样式的修改。
    ●用户权限管理:为了保证系统数据的安全,系统需要进行用户名和密码登陆,只有经过授权的用户才能登陆和使用,只有数据维护人员才能添加和编辑数据。
    ●系统参数设置:系统维护人员可以根据实际情况更改系统的某些运行参数,以适应实际的软硬件环境或提高性能。
    4. GIS平台技术介绍
    GIS技术是本系统的核心技术之一,GIS平台为本系统提供强大的地图显示定位支撑和各种基于地图的空间统计分析等辅助决策组件。GIS平台是本系统的关键支撑平台。
    SiteMap采用先进的系统设计方法,基于.NET组件式技术进行开发,提供不同层次的解决方案,可以全面满足网络GIS的应用需要。使用SiteMap软件产品,用户不仅可以快速建立基于地图的Internet或Intranet的地理信息服务网站,也可以快速开发自己的地理信息服务系统。
    SiteMap在性能上达到了比较理想的效果,具有很多优异的特性,如SiteMap具有多源数据集成、海量数据访问支持、服务器群集等高级特性;采用多级缓存结构设计;可以同时支持多种地图引擎协同工作等。

    4.1. 组件化技术
    SiteMap的全组件化的设计思想,使用的Dotnet技术和COM组件技术,成为一个成熟的Web GIS开发平台,在多个行业进行了广泛的应用。组件化设计的优点主要有以下几点:
     通过采用全组件化结构,系统的可管理性大大增强,可以实现单点登录、集中管理。可以管理分布在分布式环境下的各个服务器和服务程序。
     基于.NET技术的组件具有自描述特性,不同组件封装了实现不同功能和不同目的的模块,从而使各个组件可以单独搭建和扩展,使系统的更新工作大大减少,兼容性得到增强。
     内置的GIS服务引擎与SiteMap的数据处理和开发平台采用相同的体系结构,SiteMap的数据只需在服务器上进行配置即可直接使用,快速发布到Internet上。
     组件具有良好的扩充性和开放性。各个层次的组件提供了丰富的接口和功能,松散的体系结构为系统的扩充提供了足够的扩展空间,用户可以通过继承或者聚合等软件重用方法,开发特殊功能的自定义行业组件或者更高层次的通用组件,集成到SiteMap平台中。
    4.2. 多源数据集成与海量数据快速访问
    由于SiteMap的数据模型搭建的合理性、高效性和优化的特点,使得SiteMap的面对不同来源的数据兼容方面得心应手。
     多种来源数据不仅可以在桌面系统集成,而且不需转换即可直接发布到Internet网络。包括ArcInfo coverages、ESRI shapefiles、MapInfo mif、AutoCad dxf等常用格式
     支持分析和显示各种格式的影像图 (TIFF, JPEG, GIF, ERDAS IMAGINE, MrSID图像压缩格式)
    矢量几何对象的压缩、高效的复合索引技术可以大大提高用户访问数据的速度
    4.3. 服务器群集,具有高度伸缩性
    随着应用规模的扩大,当单台服务器的处理能力(不仅包括CPU运算能力)不能满足应用需要时,往往需要将多台服务器群集起来同时提供服务。通过群集可以实现负载能力的成比例提高,同时还可以减少单点失效的危险,提高系统的稳定性。但是群集同时会带来服务器的部署、管理复杂度提高和负载平衡的问题。
    常见群集方法可以分为业务复制和业务分割两种方法。业务复制即将相同的业务复制到多台服务器上进行处理,每台服务器承担其中一部分用户的处理请求;业务分割即将业务划分为不同的部分,每一部分放到不同的服务器上去运行,比如将数据库服务、地图服务、Web服务分别放到不同的服务器上运行,可以提高性能和增强可靠性。
    SiteMap主要通过四种方式提高多用户并发访问的性能:异步网络传输,减少网络阻塞;GIS服务引擎的分时操作;多应用实例并发服务;多服务器群集服务。这种特性可以满足小型工作组到大型网络服务的多种应用规模的需要。

    4.4. 客户端与服务器多级缓存结构
    SiteMap服务器实现了高效的数据缓存和应用缓存,通过二次开发可以实现针对特定应用的处理缓存,随软件提供的客户端设计了巧妙的客户端缓存机制,可以大大加快地址定位和地图浏览的速度。
    SiteMap可以实现多级缓存模式,对应用及其相关数据进行高速缓存,从而大幅度提高海量数据的处理能力。
     应用实例缓存
    SiteMap预先启动应用服务器,装载适当的数据,从而减少每次用户请求再启动应用的时间,服务器可以自动分配应用的实例。
     应用数据缓存
    启动应用服务时自动加载相关数据,从而减少每次用户请求都需要重新加载和卸载数据的时间。
     数据引擎缓存
    由于进行了应用缓存,数据引擎具有的缓存和调度机能可以得到充分发挥,从而大大提高数据处理的效率。
     处理结果缓存
    通过将需要长时间处理或变化较小的结果预存在磁盘上,用户请求可以直接读取结果而不必每次都进行处理,从而可以减少每次处理的时间,加快用户响应的速度。
    4.5. 完善的日志系统
    一个完善的日志系统是服务器端应用程序的必备重要辅助功能,一个成熟的WebGIS系统必需提供相应的日志服务,SiteMap拥有完善的日志服务体系,为供系统管理员使用的分析模块。本子系统会在服务器访问日志的基础上,统计分析每天提交的请求数量,某地图功能被调用的次数、平均处理耗时等,最终生成分析报表。系统管理员可以根据这些结果评价系统目前的服务水平,分析系统的性能瓶颈。
    地图服务日志数据库有详细的结构文档说明,因此如果系统管理员需要分析其他的内容,二次开发人员可以根据其需求定制查询逻辑。
    4.6. 方便的二次开发和数据交换接口
    由于SiteMap对于地图服务接口设计的标准性以及应用层无关性的先进理念,使得原本复杂的WEBGIS二次开发工作变得简易可行。大大缩短开发周期,提高效率。
     标准的应用层接口和应用层无关性
    建立在地理信息平台基础之上的应用系统的类型是非常丰富的。这些应用系统最终将由不同行业的开发商使用不同的开发工具,设计不同的应用逻辑,所支持的其终端类型也从普通的计算机到具有文字短信功能的普通手机等,无所不包。要支持这些各式各样的应用系统,就要求SiteMap提供良好的应用开发接口和系统集成模型,这就是SiteMap的应用层无关性。
    SiteMap实现这一点,主要体现在应用接口层:在HTTP协议基础之上设计标准的地图应用访问协议并提供丰富的实用功能接口函数供应用系统调用,这样的设计符合工业标准,支持异构操作系统上的应用系统。

    1. 系统数据描述
      5.1. 基础地理信息数据
      城市基础地理空间数据,包括道路、建筑、机关单位等空间地理信息。每类数据作为一个空间图层。

    道路:线状层
    水系:面状(大型水系)
    水系,线状(小型主要水系、洪道)
    政府机关:点状
    企事业单位:点状
    行政区划:面状
    街区:面状
    建筑物:面状
    绿地:面状
    门牌号:面状
    5.2. 安全管理专题图层
    5.2.1. 重大危险源相关图层
    生产企业:安全生产企业的平面矢量图,需要跟城市基础图层无缝集成
    重大危险源:点状或符号图层,在地图上标志出的所有重大危险源
    5.2.2. 辅助决策相关图层
    医院:能够用于应急救援的医院
    消防:能够用于救援指挥的消防点
    救援机构:其它的相关救援机构
    重点单位:需要重点保护的单位信息
    5.3. 安全业务属性数据
    主要是指重大危险源管理中涉及到的危险源的详细的各类属性数据、生产企业的基本情况数据、其它相关的业务属性数据。

    重大危险源:包括重大危险源的各种特定属性、危险等级、所属行业、类别等各类属性数据
    生产企业:包括生产企业的名称、拥有重大危险源的数量、等级、安全负责人等属性数据
    医院:医院的地址、电话、特色、床位等跟应急救援相关的基本属性信息
    救援机构:名称、地址、负责人、联系电话等相关的属性数据
    系统管理数据:用户、权限等系统运行所需的各种心态数据

    1. 系统功能
      6.1. 地图基本功能
       放大
      用鼠标点击地图中的任意部分,或按住鼠标左键拉出一个矩形框,即可获得指定区域放大后的地图。对地图进行无级放大,随着地图的放大,系统自动显示一些相关的信息。
       缩小
      用鼠标点击地图中的任意部分,或按住鼠标左键拉出一个矩形框,即可获得指定区域缩小后的地图。
      对地图进行无级缩小,随着地图的缩小,地图上显示的信息将会减少以达到最好的显示效果。
       显示全图
      显示电子地图全貌。可以让用户方便的回到地图的初始状态。
       移图
      移动地图,将地图视野以外的地图移动到视野内。可按住鼠标左键任意拖动地图,使之达到理想位置。
       测距
      用户可以在地图上,沿着自己想要测量的线路,用鼠标单击地图,在上面画出一条直线或者折线,然后,在结束点双击,即可得到这条线所代表的实际线路的距离。
       影像图
      叠加显示影像图
      6.2. 地图查询定位
       模糊查询:
      通过输入关键字,查询所有地图数据或者查询制定类别的地图数据。
       点图查询:
      通过在地图上点击查询当前鼠标位置的地理信息。
       拉框查询:
      通过在地图上拉框查询框线范围内的地理信息。
       画圆查询:
      通过在地图上画出一个圆形的区域,查询这个范围内的地理信息。
       多边形查询:
      通过在地图上画一个任意多边形的区域,查询这个范围内的地理信息。
       图层控制:
      控制地图图层的显示或隐藏
       属性查询:
      根据地理对象的属性信息进行查询,可以指定多个属性字段。
       门牌号查询:
      查询某个门牌号地址,在地图上定位出来。
       地图定位:
      点击查询到的对象的名称后,在地图上对需要定位的对象高亮显示出来
      6.3. 地图图层控制
      控制区域内的基础地图数据、企业图层、重大危险源图层是否显示。是否可选择操作等
       基础地图数据控制:动态控制基础地理信息图层的可见与否
       企业地图数据控制:动态控制每个企业业务数据图层的可见与否
       危险源数据控制:动态控制各类危险源是否在地图上显示
       其它任何地图数据图层的现实控制

    6.4. 基本信息查询
    6.4.1. 模糊查询
    通过名称关键字查询道路、河流、居民地、医院、消防单位等基础信息和机构信息,查询出结构后可以点击在地图上定位。
    6.4.2. 周边查询
    查询一个位置(可以是一个单位、一条道路或者一个场地)周围一定距离范围内的地理信息(例如居民地、道路河流、单位机关等)。

    6.5. 重大危险源查询功能
    6.5.1. 重大危险源快速导航
    6.5.1.1. 生产企业快速导航
    将所有安全生产企业标绘在GIS地图上,并用显著的标注(例如闪烁的五星符号)对于进行高亮显示,用户可以对企业的分布情况一目了然。同时点击每个企业,可以查询企业的基本信息。

    6.5.1.2. 重大危险源快速导航
    在生产企业快速导航的基础上,可以快速查看每个企业所拥有的重大危险源的数量和详细列表,点击每个危险源可以再地图上定位,同时可以查询其详细属性信息。

    6.5.2. 重大危险源查询
    6.5.2.1. 关键字查询
    通过输入危险源的名称关键字,查询区域内所有相关的重大危险源。同时在地图上进行定位高亮显示。

    6.5.2.2. 分类查询
    可以根据危险源所属的行业或者类别进行分类查询,查询某一类别、某一行业的危险源。例如查询所有的化学危险品中的生产装置危险源。

    6.5.2.3. 按属性组合查询
    根据重大危险源的任一个属性或者几个属性条件相组合进行查询。例如,查询最大存储量大于100立方米的化学贮罐类重大危险源。

    6.5.2.4. 按地域范围查询
    可以根据查询在某些特定地域范围内的重大危险源。例如,查询外环线以内的重大危险源,查询外环线以外的重大危险源。

    6.5.2.5. 缓冲区查询
    可以查询指定地点周围一定距离范围内的重大危险源。例如,查询某学校周围2公里范围内的重大危险源有哪些。

    6.5.2.6. 详细属性信息查询
    查询到重大危险源后,点击查询结果,可以在属性页面中显示该危险源的详细属性信息,包括危险源的名称、类别、所属行业、危险等级、以及相关照片、视频等。

    6.5.2.7. 危险源定位显示
    所有查询到的重大危险源,都可以通过点击在地图上进行智能放大定位,并且用闪烁等特效进行高亮显示。

    6.5.3. 重大危险源动态专题分析
    以GIS电子地图为基础,统计在不同空间区域内重大危险源的分布情况,以GIS专题图的形式在地图上进行渲染展示。使得统计各类危险源的粉笔比例和数量以图文并茂的形式进行展现,使之具备空间上的直观感。
    6.5.3.1. 动态专题图类型
     独立值专题图
     柱状专题图
     饼状专题图
     点密度专题图
     其它用户需要的专题图类型

    6.5.3.2. 重大危险源分类专题图
    按照重大危险源的类别、在不同区域(企业、乡镇街道等)的分布情况进行动态专题图分析。例如分析各个乡镇街道所包含的各个类别的重大危险源。
    6.5.3.3. 重大危险源条件专题图
    分析重大危险源的某些特定属性、根据该属性值在不同区域(企业、乡镇街道等)的分布情况进行动态专题图分析。例如分析每个企业分别包含的危险化学品贮罐的总存贮量。
    6.5.4. 重大危险源统计报表
    提供类似BI工具统计报表的重大危险源统计功能。统计重大危险源的类别、分布等,统计类型可以为各类曲线图、柱状饼状图、统计报表等。
    6.5.4.1. 统计输出类型
     柱状统计图
     饼状统计图
     折线图
     统计报表

    6.5.4.2. 重大危险源分类统计
    分类统计各种危险源在不同乡镇街道的分布情况,用统计图标的方式进行展示,同时能够与专题统计地图进行对照。
    6.5.4.3. 重大危险源复杂条件统计
    自定义多种复合条件进行重大危险源的分布统计,可以统计危险源的各个特定属性,或者根据多个特定属性筛选危险源。也可以同时与相应的专题分析地图进行对比分析。
    6.6. 应急指挥辅助决策功能
    6.6.1. 危害影响区域分析
    在安全事故发生之后,往往需要知道事故影响的范围有多大,可能波及到的重点保护单位有哪些,以便及时划定影响区域,确定救援和疏散单位。

    6.6.2. 应急救援最优路线
    在安全事故发生之后,系统能够自动搜索出距离该事故中心最近的救援,并按照距离优先顺序排序显示。在选择每一个救援单位的时候,系统自动计算出从该单位到事故地点的最优救援路线,以便辅助更快更高效的救援安排计划的做出。

    6.6.3. 预案管理调用
    针对某一类危险事故发生时需要执行的预案资料事先集成到本系统中,并将预案信息和相关的重大危险源信息进行关联。危险源发生事故发生后能够快速调用相关的预案,直接在本地打开预案。
    6.7. 重大危险源数据管理
    6.7.1. 添加危险源
    添加一个危险源信息,包括危险源的空间位置和详细属性信息,用户在地图上点击绘制一个新的重大危险源,然后输入详细属性信息。

    6.7.2. 修改危险源
     空间信息修改:在地图行移动危险源到新的位置
     属性信息修改:修改重大危险源的各种属性信息

    6.7.3. 删除危险源
    用户选择查询要删除的重大危险源,然后执行删除命令,该危险源的空间位置信息和属性信息将全部都删除。

    6.8. 系统管理维护
    6.8.1. 用户与权限管理
    系统有严格的用户与权限管理机制,每个用户根据业务范围与工作职责有相应的权限使用系统的功能与查看相关的数据内容。系统中的每个功能与每个数据都有权限限制,只有授权用户才能使用。
    用户组所属角色修改:

    角色权限修改:

    6.8.2. 系统日志管理
    系统具有完善的日志管理,用户的每次登录与退出、每次具体的操作与编辑修改都将记录,为今后系统的检查提供依据

    6.8.3. 系统参数管理
    为保证系统的灵活部署与稳定运行,系统提供参数化的管理配置。
    6.8.4. 数据导入导出
    系统采用数据集成和兼容技术,系统的GIS平台支持各类行业常用的食量地图数据格式(SHP、MIF、DXF、栅格等),支持各类格式数据的导入功能。
    6.8.5. 空间数据编辑
    系统提供强大的空间数据编辑维护工具,可以直接修改编辑空间矢量数据,包括空间数据的空间坐标和属性数据。提供各种通用GIS设置、编辑功能。

    1. 系统接口
      现代管理信息系统是是复杂的应用系统,往往需要与其他系统进行数据交换和功能互动等。因此系统提供多种接口与内部各子系统或者外部其他系统进行数据交换和集成应用。
      7.1. 内部GIS组件接口
      各专业应用模块中涉及的GIS功能都调用GIS组件提供的接口来实现。Web方式通过提供WebService+XML来实现,为系统以后的升级扩展提供支持。
      7.2. 与其他业务系统的接口
      由于系统组件化、高内聚、松耦合的设计架构,以及XML、WebService等标准协议的应用,使得系统具有较强的可扩展性和继承性,可以根据业务需求不断的与其它已有或新增业务系统进行集成融合或调用。

    [转自:上海臻图信息技术有限公司网站]

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  • 智能楼宇的三维可视化管理 (上)

    千次阅读 2020-07-21 15:38:03
    现代城市的一个显著标志便是各色的摩天大楼,随着我国城市化的逐步推进,楼宇已经成为了城市管理的基本单元。城市内部的各类业态,包括住宅...智慧楼宇的可视化解决方案便是在整合对接各类业务系统的基础上,通过可视

    现代城市的一个显著标志便是各色的摩天大楼,随着我国城市化的逐步推进,楼宇已经成为了城市管理的基本单元。城市内部的各类业态,包括住宅小区、商业广场、办公楼乃至各类产业聚集体,都是一栋栋楼宇构建而成的,显然,城市的高效运行离不开楼宇的良好管理。

    当然,智能楼宇的概念想必很多人并不陌生,信息技术的飞速发展帮助人们可以以全新的方式管理建筑:楼宇自控系统、通信控制系统、安防系统、办公自动化系统乃至基础能源系统的部署可以充分实现楼宇管理智能化、数字化。智慧楼宇的可视化解决方案便是在整合对接各类业务系统的基础上,通过可视化平台实现对楼宇的综合统一智能管理,不仅能够减轻楼宇管理方的工作负担,也可以为不同用途的楼宇提供个性化的经营方案,从而提升其经营效率。

    智慧楼宇三维可视化管理平台,通过对楼宇的数字化高仿真场景中所有子系统的运行数据进行可视化展示,并提取运行数据进行设备运转、资产管理、安全防护等重点业务的态势分析。

    在这里插入图片描述

    智慧楼宇三维可视化平台的部分架构

    平台既实现了全局化的集中监控,又能够切换至各子系统的监控对象进行分散查看,涵盖资产、安防、电力、监控、巡检等模块,帮助楼宇实现高效的可视化管理。管理人员可以在终端设备上掌握楼宇的整体运营状况,在日常管理和应急状态下分别配置处理方案在可视化场景中,能够轻松实现系统间的联动,帮助楼宇提升整体运营管理能力。

    基于架构,我们可以看到平台的主要功能模块分为四个:三维仿真、楼宇自控、安防以及运营。由于内容较多,本片作为上篇将着重对三维仿真和楼宇自控两大模块进行介绍。

    楼宇场景的三维仿真

    建筑外观仿真

    三维仿真属于基础模块,楼宇管理的一切数据都将基于楼宇的三维仿真模型来绑定并展现。平台将按照实际建筑外观,制作楼宇的3D仿真互动模型,在保持与实际建筑完全一致的前提下致力于展现高精度的模型,可依据具体需求制作科幻或写实风格的建筑模型,以满足实际项目的多样化展示需求。

    在此基础上,可以进一步按需对建筑周边的其他楼宇、地块、环境等进行抽象化呈现,营造高还原度的仿真展示环境,提升楼宇的整体对外形象。

    在这里插入图片描述

    楼宇三维仿真示意

    内部布局呈现

    除了楼宇的外观,楼宇内部同样需要搭建3D场景以实现楼宇建筑的全方位展示。平台对楼宇的结构、楼层、布局、设施设备进行可视化展示,并与其实际的位置、编号一一对应,保持与实际场景的一致。当用户在可视化界面点击任意楼宇,即可进入楼层界面查看楼宇分层信息、楼层的格局、设备的分布等。能够从建筑到楼层、房间逐级层查看所有的资产和设备信息。

    在这里插入图片描述

    楼宇内部布局展示

    设备设施建模

    为了提高楼宇的管理水平,平台支持将所有的建模对象纳入管理范围实现资产管理,包括但不限于:物联网设施(路灯、垃圾桶、摄像头、停车位、道闸等;楼内设备:摄像头、门禁、空调、电梯、电力设备、照明、网络设备、办公桌椅、消防设施以及周界电子围栏、入侵告警设备等安防设施。

    通过三维可视化平台,用户能够对资产进行增删变更、资产统计等维护,进一步对资产数量、类别、故障/损坏的具体原因和数量、购置时间等进行统计和分析;在出现故障情况时实现资产的迅速定位并在3D视图中呈现出来,便于维修人员进行维修。

    在这里插入图片描述

    设备设施的3D模型

    综合态势可视化

    在完整的仿真场景建立完成后,平台将各类系统的数据与模型绑定并呈现在各类终端,便于管理人员一目了然地掌握楼宇的综合运营态势,包括楼宇的综合信息、运营情况、人员态势、物资态势、安防态势、车辆态势,楼宇关键业务数据呈现等。

    在这里插入图片描述

    综合态势展示

    楼宇自控系统的可视化管理

    智能建筑内部有大量的电气设备,包括空调等暖通设备、照明设备、电力设备、以及给排水设备等,设备种类繁多,数目庞大,分散在楼宇的各个角落,管理难度极大。为了合理利用设备,节省能源,节省人力,确保设备的安全运行,三维可视化管理平台通过对接楼宇自控系统实现了设备的可视化管理。

    电力设备

    平台接入电力设备,来查看大楼供配电系统各个设备的运行状态的重要运行指标,如开关状态、故障报警、电压、电流、功率因数、有功功率、用电量等基础数据,并进行数据的记录和能耗分析,如记录各种参数、状态、报警,记录开/关时间,累计运行时间、用电峰/谷值,故障率等。

    在这里插入图片描述

    电力设备的模型与数据可视化

    暖通设备

    与暖通设备对接后,平台支持以2D或3D等形式,实现暖通设备(空调、新风设备等)运行监控可视化功能,直观显示系统运行状态,如水流向、设备是否正在运行、总制冷量、当前制冷量等。

    对于大型暖通系统,能够查看供暖通系统的核心设备的关键运行指标,明确区分暖通系统内冷冻水、冷却水管理系统,能够以动画的形式展示管路中的流向;能够查看单个设备的上、下游设备,直观清晰显示相连设备之间的连接关系和管路走向,并支持播放管路的动画,简化运维工作流程。

    在这里插入图片描述

    暖通设备以及结构的三维呈现

    照明设备

    平台支持集成楼宇的照明系统,对楼宇内的照明设备进行可视化集中控制,能够按照楼层、房间、照明类型监测照明回路的开关状态,累计开关时间等,出现故障时,及时定位故障设备位置,配合可视化终端,帮助管理人员及时处理照明设施的维修问题等,提升楼宇的管理效率和服务水平。

    在这里插入图片描述

    照明设备控制与数据统计

    楼宇的基础支持

    除了上述的各色设备之外,楼宇的基础支持设备同样可以在可视化平台中进行统一管理,包括环境感知设备和IT支持设备等。

    其中,环境感知设备主要包括各类传感器,比如温湿度等,平台在与其完成对接后,将数据处理后通过热力图、数值、云图等多种方式呈现,便于运维人员对于环境温湿度一目了然,平台支持在环境温湿度异常时及时发出告警并进行异常区域定位,帮助运维人员迅速处理问题,确保楼宇运行安全。

    在这里插入图片描述

    温湿度监控

    IT支持则是相对复杂一些,需要考虑到机房环境(针对设有机房的楼宇)、网络设备、存储设备等。由于IT应用相对复杂,可为其进行IT应用架构展示,便于管理人员直观了解大楼的IT设施结构。

    在这里插入图片描述

    IT架构

    在三维场景中,对各类IT基础应用,如专线、虚拟专线、裸光纤、防火墙、行为管理、有线网络、无线网络、通讯协作、网络设备、服务器、服务可用性等常用指标直观展示和监控,并通过多种告警形式,如颜色、声音、邮件、短信、微信等,进行综合告警展示。

    好了,上篇的内容就到这里。对可视化感兴趣的朋友可以关注专栏,我们会不定期更新一些有趣的内容,有疑问的可以直接评论或者私信,欢迎各位给我们留言,大家一起探讨,共同学习!

    OK,各位,下一篇再见咯。

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