海洋水文数据建模与可视化过程中充分挖掘数据时空依赖关系是当前研究热点之一。借鉴位置社会感知思想,提出一种时空数据感知模型(spatio-temporal data awareness model,SDAM):用数据语义标签描述采样点时空信息上下文、温盐密等非视...海洋水文数据建模与可视化过程中充分挖掘数据时空依赖关系是当前研究热点之一。借鉴位置社会感知思想,提出一种时空数据感知模型(spatio-temporal data awareness model,SDAM):用数据语义标签描述采样点时空信息上下文、温盐密等非视觉物理量值;用三线性插值法感知空间邻近域数据语义,通过挖掘时空频繁模式感知(推演)时间邻近域数据语义,构建表征时空耦合特征的水文感知数据集;对高分辨率的底层感知数据进行相似性度量,通过时空聚类构建时空特征类簇,获取宏观的、低分辨率时空主题应用数据集。通过对中国沿海2014年第一季度海洋温盐深数据Web环境下三维可视化描述,验证了水文时空数据感知模型的可行性和有效性。展开更多
文摘海洋水文数据建模与可视化过程中充分挖掘数据时空依赖关系是当前研究热点之一。借鉴位置社会感知思想,提出一种时空数据感知模型(spatio-temporal data awareness model,SDAM):用数据语义标签描述采样点时空信息上下文、温盐密等非视觉物理量值;用三线性插值法感知空间邻近域数据语义,通过挖掘时空频繁模式感知(推演)时间邻近域数据语义,构建表征时空耦合特征的水文感知数据集;对高分辨率的底层感知数据进行相似性度量,通过时空聚类构建时空特征类簇,获取宏观的、低分辨率时空主题应用数据集。通过对中国沿海2014年第一季度海洋温盐深数据Web环境下三维可视化描述,验证了水文时空数据感知模型的可行性和有效性。
