Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur interaktiven Analyse massiver raumzeitlicher Bewegungsdaten vor. Der Ansatz ermöglicht es, auf Bewegungstrajektorien basierende Daten interaktiv zu visualisieren und mit flächenbasierten Verfahren auf Basis von Dichte- und Distanzkarten zu analysieren. Ziel ist es, dadurch unterschiedliche raumzeitliche Phänomene in massiven Bewegungsdaten aufspüren, extrahieren und untersuchen zu können. Diese Verfahren stellen generische Basisfunktionen für die Auswertung massiver raumzeitlicher Bewegungsdaten, z. B. für entscheidungsunterstützende Geoinformationssysteme, bereit. Anwendungsfelder umfassen die Echtzeit-Bewegungsüberwachung und die Auswertung von Bewegungsdaten, z. B. im Straßen-, Schiffs- oder Flugverkehr. Die vorgestellten Visualisierungsverfahren ermöglichen einen direkten Zugang zu massiven raumzeitlichen Bewegungsdaten und ihren Charakteristiken und folgen dabei einem explorativen Ansatz. Es werden Dichtekarten verwendet, die auf der Aggregation von Daten beruhen, um raumzeitliche Phänomene zu extrahieren und zu repräsentieren. Durch die Auswahl der betrachteten räumlichen und zeitlichen Regionen kann ein Datensatz dabei interaktiv exploriert und analysiert werden. Durch die Aggregation von Daten über die Zeit werden zeitliche Verläufe nicht explizit dargestellt, wie dies beispielsweise bei der Verwendung eines Space-Time-Cubes der Fall wäre, sondern werden über den gewählten Zeitraum zusammengefasst. Dies ermöglicht es, durch eine interaktive Anpassung des Zeitraums raumzeitliche Phänomene wie Häufigkeit und Dichte von Objekten zu erfassen und so eine andere Form der raumzeitlichen Exploration zu erreichen. Die Visualisierung und Analyse aggregierter Daten über Zeit und Raum ermöglicht es zum einen, die zeitliche Entwicklung von raumzeitlichen Phänomenen interaktiv zu erkunden und dabei nicht nur zeitliche Momentaufnahmen zu betrachten, sondern statistische Operationen wie Maximal-, Minimal- oder Mittelwerte zu berechnen und deren zeitliche Veränderungen zu betrachten. Zum anderen können so Abhängigkeiten der untersuchten Phänomene, z. B. starke Belastungssituationen oder räumliche Engpässe, von den gewählten Eingabeparametern wie Raum, Zeit oder anderen Parametern der Eingabedaten beobachtet werden. Die vorgestellten Verfahren werden derzeit innerhalb eines Frameworks zur interaktiven Exploration und Analyse massiver raumzeitlicher Daten implementiert und anhand konkreter Anwendungsfälle aus dem Bereich des Flugverkehrs angewendet.
Dichte- und Distanzanalyse massiver raumzeitlicher Bewegungsdaten
2012
8 Seiten, 4 Bilder, 9 Quellen
Conference paper
German