Räumliche Generalisierung und Aggregation von massiven Bewegungsdaten

Bewegungsdaten (Trajektorien beweglicher Agenten) sind schwer zu visualisieren: Zahlreiche Kreuzungen und Überlappungen zwischen Trajektorien machen die Anzeige stark überladen und unleserlich. Es ist notwendig, geeignete Datenabstraktionsmethoden zu verwenden. Wir schlagen eine Methode zur räumlichen Generalisierung und Aggregation von Bewegungsdaten vor, die Trajektorien in aggregierte Flüsse zwischen Gebieten transformiert. Es wird angenommen, dass keine vordefinierten Gebiete gegeben sind. Wir haben eine spezielle Methode entwickelt, um das zugrunde liegende Gebiet in geeignete Bereiche zu partitionieren. Die Methode basiert auf der Extraktion signifikanter Punkte aus den Trajektorien. Die resultierende Abstraktion vermittelt wesentliche Eigenschaften der Bewegung. Der Grad der Abstraktion kann durch die Parameter der Methode kontrolliert werden. Wir führen lokale und globale numerische Maßstäbe für die Qualität der Generalisierung ein und schlagen einen Ansatz vor, um die Qualität in ausgewählten Teilen des Gebiets zu verbessern, wo dies als notwendig erachtet wird. Die vorgeschlagene Methode kann in der interaktiven visuellen Erkundung von Bewegungsdaten und zur Erstellung lesbarer Flusskarten für Präsentationszwecke verwendet werden.