Vi föreslår ett visuellt analysförfarande för analys av rörelsedata, d.v.s. inspelade spår av rörliga objekt. Det är inriktat på en klass av problem där det är nödvändigt att fastställa betydande platser på grundval av vissa typer av händelser som inträffar upprepade gånger i rörelsedata. Förfarandet består av fyra huvudsteg: 1) händelseextraktion från banor; 2) händelseklustring och utvinning av relevanta platser; 3) spatiotemporell aggregation av händelser eller banor; 4) analys av aggregerade data. Alla steg är skalbara med avseende på mängden av de data som analyseras. Vi demonstrerar användningen av förfarandet genom exempel på två verkliga problem som kräver analys på olika rumsliga skalor. KEYORD: rörelse, trajectories, spatio-temporal data, rumsliga händelser, rumslig klusterbildning, spatio-temporal kluster Rörelsedata (även kallade mobilitetsdata) som beskriver förändringar av rumsliga positioner av diskreta mobila objekt samlas numera in i växande mängder med hjälp av aktuella spårningstekniker, såsom GPS, RFID, radar och andra. Automatiskt insamlade rörelsedata är semantiskt dåliga eftersom de i princip består av objektidentifierare, koordinater i rymden och tidsstämplar. Trots detta kan värdefull information om föremålen och deras rörelsebeteende samt om det utrymme och den tid de rör sig i fås från rörelsedata genom analys [2]. Rörelse kan betraktas som bestående av kontinuerliga stigar i rum och tid [18], även kallade banor, eller som en sammansättning av olika rumsliga händelser [3]. Som anges i [6] och [30] finns det många definitioner av begreppet händelse. Vi följer Kims definition av händelser som exeplifieringar av fastigheter eller relationer vid några tillfällen [22]. Spatial händelser är händelser lokaliserade i rymden [6]. Den händelsebaserade synen på rörelse är särskilt lämplig för tillämpningar och uppgifter där analytiker är intresserade av händelser av vissa rörelseegenskaper såsom mycket höga eller mycket låga hastigheter. Varje händelse är en rumslig händelse. Händelser som är relevanta för analysmålen måste extraheras från rörelsedata. Sådana händelser kommer ytterligare att kallas rörelsehändelser, eller m-händelser. Det finns en klass av problem där analytiker behöver bestämma platser där m-händelser av en viss typ förekommer upprepade gånger och sedan använda dessa platser i den fortsatta analysen. Till exempel, att ha spår av flera bilar i en stad, en trafikanalytiker kan först behöva hitta platser där trafikstockningar förekommer och sedan undersöka i vilka tider på dagen de händer och hur länge de varar. Ur vandringsfåglars spår kan en ornitolog vilja utvinna platser där fåglarna stannar för att vila och äta och sedan analysera tidsmönstren för att besöka dessa platser och resa mellan platserna. Vi påpekar att relevanta platser endast kan avgränsas genom att behandla uppgifter om förflyttningar, dvs. det finns ingen fördefinierad uppsättning platser (t.ex. delområden i en områdesindelning) från vilka analytikern kan välja platser av intresse. De relevanta platserna kan ha godtyckliga former och storlekar och oregelbunden rumslig fördelning. De kan till och med överlappa varandra i rymden, och därför är metoder som bygger på en uppdelning av territoriet i områden som inte överlappar varandra (som i [4]) inte lämpliga. Vi föreslår ett visuellt analysförfarande för platscentrerad analys av mobilitetsdata som inkluderar (1) visuellt understödd extraktion av relevanta m-händelser, (2) att hitta och avgränsa viktiga platser på grundval av interaktiv klusterbildning av meventen enligt olika attribut, (3) spatio-temporal aggregation av m-händelser och rörelsedata av de definierade platser eller par av platser och tidsintervall, (4) analys av aggregerade data för att studera spatio-temporala mönster händelser och / eller anslutningar mellan platserna. Vi demonstrerar användningen av proceduren genom att tillämpa den på två verkliga problem som skiljer sig åt i den rumsliga skala och karaktär av rörelsen som analyseras. De viktigaste bidragen i detta dokument är följande: • Vi föreslår ett generiskt visuellt analysförfarande för en viss klass av problem, vilket uttryckligen anges. Den befintliga litteraturen beskriver särskilda tekniker som kan användas i olika steg av förfarandet. Vi sätter teknikerna i ett arbetsflöde, där utgångar av en teknik används som en ingång för en annan teknik. • Förfarandet kan skalas upp till stora mängder data. Vi beskriver uttryckligen användningen av förfarandet i ett fall då uppgifterna inte passar in i RAM-minnet (avsnitt 4.5). • Vi föreslår ett originellt tillvägagångssätt för klusterbildning av händelser, som använder en särskild avståndsfunktion som kan redogöra för avstånd mellan händelser i geografiskt utrymme, i tid, och med avseende på värden av tematiska attribut. Funktionen hanterar korrekt cykliska attribut såsom rörelseriktning eller tid på en dag. Resten av pappret är uppbyggt på följande sätt. Efter att ha introducerat huvudkoncepten i avsnitt 2, diskuterar vi den relaterade forskningen (avsnitt 3) och beskriver den föreslagna proceduren (avsnitt 4). I avsnitten 5 och 6 ges två exempel på användningen av förfarandet: ett tillägg med större siffror och mer information finns på http://geoanalytics.net/and/papers/vast11att.pdf. Avsnitt 7 avslutar dokumentet. Förflyttningsdata består av positionsposter < object-identifierare, tid, rumsliga koordinater>. Tidsbeställda positionsposter för ett objekt representerar objektets bana. Den verkliga banan är kontinuerlig (dvs. objektet har någon position när som helst) medan de data som representerar den är diskreta (dvs. positioner specificeras för ett urval av tid ögonblick). När tidsintervallen mellan de kända positionerna är tillräckligt korta,
Observera att det inte finns någon universell definition av en händelse REF.
From movement tracks through events to places: Extracting and characterizing significant places from mobility data
{'venue': '2011 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'journal': '2011 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}