AbstractVid visning av tusentals flygplansbanor på en skärm förstörs visualiseringen av en trassel av stigar. Den visuella analysen är därför svår, särskilt om en viss klass av banor i en felaktig datauppsättning måste studeras. Vi designade FromDaDy, en bana visualisering verktyg som tar itu med svårigheterna att utforska visualisering av flera spår. Denna flerdimensionella dataprospektering är baserad på scatterplots, borstning, pick and drop, juxtaposed vyer och snabb visuell design. Användare kan organisera arbetsytan består av flera juxtaposed vyer. De kan definiera vyernas visuella konfiguration genom att koppla datamåtten från datasetet till Bertins visuella variabler. De kan sedan borsta banor, och med en pick and drop operation kan de sprida den borstad information över vyer. De kan sedan upprepa dessa interaktioner, tills de extraherar en uppsättning relevanta data, vilket formulerar komplexa frågor. Genom två verkliga scenarier, visar vi hur FromDaDy stöder iterativa frågor och utvinning av banor i en datauppsättning som innehåller upp till 5 miljoner data. Index Termsvisualisering, iterativ undersökning, direkt manipulering, banor. Inom flygkontrollområdet (ATC) kräver analys av trafik eller utveckling av nya sätt att hantera luftrummet banor. En luftfartygsbana är ett register över ett luftfartygs positioner i ett visst luftrum (3D+tid plus annan information såsom identifierare, hastighet etc.). Som sådan är banor flerdimensionella data. Flygtrafikens andelsägare analyserar regelbundet trafiken för att: förstå tidigare konflikter och sedan förbättra säkerheten med lämpliga utvecklingar, bedöma nya ombord- och marksäkerhetssystem och de resulterande flygspåren, utforma nya luftrymdsorganisation och förfaranden för att hantera trafikökningar, jämföra spår med miljöhänsyn (bränsleförbrukning, buller, vertikal profiljämförelse), studera lönsamhet ur affärsmässig synvinkel (antal luftfartyg på en specifik flygväg per dag, antal flygplan som faktiskt landade på en viss flygplats), filtrera och extrahera trajectories för att återanvända dem (denna uppgift kommer senare att illustreras i detta dokument i avsnittet om banutvinning för flygledare utbildning). Formulera frågor över banor på ett deklarativt, textspråk baserat sätt, såsom en SQL, är svårt. Även om det är möjligt att välja banor som flyter över specifika platser, är det mycket svårt att ange funktioner som utvalda banor där denna del av banan är rak eller där denna del har en konstant klättringshastighet Således är visuell analys det enda sättet att upptäcka relevanta banor funktioner effektivt. Trajectories är många och trassel: en dag trafik över Frankrike till exempel, representerar cirka 20000 banor ( Bild. 1 )............................................................................................................... När det gäller banor måste användarna utföra dynamiska förfrågningar (svarstid < 100 ms [15]) på en enorm flerdimensionell datauppsättning (>1 miljon data). Förutom problemet med datastorlek måste användarna hantera en datauppsättning som innehåller många fel och osäkerheter: registrering sker regelbundet (i vår databas: en radarplot per flygplan var 4:e minut), men en plott kan missas, eller ha felaktiga värden på grund av fysiska problem som inträffade vid tidpunkten för registreringen. Det problem som vi tar itu med i detta dokument är att hitta ett sätt att uttrycka dessa frågor, enkelt och exakt, med tanke på begränsningarna i fråga om datamängdernas storlek och osäkerhet. Vi har utvecklat FromDaDy (som står för FRAN DATA till DisplaY), ett visualiseringsverktyg som tar itu med utmaningen att representera, och interagera med, många banor med osäkerhet. FromDaDy använder ett enkelt paradigm för att utforska multidimensionell data baserad på scatterplots, borstning, pick and drop, juxtaposed vyer och snabb visuell konfiguration. Den grundläggande nya aspekten av FromDaDy jämfört med befintliga visualiseringssystem, är att göra det möjligt för användare att sprida data över vyer. Tillsammans med en finjusterad blandning mellan designanpassning och enkel interaktion kan användare filtrera, ta bort och lägga till banor på ett itererat sätt tills de extraherar en uppsättning relevanta data och därmed formulerar komplexa frågor. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. För det första presenterar vi relevant relaterat arbete. Sedan listar vi designkraven för att uppfylla banan analys uppgift. Därefter beskriver vi FromDaDy funktioner och motiverar våra implementation val. Slutligen beskriver vi styrkan hos FromDaDy med två specifika dataextraheringsscenarier.
REF beskriver unika interaktiva tekniker som möjliggör flexibelt urval och utvinning av undergrupper och delar av banor för separat prospektering.
FromDaDy: Spreading Aircraft Trajectories Across Views to Support Iterative Queries
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}