多源异构岩石圈板块数据处理与可视化

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用1.多源异构数据接收能力：多源异构海量数据实时处理平台具备接收来自不同数据源的能力，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。

它能够识别并解析不同数据源中的数据，以便后续的处理和分析。

2.实时处理和分析能力：该平台具备实时处理和分析大规模数据的能力，可以在数据到达时立即进行处理。

这使得用户能够迅速获取有关数据的实时分析结果，并做出相应的决策。

3.异构数据格式支持：多源异构海量数据实时处理平台能够支持各种不同的数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

这意味着用户不需要对数据进行预处理和转换，减少了数据处理的复杂度和时间消耗。

4.分布式处理能力：为了满足海量数据的处理需求，多源异构海量数据实时处理平台采用了分布式的数据处理和分析架构。

这使得平台能够进行高效的并行处理，更好地满足用户对数据的实时分析需求。

1.金融领域：利用多源异构海量数据实时处理平台，金融机构可以通过对市场数据、交易数据等进行实时分析，进行风险控制和交易决策。

2.物联网领域：多源异构海量数据实时处理平台可以与物联网设备进行集成，实时处理和分析传感器数据。

这有助于实现智能制造、智慧城市等应用场景。

3.社交媒体领域：通过多源异构海量数据实时处理平台，社交媒体平台可以对用户的行为和兴趣进行实时分析，提供个性化的推荐和广告。

4.医疗健康领域：利用多源异构海量数据实时处理平台，医疗机构可以对医疗记录、生命体征监测数据等进行实时分析，提供个性化的医疗服务。

总之，多源异构海量数据实时处理平台具有处理多源异构数据、实时处理和分析能力、异构数据格式支持和分布式处理能力等优势，为各个行业提供了一种高效处理海量数据的解决方案。

在金融、物联网、社交媒体和医疗健康等领域，该平台都有着广泛的应用前景。

多源异构标准化表征
多源异构数据是指来自不同来源和具有不同结构的数据。

这些数据可以包括结构化数据、非结构化数据，以及存在于不同系统或平台上的离散性数据。

多源异构数据的标准化表征是将这些数据整合并表示为统一、标准的格式，以便于分析和利用。

具体来说，多源异构数据的标准化表征涉及以下几个方面：
1.数据清洗和整合：首先需要对多源异构数据进行清洗，去除重复、错误或不一致的
数据，然后将这些数据整合到一起。

2.数据转换：由于不同来源的数据可能采用不同的格式、标准或编码方式，因此需要
进行数据转换，将它们转换为统一的格式或标准。

3.数据表示：在数据清洗、整合和转换之后，需要将这些数据表示为统一的数据模型
或数据结构，以便于后续的分析和利用。

标准化表征对于多源异构数据的处理和分析非常重要，它可以帮助我们更好地理解和利用这些数据，提高数据的质量和利用率。

同时，标准化表征也是实现数据共享和交换的关键步骤，可以促进不同系统、平台或组织之间的数据互通和协作。

总之，多源异构数据的标准化表征是一个复杂的过程，需要借助一系列的技术和方法来实现。

随着大数据技术的不断发展，多源异构数据的标准化表征将会变得越来越重要和普遍。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法在地球科学领域中，岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法具有非常重要的意义。

岩石结构面是指在地质构造中形成的、具有一定规模和方向性的断裂面，对岩石的力学性质和渗流特性有着重要的影响。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法在石油、地质和建筑等领域有着广泛的应用，对其进行深入的研究可以为相关领域的科研和工程实践提供重要的支撑。

我们需要了解什么是岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统主要包括岩石力学试验机、渗流可视化实验系统和相关测试设备。

通过对岩石结构面进行多向自由剪切实验，可以研究岩石在不同方向上的力学性质，揭示岩石结构面对力学参数的影响。

利用渗流可视化实验系统可以模拟岩石内部的渗流情况，研究岩石结构面对渗流特性的影响。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验方法则是通过具体的实验操作步骤和数据分析方法，对岩石结构面多向自由剪切-渗流实验进行系统的研究和实施。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法的重要性体现在以下几个方面：1. 揭示岩石结构面对力学性质的影响。

岩石结构面作为岩石中的断裂面，具有一定的方向性和规模，对岩石的力学性质有着重要的影响。

通过多向自由剪切实验，可以研究岩石在不同方向上的力学特性，为岩石力学性质的研究提供重要的数据支撑。

2. 研究岩石结构面对渗流特性的影响。

岩石结构面不仅影响岩石的力学性质，同时也对岩石的渗流特性产生重要影响。

利用渗流可视化实验系统，可以模拟岩石内部的渗流情况，研究岩石结构面对渗流特性的影响，为地下水资源开发和岩石渗流力学特性的研究提供重要支撑。

3. 为石油、地质和建筑领域提供技术支持。

岩石结构面多向自由剪切-渗流可视化实验系统与方法在石油勘探开发、地质灾害评估和建筑工程等领域有着广泛的应用。

通过对岩石结构面的研究，可以为相关领域的科研和工程实践提供重要的技术支持。

多源异构数据融合与可视化技术在应急决策中的应用研究引言：应急决策是指在突发事件或紧急情况下，为了保护人民的生命财产安全和社会稳定，及时做出各种决策的过程。

而多源异构数据融合与可视化技术的应用在应急决策中可以提供更全面、准确的信息，帮助决策者更好地理解和分析事态发展，从而做出及时有效的决策。

本文将探讨多源异构数据融合与可视化技术在应急决策中的应用研究，包括其背景、关键技术和实际案例。

一、背景：应急决策涉及的信息来源广泛，包括传感器数据、社交媒体数据、卫星影像等。

这些数据来源各异、格式不一，给信息的采集、整合和分析带来了困难。

而多源异构数据融合与可视化技术能够将来自不同源头的数据进行有效融合，为决策者提供全面、准确的信息基础，帮助他们更好地理解问题、制定决策方案。

二、关键技术：1. 多源数据融合技术：多源数据融合技术是将来自不同数据源的信息进行整合，形成一个综合的信息视图。

这涉及到数据预处理、数据匹配、数据转换等环节。

通过对不同数据源的数据进行融合，可以消除冗余信息、填补数据空缺、提高数据的可信度和全面性。

2. 数据可视化技术：数据可视化技术是将融合后的数据以图形化或图像化的形式展示出来，以便决策者直观地理解和分析数据。

这包括图表、地图、虚拟现实等形式，可以通过可视化的手段帮助决策者更好地理解数据的联系和规律，从而快速做出决策。

3. 机器学习和深度学习技术：机器学习和深度学习技术可以对大规模的数据进行分析和挖掘，从而提取出有价值的信息。

在应急决策中，这些技术可以用于数据的分类、聚类、预测等，帮助决策者更好地理解数据背后的意义，为决策提供支持。

三、实际案例：1. 灾害预警系统：多源异构数据融合与可视化技术在灾害预警系统中得到广泛应用。

通过整合传感器数据、气象数据、人口分布数据等多源数据，可以准确判断灾害的发生可能性和影响范围。

同时，可视化技术可以将预警信息以图形化的形式显示在地图上，帮助决策者更好地理解和评估灾害情况，做出相应的救援和转移决策。

多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现是一个复杂且庞大的任务。

在进行设计之前，需要先进行一系列的思考和规划。

第一步：需求分析在设计多源异构大数据处理平台之前，需要先明确用户的需求。

这可以通过与用户进行深入的沟通和需求调研来实现。

在需求分析阶段，可以了解用户需要处理的数据类型、数据量的大小、处理的目标和结果等。

第二步：架构设计在明确了用户需求之后，需要进行平台的架构设计。

这涉及到多个方面，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。

在设计过程中，需要考虑到平台的可扩展性、高可用性和性能等方面的要求。

第三步：数据采集数据采集是多源异构大数据处理平台的第一步。

在这一步骤中，需要从不同的数据源中收集数据。

数据源可以包括各种类型的数据库、文件系统、传感器等。

数据采集的方式可以根据具体的需求选择，包括批量采集、实时采集和增量采集等。

第四步：数据存储数据存储是多源异构大数据处理平台的核心。

在这一步骤中，需要将采集到的数据存储起来，以供后续的处理和分析。

数据存储可以选择传统的关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。

在选择数据存储方式时，需要考虑到数据的结构、存储的容量和访问的速度等因素。

第五步：数据预处理在进行数据处理之前，需要对数据进行预处理。

这一步骤常常包括数据清洗、数据集成和数据转换等。

数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值，数据集成可以将不同数据源中的数据进行整合，数据转换可以将数据从一种格式转换为另一种格式。

第六步：数据处理与分析数据处理与分析是多源异构大数据处理平台的核心部分。

在这一步骤中，可以使用各种算法和技术对数据进行处理和分析。

这可以包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

数据处理和分析的目标可以是发现数据中的模式、预测未来的趋势、制定决策等。

第七步：数据可视化数据可视化是将处理和分析的结果进行展示的重要环节。

通过数据可视化，可以将庞大的数据转化为易于理解和使用的图表、图像和报表等形式。

多源异构数据采集和可视化解决方案基于边缘控制器和loTHub平台的设备智能管理应用'、项目概况宜科边缘控制器利用宜科loTHub TM工业互联网赋能平台和Workbench工业APP快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。

1.项目背景工业互联网平台是工业互联网建设的核心。

工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。

工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。

构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。

工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。

2. 项目简介基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM工业互联网赋能平台IaaS 和PaaS 资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。

数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。

应用：工业APP 开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。

数据+应用=服务3. 项目目标面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。

在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。

在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。

地质勘查数据的可视化与分析技术研究与发展地质勘查是一项复杂且关键的工作，其目的是揭示地球内部的结构、组成和演化过程，为资源开发、环境保护、工程建设等提供基础数据和科学依据。

在地质勘查过程中，会产生大量的数据，这些数据的有效处理、分析和可视化对于准确理解地质现象、发现潜在规律以及做出合理决策具有重要意义。

一、地质勘查数据的特点地质勘查数据具有多源性、复杂性、时空性和不确定性等特点。

多源性是指数据的来源广泛，包括野外调查、地球物理勘探、地球化学分析、遥感影像等。

复杂性体现在数据类型多样，涵盖了数值型、文本型、图像型等。

时空性则表示数据与时间和空间位置密切相关，反映了地质过程在不同时间和地点的变化。

不确定性源于地质现象本身的复杂性和测量误差等因素。

二、地质勘查数据的可视化技术1、二维可视化传统的地质剖面图、平面图等是常见的二维可视化形式。

通过将地质数据以线条、符号和颜色等方式绘制在平面上，可以直观地展示地层分布、构造形态等信息。

然而，二维可视化在表达复杂地质结构的三维空间关系上存在局限性。

2、三维可视化随着计算机技术的发展，三维可视化技术在地质勘查中得到了广泛应用。

常见的三维可视化方法包括表面建模、体素建模和混合建模等。

表面建模适用于描述地质界面，如地层表面、断层表面等；体素建模则可以更精细地表示地质体的内部结构；混合建模则结合了两者的优点。

通过三维可视化技术，地质工作者可以从不同角度观察地质体，更直观地理解地质结构的空间关系，发现隐藏的地质特征。

同时，还可以进行虚拟钻探、剖切等操作，进一步深入分析地质数据。

3、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术VR 技术通过创建沉浸式的虚拟环境，让用户仿佛置身于真实的地质场景中。

AR 技术则将虚拟的地质信息叠加在真实场景上，为野外地质调查提供实时的辅助信息。

这两种技术不仅增强了地质数据的可视化效果，还为地质教学和培训提供了新的手段。

三、地质勘查数据的分析技术1、统计分析统计分析是对地质数据进行基本描述和概括的方法，包括均值、方差、频率分布等统计量的计算。

地籍可视化中的多源异构数据融合与一体化展示研究随着信息技术的快速发展和地理信息系统（GIS）的广泛应用，地籍可视化成为了现代土地管理与规划的重要手段之一。

但是，地籍数据的多样性与异构性给其可视化和展示带来了一系列的挑战。

本文将探讨如何实现地籍多源异构数据融合以及一体化展示的研究现状和未来发展方向。

多源异构数据融合是地籍可视化中的一个重要问题。

地籍数据主要包括地块边界、不动产权属和土地利用等信息，这些数据来自于不同的来源，如不动产登记系统、遥感影像、地理位置服务等。

这些数据不仅格式和结构各异，而且质量和精度也有所不同。

因此，如何将这些多源异构数据进行有效的融合，是地籍可视化的一个关键问题。

在多源异构数据融合方面，研究者们采用了多种方法和技术。

数据模型的设计是其中的关键环节之一。

研究者们尝试设计了包括面向对象模型、关系数据库模型和语义数据模型等多种模型。

其中，语义数据模型尤为重要，它能够对数据进行语义化表示和分类，提供丰富的数据语义信息，用于数据融合和一体化展示。

此外，数据挖掘和机器学习技术也被广泛应用于多源异构数据融合中，用于发现数据之间的关联和相似性，实现数据之间的互操作和集成。

一体化展示是地籍可视化的另一个重要问题。

地籍数据的一体化展示要求将不同来源和类型的数据以一种统一的方式呈现给用户。

这需要解决数据的可视化表示和交互问题。

在可视化表示方面，研究者们提出了多种可视化技术，包括地图、图表、3D模型等，用于展示地籍数据的空间关系、属性分布和时空变化等信息。

在交互方面，研究者们研究了多种交互技术，如缩放、漫游、选取和查询等，用于用户对地籍数据进行操作和分析。

此外，地籍数据的可视化展示还需要考虑到用户的需求和习惯，为用户提供个性化的展示和分析功能。

地籍可视化中的多源异构数据融合与一体化展示还存在许多挑战和问题。

首先，数据的质量和精度是一个关键问题。

不同数据源和类型的数据可能存在不一致性、错误和缺失等问题，如何保证数据的质量和精度是一个难题。

多源异构岩石圈板块数据处理与可视化
訾国杰;郭增长;何荣
【期刊名称】《河南城建学院学报》
【年(卷),期】2011(020)002
【摘要】分析了已有全球及中国岩石圈板块模型、厚度、地形数据多源异构的现状,并研究球体退化八叉树格网全球尺度连续、多层次、网格变形小、可动态编码的特点.首先针对收集到的岩石圈板块数据多源异构的特点,对原数据进行预处理,然后基于球体退化八叉树格网建模与可视化的要求,对预处理后的岩石圈数据进行组织,并采用该数据组织方法对处理数据进行实验,实验结果表明采用该数据组织方法,可以较好地为岩石圈板块的三维建模与可视化提供技术支持.
【总页数】5页(P58-62)
【作者】訾国杰;郭增长;何荣
【作者单位】河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南,焦作,454000;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南,焦作,454000;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南,焦作,454000
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.智慧高速公路多源异构数据处理关键技术研究 [J], 祁磊; 许文启; 张筱; 李丹; 董巍
2.多源异构数据可视化方法--评《数据可视化》(第2版) [J], 玄颖双
3.多源异构数据可视化方法
——评《数据可视化》(第2版) [J], 玄颖双
4.智慧高速公路多源异构数据处理关键技术分析 [J], 朱辉;黄晓君
5.多源异构警务数据处理技术及智慧警务框架分析 [J], 李沁眙
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多源异构数据国家自然基金
多源异构数据国家自然基金是指通过国家自然科学基金项目（以下简称国家基金项目）资助，以多源异构数据为研究对象的科研项目。

这类项目主要关注多源异构数据的挖掘、集成、融合以及应用等问题，旨在通过对这些数据的深入研究和分析，揭示出其中的规律和关联，为相关研究领域的发展和实践应用提供支持和指导。

多源异构数据国家自然基金项目的资助可以帮助研究者们开展深入的研究工作，并提供必要的经费和资源支持。

这些项目可以涉及多种领域，如数据挖掘、机器学习、人工智能、网络科学等，研究对象可以包括不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，以及来自不同领域和来源的数据等。

多源异构数据国家自然基金项目的申请和评审过程需要符合国家自然科学基金委员会的要求和程序，并在相关领域内具备较高的研究水平和学术能力。

申请者需要提出具体的研究问题、研究目标和方法，并展示其在相关领域的研究经验和成果。

经过严格的评审和筛选，获得资助的项目可以获得一定的财政支持和相关资源，以帮助研究者们完成其研究工作。

多源异构数据国家自然基金的资助对于促进多源异构数据的研究和应用具有重要意义。

这些项目可以推动学术研究的进展，提高国内研究者在该领域的学术声誉和影响力，同时也为相关领域的实际应用和产业发展提供了基础和支持。

通过对多源异
构数据的研究，可以开辟新的研究方向，探索出新的数据挖掘和分析方法，为相关领域的学术和实践做出新的贡献。

多源异构数据采集和可视化解决方案基于边缘控制器和IoTHub 平台的设备智能管理应用一、项目概况宜科边缘控制器利用宜科IoTHub TM 工业互联网赋能平台和Workbench 工业APP 快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。

1.项目背景工业互联网平台是工业互联网建设的核心。

工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。

工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。

构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。

工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。

2.项目简介基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM 工业互联网赋能平台IaaS 和PaaS 资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。

数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。

应用：工业APP 开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。

数据+应用=服务3.项目目标面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。

在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。

在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。

多源异构数据的大规模地理知识图谱构建一、本文概述随着信息技术的快速发展，数据呈现出爆炸式增长，特别是在地理信息领域，多源异构数据的涌现为地理知识图谱的构建提供了丰富的资源。

地理知识图谱作为一种重要的地理信息组织形式，能够实现对地理实体、事件和关系的高效表达和推理，为众多领域如智慧城市、智能交通、环境监测等提供有力支持。

因此，如何有效地整合和利用多源异构数据，构建大规模地理知识图谱成为当前研究的热点和难点。

本文旨在探讨多源异构数据的大规模地理知识图谱构建方法和技术。

文章将介绍地理知识图谱的基本概念、特点和应用场景，阐述其在地理信息领域的重要性。

文章将分析多源异构数据的特性，包括数据来源、数据格式、数据质量等方面的问题，以及这些问题对地理知识图谱构建的影响。

在此基础上，文章将探讨数据预处理、实体识别与链接、关系抽取、知识图谱存储与查询等关键技术的实现方法，并提出相应的优化策略。

文章将总结现有研究的不足和未来的发展方向，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

通过本文的研究，期望能够为多源异构数据的大规模地理知识图谱构建提供一套完整的理论框架和技术支持，推动地理信息领域的知识图谱技术发展和应用创新。

二、相关研究工作随着大数据和技术的飞速发展，多源异构数据的大规模地理知识图谱构建成为了地理信息科学领域的研究热点。

在这一领域，国内外学者已经进行了大量的探索和研究。

在数据融合方面，研究者们提出了多种方法和技术，旨在解决多源异构数据之间的语义冲突和模式差异。

例如，基于本体的数据融合方法通过构建统一的概念模型，实现了不同数据源之间的语义对齐；而基于机器学习的数据融合方法则通过学习数据之间的内在规律，实现了自动化的数据整合。

在知识图谱构建方面，学者们致力于研究如何有效地表示和组织地理实体及其关系。

一方面，他们通过引入实体链接、关系抽取等自然语言处理技术，从文本数据中提取出结构化的地理知识；另一方面，他们利用图数据库等存储技术，实现了大规模地理知识图谱的高效存储和查询。

多源异构数据的多维决策分析与可视化方法
耿焕同;张明哲;张勇
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2013(37)11
【摘要】随着各行业各业务信息系统的不断建设与使用,行业积累了越来越多的多源异构的历史数据,快速发现有价值信息已成为一个主要的研究方向.以气象数据为例,针对气象历史数据的海量多源异构特点,结合气象业务多维决策分析与可视化的具体需求,提出一种面向多源异构数据的多维决策分析与可视化方法,该方法实现了多源异构数据的自动抽取与转换,多用户的在线多维决策分析模型设计以及分析结果的直观多形式可视化技术.通过该方法研制的系统在嘉定气象局业务中得到成功应用,有效提升了对气象数据的理解和利用水平;同时对其他行业多源异构数据的处理具有很好的借鉴作用.
【总页数】5页(P49-53)
【作者】耿焕同;张明哲;张勇
【作者单位】南京信息工程大学滨江学院,南京210044;南京信息工程大学滨江学院,南京210044;南京信息工程大学滨江学院,南京210044
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.1
【相关文献】
1.多元异构网络复杂多维数据可视化方法 [J], 韩刘
2.城市河流生态修复的多源异构数据集成与可视化
——以合肥市南淝河为例 [J], 汪洁琼;葛俊雯;王敏;毛永青
3.多源异构数据可视化方法--评《数据可视化》(第2版) [J], 玄颖双
4.多源异构数据可视化方法
——评《数据可视化》(第2版) [J], 玄颖双
5.梯级巨型水电站多源异构调度数据可视化处理 [J], 陶兴勇;曹海;蔡鹏
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基于多源数据融合建模的自然保护区三维可视化分析摘要：自然保护区既能够针对于自然资源进行保护，同时也能够展开科学研究，不仅如此，还是向公众普及自然保护知识，以及让公众去欣赏原生态自然景观的一个非常重要的场所之一，展开数字保护区建设，针对于资源进行信息化的管理，是未来自然保护区能够做到可持续发展的一个非常重要的条件，同时也是解决目前管理与发展过程当中所面临的一些问题的很好的途径之一。

建立虚拟电子沙盘，实现自然景观的三维可视化，针对于保护区提供更加高科技的数字化管理，有效地推动保护区的宣传以及生态旅游有着非常明显的现实意义。

黄河三角洲自然保护区就是我国的非常重要的一个湿地类型的保护区，在本文当中主要也会以黄河三角洲自然保护区作为研究的重点，通过集成基础地理数据以及遥感景象等多种多媒体数据调查方式，利用多元化的数据来进行融合建模以及三维地理信息技术，构建整体的电子沙盘，有效地实现了重点景观的立体展示，为信息的管理以及科学研究提供了一个三维可视化平台。

关键词：多元数据融合；数据建模；三维可视化；自然保护区0引言自然保护区指的是一个区域地理的总称，指的就是针对于那些典型的生态系统以及濒危的生物物种天然分布区域，或者是一些有特殊意义的所在的陆地以及水体和海域等，依法对其进行划分，并且针对于这些地区进行保护。

自然保护区是以保护各种生态环境以及拯救濒危物种作为主要目标来发展的，既能够有效的保护自然资源，同时也可以展开相应的科学研究，也是向公众宣传自然保护知识以及欣赏原生态景观的一个非常重要的场所。

1.基于多元数据融合建模的三维模型库的构建在信息时代的背景下，伴随着数字地图的概念不断的加深，近些年来数字城市以及数字林业等行业信息工程都获得了非常好的发展，借助先进的计算机技术以及网络技术等建立有效保护区信息平台，已经成为了自然保护区建设发展的一个非常重要的方向。

数字自然保护区属于一种嵌入巨量的自然保护区，利用三维描述的信息系统来针对于保护区实施信息化以及智能化的管理，数字保护区的建立，可以大力推进自然保护区的发展，全面提升整个保护区的质量以及保护的水平，也可以为自然保护区的科学研究提供更加强大的数据平台，为实现保护区的动植物资源的科学管理，确定资源的可持续利用等提供更多的帮助。

大数据中的高维异构信息融合与可视化分析高维异构信息融合与可视化分析在大数据领域中起着至关重要的作用。

随着大数据技术的快速发展和应用范围的不断扩大，越来越多的领域和行业开始将大数据应用于业务决策和问题解决。

然而，对于大规模、高维和异构数据的有效融合和可视化分析仍然是一个具有挑战性的问题。

在大数据中，数据往往以分散、不一致和异构的方式存在。

这些数据来源于不同的系统、传感器、数据库等，并且具有不同的数据结构、格式和层次。

由于数据的异构性，直接对原始数据进行分析和应用是十分困难的。

因此，需要将这些异构的数据融合到一个一致的表示形式中，以便进行更深入的分析和挖掘。

高维数据是指数据集中包含大量维度的特征。

在现实世界中，我们面临的数据往往是高维的，例如社交网络、传感器数据和基因组学数据等。

由于高维数据的特殊性，对其进行分析和可视化是非常具有挑战性的。

高维数据的特点之一是“维度灾难”，即数据的维度远远超过了样本的数量，导致数据稀疏性增加、距离度量失效等问题。

因此，如何有效地降低高维数据的维度，以便进行可视化和分析，是一个亟待解决的问题。

信息融合是指将来自多个源的信息整合在一起，以产生更全面和一致的知识。

在大数据中，不同源的数据可能具有不同的特点和表现形式，因此如何将这些异构的信息进行融合至关重要。

高维异构信息融合的任务是将不同维度和不同特征类型的数据进行整合，以充分利用所有可用的信息，发现隐藏在数据背后的规律和知识。

信息融合的方法包括特征选择、特征提取、特征融合等，通过这些方法可以将不同数据源的信息融合到一个一致的表示形式中，为后续的分析和可视化提供基础。

可视化分析是将大数据以图形化的方式表示和分析的过程。

通过可视化分析，用户可以直观地理解数据的内在结构和特征，发现数据中的模式和异常，并从中提取有用的信息和知识。

对于高维异构数据，可视化是理解和分析数据的重要手段。

通过降维、投影和聚类等可视化技术，可以将高维数据转化为低维空间的可视化表示，提供对数据的全局和局部的认识。

书评㊃广告多源异构数据可视化方法 评‘数据可视化“(第2版)玄颖双(广州番禺职业技术学院,广州511400)数据的收集㊁整理㊁分享㊁理解是人们认识世界㊁改造世界的基础性途径之一,故从某种角度来讲,数据可视化为人类感知世界㊁洞察世界㊁理解世界运行规律提供了重要手段㊂但面对日益混乱与复杂的多源异构数据,传统的数据可视化方法已经不能满足人们感知世界㊁认识世界㊁改造世界的需求,其迫切需求能够适应当前科学可视化㊁信息可视化新形势,以及满足复杂数据分析与处理的新可视化方法㊂一言以蔽之,大数据尤其是多源异构数据的分析㊁挖掘,与可视化逐渐成为当前科学技术与社会经济进一步发展的迫切需求㊂由陈为㊁沈则潜㊁陶煜波等编著,电子工业出版社于2019年出版的‘数据可视化“(第2版)一书,以数据作用为切入点,以大数据为时代背景,较为系统全面地的阐述了数据可视化的定义㊁方法㊁功效和实用软件,契合了多源异构数据可视化方法创新发展的需求,为多源异构数据可视化方法研究提供了新的思路与路径㊂该书共分为十六个章节,四大部分,即 基础篇 时空数据篇 非时空数据篇 用户篇 ㊂其中, 基础篇 一方面以可视化的基本概念㊁基础性功能㊁发展历程为着手点,重新界定了数据可视化的定义,明确了数据可视化的具体类别,在一定程度上为多源异构数据可视化的定义研究提供了基础,继而为多源异构数据可视化方法研究提供了最基础性知识㊂另一方面,以人特有的感知与认知为切入点,详细阐述了人类视觉感知与认知所涉及的理论与模型,系统性阐述了当前数据管理㊁分析㊁挖掘等方面的知识,概述性呈现了数据可视化流程㊁图形符号㊁视觉变量㊁方法评估等基础性内容,可使相关人员从同构数据可视化基本概念㊁实现流程㊁最终目标中汲取经验,用以辅助多源异构数据可视化实现流程㊁理想效果研究,从而为多源异构数据可视化方法研究提供有益参考㊂时空数据篇 主要包括第五章至第八章,其以带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法为着重点,展示了一维㊁二维和三维空间标量场数据可视化,阐释了大规模空间标量场数据的实时可视化技术㊁挑战与解决方案,时变异构空间数据场的特征追求与可视化技术与方法,空间向量场数据可视化的技术与方法,空间张量场数据可视化技术与方法,多变量空间数据场可视化方法;在阐释时间属性的可视化㊁多变量时变型数据可视化㊁流数据可视化等知识点的过程中强调了时变数据可视化㊂基于此,不难发现可将这些内容作用于多源异构数据可视化,即可为多源异构数据可视化实现技术㊁方法研究提供一定经验,指导多源异构数据可视化的基础性操作㊂非时空数据篇 主要包括第九章至第十二章,介绍了包括跨媒体数据㊁文本和文档等在内的非结构数据可视化与非几何抽象数据可视化,且通过高维多元数据可视化㊁非结构化与异构数据可视化㊁尺度数据可视化㊁数据不确定性可视化研究多角度,呈现复杂高纬多元数据可视化的流程与方法㊂纵观 非时空数据篇 ,作者直接指出了复杂高维多元数据可视化的方法:首先,通过采用信息熵等不同算法提取安全日志数据(这里专指多元异构安全日志数据)中记录的多个典型维度特征,以及利用树图等方法充分挖掘数据中的微观信息㊁细节性信息达到复杂㊁混合多维数据降维处理目标;其次,引入相关时间序列,用以实现网络运行的实时预测;最后,立足图像特征的归纳,分析其攻击模式,用以佐证多源异构数据可视化时间消耗率㊁实际有效性 力图为多源异构数据可视化实现提供有利的参考,同时也进一步凸显了该书的实用性与启发性㊂用户篇 主要介绍了数据可视化中的交互方法㊁交互准则㊁交互技术㊁交互设备,阐释了数据可视化测评方法㊁流程及其影响因素,揭示了数据可视化在医学㊁生物㊁网络智能㊁科学计算㊁建筑㊁金融投资㊁教育等领域的应用,强调了数据可视化软件与数据可视化工具的研究与开发㊂这一部分虽没有直接涉及多源异构数据可视化方法,但其以实际应用与实际需求进一步强调了复杂多维数据可视化的重要性,强调了复杂多维数据可视化亟待发展之处,以及复杂多维数据可视化创新发展方向,为复杂多维数据可视化方法的多样性探究提供了新思路㊂整体而言,该书从数据可视化重要性到数据可视化技术㊁方法㊁挑战,再到数据可视化具体应用与创新研究,全面呈现了数据可视化的重点㊁难点,强调了数据可视化创新发展需求与方向,为多源异构数据可视化方法开发与研究提供了有益参考㊂[作者简介:玄颖双(1982 ),女,讲师,主要研究方向为视觉设计㊁信息可视化设计]。

如何利用测绘技术进行多源地理信息数据的一体化空间分析和可视化呈现多源地理信息数据的一体化空间分析和可视化呈现是近年来测绘技术领域的一个重要研究方向。

随着地理信息数据的不断增多和各种数据源的不断涌现，如何将这些来源各异的数据进行整合，进而进行有效的地理空间分析和可视化呈现，成为了研究者和实践者面临的重要问题。

首先，多源地理信息数据的一体化是指通过采集、整合和处理来自不同数据源的地理信息数据，以构建完整、准确、一致的地理空间数据库。

在过去的传统测绘中，单一数据源的数据是主要来源，但这种数据往往不足以满足复杂地理问题的需求。

因此，利用不同数据源的数据进行一体化处理，既能丰富数据内容，又能提高数据的精度和质量，对于地理信息系统的应用具有重要意义。

其次，地理空间分析是指通过对地理信息数据的处理和计算，寻找数据之间的关联和规律，以便对地理现象进行解释、预测和决策支持。

多源地理信息数据的一体化使得我们能够针对不同类型的地理数据进行更加全面、深入的分析，从而得到更准确、可靠的分析结果。

例如，利用测绘技术可以将卫星遥感数据与地理信息系统数据相结合，进行地形分析、土地利用变化监测等工作；将全球定位系统（GPS）数据与空间数据库相连，实现城市交通流量分析和路径规划等功能。

最后，可视化呈现是将地理信息数据转化为可视化的图形和图像，以便用户更好地理解和利用这些数据。

地理信息数据具有很强的空间特征，通过可视化手段能够直观地展示这些特征，便于用户进行地理空间分析和决策。

如利用测绘技术可以将多源地理信息数据综合展示在三维数字地球模型中，通过旋转、缩放等操作，使用户能够更好地理解地理现象的空间分布和时空变化规律。

总之，多源地理信息数据的一体化空间分析和可视化呈现在现代测绘技术中具有重要的应用价值。

通过整合不同数据源的地理信息数据，进行地理空间分析和可视化呈现，能够提高数据的精度和质量，为地理信息系统的应用提供更准确、可靠的数据支持。