Введение

Современные информационные системы оперируют огромными объемами пространственных данных: местоположение объектов, характеристики, динамика и поведение во времени. Наглядное представление данных, распределенных в пространстве, оказывает значительное влияние на их восприятие и является одной из основ в принятии решений.

Существует множество подходов к визуализации геопространственных данных: привязанные к объектам на местности схемы и диаграммы, цветографическое представление атрибутивной информации о геообъектах, тепловые карты. К современным информационным системам, работающим с данными, распределенными на местности, предъявляется требование интеграции представлений об актуальном состоянии ландшафта и самих изучаемых геоданных.

В качестве простого примера пространственно-распределенной информации можно взять обезличенные данные о дорожно-транспортных происшествиях за несколько последних лет. Эти данные представляют собой набор координат (широта / долгота) точек на местности, в которых произошли ДТП. Вся атрибутивная информация о происшествиях (время суток, характеристики участников ДТП, сведения о пострадавших и прочее) была заранее исключена.

Для пространственной агрегации данных на базе платформы cGIS мы выберем вариант шестиугольников или гексагональной сетки (Hexagon Layer). При использовании сетки с ячейками такой формы все соседние шестиугольники находятся на одинаковом расстоянии, поэтому шестиугольники имеют преимущество перед традиционной квадратной сеткой, при использовании которой часть ячеек находятся дальше других.

Представление данных о ДТП в слоях сотовой структуры

Аналитические слои сотовой структуры (шестиугольные ячейки) позволяют выполнить визуальную интеграцию данных о ландшафте с изучаемыми данными, распределенными на местности. Они позволяют отобразить пространственно-распределенные данные, которые представляют собой набор координат, лишенный какой-либо атрибутивной информации. При этом аналитический слой выполнит пространственное агрегирование данных и представит результат в виде трехмерных столбцов с ячеисто-сотовым основанием. Высота каждого столбца будет пропорциональна количеству точек на карте, которые попали в его основание.

Подобное представление очень удобно для быстрой качественной оценки данных. Изменяя положение наблюдателя и параметры анализа и агрегирования данных, можно быстро выявлять проблемные участки транспортной сети для того, чтобы в дальнейшем приступить к более детальному анализу.

Работая с данными слоя, пользователь может изменить вид, оперируя местоположением наблюдателя, а также его углом обзора и высотой над ландшафтом с помощью мыши.

Функциональная панель параметров слоя позволяет пользователю указать различные параметры анализа данных.

Параметр “Радиус” позволяет задать ширину основания ячеек, которые будут покрывать исследуемую территорию. Чем больше точек на карте попадет в ячейку, тем больше окажется ее высота в визуальном представлении. 

Параметр “Толщина” влияет на толщину визуального представления столбиков, которые отображают исследуемые данные. Изменяя этот параметр можно добиться более оптимального, с точки зрения эстетики, вида.

Параметры “Фильтр по нижней границе” и “Фильтр по верхней границу” позволяют произвести отсечку данных по результатам агрегирования. Изменяя значения этих параметров, можно скрыть малозначимые для визуального представления данные, либо отобразить те из них, которые удовлетворяют интересуемому диапазону распределения.

Визуальный анализ данных о ДТП на слое

Качественный визуальный анализ данных на аналитическом слое позволяет увидеть, в каких частях городского ландшафта происходят чаще всего транспортные происшествия. Так, например, можно выделить участки, на которых количество ДТП превышает средний уровень по транспортной сети.

Более детальный анализ данных о дорожно-транспортных происшествиях доступен на слоях визуализации, которые поддерживают анализ геоданных, содержащих атрибутивную информацию.