地球信息科学学报 ›› 2015, Vol. 17 ›› Issue (10): 1162-1171.doi: 10.3724/SP.J.1047.2015.01162
吴笛1,2(), 杜云艳1*(
), 易嘉伟1,2, 魏海涛1,3, 莫洋1,2
收稿日期:
2015-04-29
修回日期:
2015-05-27
出版日期:
2015-10-10
发布日期:
2015-10-10
作者简介:
作者简介:吴笛(1990-),女,硕士生,研究方向为时空数据挖掘。E-mail:
基金资助:
WU Di1,2(), DU Yunyan1,*, YI Jiawei1,2, WEI Haitao1,3, MO Yang1,2
Received:
2015-04-29
Revised:
2015-05-27
Online:
2015-10-10
Published:
2015-10-10
Contact:
DU Yunyan
About author:
*The author: CHEN Nan, E-mail:
摘要:
通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。
吴笛, 杜云艳, 易嘉伟, 魏海涛, 莫洋. 基于密度的轨迹时空聚类分析[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(10): 1162-1171.DOI:10.3724/SP.J.1047.2015.01162
WU Di,DU Yunyan,YI Jiawei,WEI Haitao,MO Yang. Density-Based Spatiotemporal Clustering Analysis of Trajectories[J]. Journal of Geo-information Science, 2015, 17(10): 1162-1171.DOI:10.3724/SP.J.1047.2015.01162
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