论文导读：交互式可视化系统是处理海量数据的一种便捷方法。平行坐标法多维数据可视化，基于GIS的交互式数据可视化系统的设计与应用。
关键词：交互式可视化系统，HyperTree表示法，平行坐标法多维数据可视化
1前言
3S技术的广泛使用使数据库中积累了海量、复杂的空间数据，这对传统的数据可视化系统提出了严峻的考验。空间数据是一种具有明显的空间分布规律、空间位置关系的“图形或图像”数据[1]，单纯地利用图形可视化工具，不能表达空间数据的内涵，因此必须融合成熟的地理信息系统（GIS）可视化工具，才能满足数据可视化的初衷[2]。
GIS技术与图形可视化技术的结合是近年来数据可视化领域的一个重要发展方向，本文设计并实现了一个基于GIS的数据可视化系统，开发了HyperTree、平行坐标等图形可视化工具，在地图表现力的基础之上，充分发挥了图形可视化工具在数据显示方面的优势。系统强调图层和可视化工具之间的交互功能，弥补了GIS重“数据对象显示”轻“信息结构刻画”的弱点，对海洋环境数据的实例分析表明该系统具有高效透明、交互灵活的特点。
2系统总体设计
2.1体系结构
系统设计的目标是建立一个基于GIS的交互式可视化平台，该平台集成了关系型数据库、空间地图文件、GIS组件模块、各种多维图形可视化表达工具和常用图表表达工具。上述模块以关系型数据为分析对象，应用GIS空间分析原理和方法提取空间信息，并用图层的形式表现出来，通过平行坐标法等图形可视化方法对该对象进行进一步地分析、转化，以探索空间数据内在的抽象规则，而这些抽象规则恰是传统GIS空间分析和专家经验所无法得到的。最后选用适合的可视化技术进行规则表达，使数据内部蕴涵的规则或模式转化成易于理解识别的图形。图1为系统的体系结构图。
图1 系统体系结构图
2.2功能模块设计
系统主要包括以下几个模块（图2）：
（1）数据读取模块：数据分为图层数据和属性数据，其中图层数据以shp格式存放，而属性数据采用SQLServer数据库存贮属性数据及文档资料，读取模块提供数据库连接功能，用户输入计算机名、数据库名和表名，即可连接相应数据表；
 （2）数据预处理模块：针对数据集中的缺失值、噪声、不一致性等进行预处理，并筛选出适合可视化的字段。处理缺失值有几种可选方案，如全取零、取平均值、忽略及人工填补等，噪声主要依靠人工判断，也可由平行坐标来检测，然后可用缺失值方案处理。筛选属性字段，以平行坐标法为例，要选择数值型数据，并且同一字段的取值不能完全相同；
图2 系统功能模块结构图（3）GIS模块：提供图层调用功能和简单的图层编辑处理功能，如刷新、鼠标响应、高亮显示等；
（4）可视化工具集模块：重点实现HyperTree 和平行坐标法，并提供工具集管理功能，以动态地增删工具；
（5）交互功能模块：实现可视化工具和GIS图层之间、以及可视化工具之间的交互功能。
2.3主要特点
系统设计达到了直观、交互的数据可视化效果，具有以下主要特点：
（1）交互性：地理图层、HyperTree、平行坐标表达以及常用可视化工具之间实现互动，互相联系，优势互补，在需要时可随时调用；
（2）地图表达：地理对象的空间位置用图层的形式表现，直观且易操作；
（3）个性化设置：用户可以方便地调整可视化参数（场景参数如轴系、颜色、高度、阴影、视角、分辨率等），获得数据集信息的不同表现效果；
（4）数据的多维表达：除了空间坐标维外，对空间对象或事件的多个属性或变量维，可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示；
（5）多种表达方式相结合：数据可以用图形符号、图像、图表，三维实体和动画等组合来展示，并通过与空间分析与建模的结合实现更高层次的过程模拟。
3图形可视化工具
大量的图层数据与时间关系紧密，根据其时间属性形成复杂的层次，这一类型的数据集适合采用基于层次可视化的HyperTree方法进行表达，可将数据集中的所有层次结构清晰表达在圆形区域中，并突出表现感兴趣区域，从而达到在对数据的全局结构进行分析的同时，可以对重点区域进行详细观察。出于对空间数据特殊性的考虑，系统采用地理信息图层来表达空间数据，丰富的非空间属性数据则用图形可视化工具来表达。集成了平行坐标法体现数据集的疏密程度，清晰表达出数据集各属性之间的相互关系，系统将其设定为属性数据表达的首选工具。通过可视化工具管理模块，还可以集成其它图形工具，如常用的柱状图、饼图等等。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。
3.1HyperTree层次可视化
带鱼眼功能的二维HyperTree技术，可用于表达和处理多层次的大数据集[2][3]。HyperTree并非将数据集的所有层次一次性都展现出来，而是将数据集中的部分层次进行了表达，至于其余的层次结构，可以根据上下层的层次关系，快速查询定位。其目的是为了让层次关系以一种统一的方式在HyperTree表达的圆形区清晰展现。该工具可以在焦点层次和上下层次之间平滑地切换，做为焦点的结点可以用鼠标点击的方式轻松选定，用鼠标右键单击想要着重查看的结点，该结点会自动滑到圆形显示区中心位置，其相关结点在周围均匀分布，方便继续查找。
就HyperTree的实现速度而言，它对数据集仅需要进行一次扫描，其后的计算只涉及视图的刷新，包括计算动态的层次位置及树枝长短，所以可以满足HyperTree的快速显示及刷新。
系统中HyperTree的主要功能模块有：
（1）快速显示方式切换：忽略结点信息，注重全局数据结构时，可以只画树枝而不画结点，加强对数据的总体层次分布表现；
（2）结点显示全名与缩略名的切换：结点上显示对应图层的称，如果图层全名过长，会影响对树的观察，使用切换功能，用缩略名代替；
（3）平滑双曲线树枝：树枝分布稀疏时，对树枝平滑度要求不高，但在分布十分密集情况下，需要用更平滑的双曲线表示，以免树枝之间相互叠加；
（4）快速返回原始树：在大量的树枝和结点中漫游时，要想快速找回最原始的根结点，可以使用此快捷键，原始根结点立刻滑至中央位置。
图3所示为改变焦点位置的同一HyperTree，其中（a）图中心即为HyperTree的原始根结点。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。
  
(a)(b) (c)
图3 同一双曲线图改变焦点的效果图
3.2平行坐标法
平行坐标法适用于表现多维数据，它最早由AI INSELBERG提出，每一维对应多维数据中的一个属性，且通过对坐标的排列顺序调整，有利于发现数据相互之间的关系[4]。所谓的平行坐标系是以一组等距的水平或垂直坐标轴为基本坐标轴(X1,……，Xm)，对应属性1到属性m。m维向量的每一个维对应一个坐标轴，坐标轴上连续或离散地表达每一维的属性值。这样每一个m维矢量ei可用平行坐标上的一条折线表示，折线的顶点在坐标轴上的取值即为相应的属性取值，多维数据库的K个m维矢量可用平行坐标上的若干折线表示。这些折线的分布特征则表现出多维数据库中数据的特征，这些折线段或靠近或远离，体现了数据集的内部离散程度，判断这些折线的走势相近程度，可以进行数据集的聚类分析，由于这种分析是基于人的主观分析，因而充分利用了专家的经验参与分析，而不是单纯被动地接受黑箱数据挖掘的结果。平行坐标可视化工具包括以下几种功能：
（1）改变轴的方向：改变轴的方向（向上或向下），配合个人思维习惯，切换图形视角；
（2）改变轴的排列顺序：轴的排列顺序可以任意拖动，避开线之间的过分重叠或者扭曲，在维与维之间选择最好的组合；
（3）聚类：在给定值内进行可视化聚类，域值的设定可在轴上确定，也可根据斜率选定折线束，最后用不同颜色表现聚类效果；
（4）直方图表达：在各个轴上用直方图表示所通过数据量的大小。
4可视化交互功能
图层和各种多维可视化工具各自都在数据可视化方面都发挥着重要作用，图层显示地理位置数据，表达空间对象的空间属性，图形可视化工具则适合表达非空间的多维属性，但是把二者结合起来集成为交互式的可视化系统，却鲜有相关的报导[5][6]。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。系统着重于将图层与多维可视化工具相结合，发展它们的交互功能。系统中交互功能表现在以下几点：
（1）采用HyperTree对层次形图层资源进行管理；
（2）HyperTree高亮结点与所对应的图层互动；
（3）图层上的高亮地区与平行坐标互动，平行坐标显示的是该地区的非空间属性数据；
（4）用HyperTree高亮结点与平行坐标互动，平行坐标表达了其对应图层的属性信息；
（5）平行坐标法对比分析各图层上各地区的属性数据。综上所述，用户所见的图层、HyperTree中央高亮结点、平行坐标可视工具三者针对的始终是同一目标对象。在图层、HyperTree表达法、平行坐标表达法以及常用图表之间，实现了互动表达之后，不仅用户思维更加连贯，各种工具也充分发挥了应有的优势。
5应用实例
鉴于海洋环境监测网络目前发展较完善，可产生丰富的高质量数据，系统采用2006年6月份的海洋环境监测站数据产品中的福建省近海海域地波雷达监测数据，每半个小时得到一份抽样数据，包括即时风、浪、流三个层面的场数据，分别生成表现风场、浪场、流场的点图层。同时观测数据按时间段分为多个层次，用户可以在HyperTree中对所有的数据分类一目了然，选择所关心的那一时段数据，鼠标右键单击HyperTree中的此时段对应的结点，该结点即以高亮显示，滑至圆形显示区中心位置，并在图层区显示出该时段的洋流方向图，如果要调用其它时段的洋流方向图，只需旋转HyperTree视图，快速定位到另一时段即可。
同时利用平行坐标表示法对单幅地图的属性信息进行了研究。当用户需要详细了解特定时段观测点的非空间属性数据时，可以选择平行坐标法来表现数值形的属性数据。
如图4中的左图是6月1日20时04分的流场图，图4中右图是根据6月1日21时00分的浪场图，从中可以了解到场内风/浪/流的走势，图层下方的HyperTree显示区也表明了该时刻的数据在数据库中所处的层次位置，可以方便快捷地查找下一图层。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。
 
图4 双曲线树与图层的交互式表达
选择用平行坐标法来表现非空间属性数据时，可选择平行坐标表达窗口，如图5所示。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。从平行坐标图上可以看出，纬度值落在23.0到23.8之间的点，根据各点的欧氏距离，在给定的域值内，将数据进行可视化聚类，分别用不同颜色表现出来，由于纬度的细微差别，导致方向的差别是很大的，而方向的取值则直接影响到风力的大小，风向以230.2~240以及220.8~230.2为主要方向，这两股方向的风力大小也很集中，在0.33m/s到0.40m/s之间分布，图中可以看出，只有小股的风方向在211.9°左右风力稍大，取值约为0.5m/s。发表论文，平行坐标法多维数据可视化。图6中，四条轴上的黑色柱状表示这段区域内所落入的线的数量，以纬度轴为例，数据多落在23.8和23.0附近的两个区域，而经度上则呈均匀分布状态，表明和经度的相关性不大。
图5 用平行坐标法表现属性数据并做聚类分析
6结论与展望
交互式可视化系统是处理海量数据的一种便捷方法，该方法使人的主观分析能力和先进的计算机技术相结合，在不断的交互过程中，充分摄取了二者所长，既利用了计算机处理数据的快捷，也使专家发挥了数据分析的经验。
今后应完善图层编辑功能和数据处理功能，使系统可以应对当前各主流数据库，并利用ARCSDE的强大功能，实现图层管理和属性数据的无缝化管理。
参考文献
[1]MariaCristinaFerreiraDeOliveira,HaimLevkowitz..2003.FromVisualDataExplorationtoVisualDataMining:ASurvey.IEEETransactionsOnVisualizationandComputerGraphics.July-September9(3):378-394
[2]MatthiasKreuseler,HeirunSchumann.2002.AFlexibleApproachforVisaulDataMining.IEEETransactionsOnVisualizationAndComputerGraphics.Jan-Mar.8(1):39-51
[3]JohnLamping,RamanaRao,andPeterPirolli.1995.Focus+contexttechniquebasedonhyperbolicgeometryforvisualizinglargehierarchies
[4]AntonyUnwin,ChrisVolinsky,SylviaWinkler.2003.ParallelCoordinatesForExploratoryModellingAnalysis.ComputationalStatistics&DataAnalysis43(2003):553-564
[5]XiangFang,JohnA.Miller,JonathanArnold.J3DV:AJava-Based3DDatabaseVisualizationTool
[6]贾泽露,刘耀林,张彤.2004.可视化交互空间数据挖掘技术的探讨.测绘科学.29(5)
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