朱 庆，付 萧

西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都 611756

多模态时空大数据可视分析方法综述

朱 庆，付 萧

西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都 611756

时空大数据可视分析是近年国际大数据分析与数据可视化领域研究的热点前沿，也是全空间信息系统的核心研究内容之一。本文针对时空大数据多源、多粒度、多模态和时空复杂关联的特点，按照描述性、解释性和探索性3个层次分类归纳了现有时空大数据可视分析方法，论述了时空大数据可视分析中多模态特征筛选、新型人机交互分析以及探索性可视推理等技术难点和主要发展动态。研究表明，以数据可视化为主的描述性可视分析研究相对成熟，以可视环境下交互式挖掘分析实现问题诊断为主的解释性可视分析已成为当前大数据分析的焦点，而面向复杂问题协同决策的探索性可视分析方法则是大数据分析有待突破的重要发展方向。

时空大数据;可视分析;全空间信息系统;多模态数据

大数据时代，传感网、物联网和媒体/自媒体社交网络等信息通信技术日新月异，使得描述与记录人类社会、计算机世界和物质世界复杂事物的时空数据迅猛增长，时空数据规模越来越庞大，数据语义越来越丰富，因而催生了科学研究的第四范式—数据密集型科学[1]。如何从海量、高维、动态的多模态时空大数据中挖掘有价值的、潜在的、复杂时空语义关联，综合感知时空大数据反映的发展态势，进行科学合理的探索推理预测成为地理信息科学迫切需要解决的关键问题。……