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轨迹数据包含了时间、空间和身份属性等要素信息,数据量大且复杂,分析难度高。面对如此多维度并且数据量庞大的数据,分析前的数据抽稀、检索是必要的。通过SQL时空查询的方法进行轨迹数据的检索,选择合适的可视化方法,尽可能精准地筛选出兴趣轨迹数据,可以更大程度地支持大众用户对轨迹数据的分析需求。
多维度轨迹数据的SQL时空查询方法
【摘 要】
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轨迹数据包含了时间、空间和身份属性等要素信息,数据量大且复杂,分析难度高。面对如此多维度并且数据量庞大的数据,分析前的数据抽稀、检索是必要的。通过SQL时空查询的方法进行轨迹数据的检索,选择合适的可视化方法,尽可能精准地筛选出兴趣轨迹数据,可以更大程度地支持大众用户对轨迹数据的分析需求。
【出 处】
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测绘地理信息
【发表日期】
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2017年06期
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