融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法

揭滢萤; 陆妍玲; 施钰琪; 傅毓; 陆深传

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融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-07

- 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法
- 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法
- 地理空间信息 2026年24卷第3期页码：7-11
- 作者机构：
  
  1. 桂林理工大学测绘地理信息学院
  2. 广西壮族自治区地理信息测绘院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（41961063）
- DOI：
  中图分类号： P208
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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揭滢萤, 陆妍玲, 施钰琪, 等. 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(3):7-11.

揭滢萤, 陆妍玲, 施钰琪, et al. 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法[J]. 2026, 24(3): 7-11.
揭滢萤, 陆妍玲, 施钰琪, 等. 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(3):7-11. DOI：

揭滢萤, 陆妍玲, 施钰琪, et al. 融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法[J]. 2026, 24(3): 7-11. DOI：

摘要

针对传统大数据组织方法难以满足多模态、多尺度、多维度时空大数据管理的难题，提出了一种融合轨迹特征的多要素时空大数据组织方法。融合时间、空间、属性、轨迹和关系等多个要素对时空大数据进行建模，重点剖析了不同要素的可视化表达及其关联。基于该模型，对收集的182个用户6年17 621条GPS轨迹案例数据进行可视化分析，提取其轨迹特征；并结合DBSCAN聚类方法进行应用。结果表明，该模型能有效融合轨迹特征，对时空大数据进行有效存储管理，并实现更深入的数据挖掘。

Abstract

关键词

Keywords

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