时空数据是指记录了物体的空间和时间属性的数据,它的应用相当广泛,所涉及到领域包括交通运输、社会科学和地球科学等等。因此,对这些时空数据的分析便于理解人类活动中的行为并发现其中的规律。然而,随着信息技术的发展,时空数据的数量和维度出现爆炸性增长,因此很难对它进行有效的分析和展示。视觉数据探索通常允许更快的数据分析,并且经常提供更好的结果,因此我们使用数据可视化技术对时空大数据进行分析,它采用某种视觉形式编码数据,使人类能够洞察数据,得出结论,并直接与数据交互。随着社会经济的发展,理解城市特点对城市规划、商业发展是很有利的,因此,很多研究都是利用时空大数据对城市特点进行分析。其中,城市画像技术是利用数据对城市特性进行可视展示,许多学者都围绕这一领域做了大量研究,其中,围绕GPS(globalpositionsystem)数据的研究是一个热点,然而,GPS数据只包含了时间和空间的信息,并没有对行为内容的描述,为了更好地对城市特征进行刻画,我们辅以城市兴趣点POI(pointsofinterests)数据对城市功能进行区分,以确定人类活动类型。但是在对大型复杂时空数据进行可视分析的时候,会面临两个主要的问题,即:数据体量巨大所带来的视觉混淆和系统性能降低。为了解决上述困难,本文将GPS数据转化成可以刻画移动物体驻留特性的数据结构,在不影响数据所携带信息的前提下,为用户提供分析基础。本文主要的研究工作如下:(1)针对时空数据的特点,结合可视分析技术,研究了相应的可视分析算法,包括抽象数据到可视图形的视觉编码设计与显示空间布局算法设计,同时还探索了系统的交互设计。(2)基于GPS数据和城市兴趣点POI数据,实现了城市画像可视化系统,并用实际的数据对系统的可用性进行了验证,对时空数据在不同时间空间粒度上进行了分析。(3)由于城市中收集到的时空大数据体量巨大,在对其进行可视分析的时候会面临系统性能低下、显示结果不理想等问题。因此,本文提出的解决办法是将GPS数据转化成可以刻画出租车驻留行为的数据结构,并在此基础上对城市特征进行分析。