Complexity management in visualization of very large spatial data
Çok büyük konumsal verinin görselleştirilmesinde karmaşıklık yönetimi
- Tez No: 490260
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Grafiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri görselleştirme görselleştirilecek verilerin boyutunun sürekli artması nedeniyle gün geçtikçe zorlaşıyor. Özellikle akıllı telefonların hemen hemen herkesin konum verisi üremesi sağladığı düşünülürse büyük coğrafi verileri bir istisna değildir. Bununla birlikte, bu tür büyük verilerin görselleştirilmesi düşük zum sevilerinde kalabalık, dağınık ve okunamaya bir haritada yapılmasını gerektirir. Zum seviyesini arttırırsak, daha fazla ayrıntı görüntüleyebiliriz, ancak görselin bütünlüğünü kaybederiz. Bu çalışmada, harita üzerinde ikili bir özelliğin görüntülenmesi durumunu değerlendiriyoruz. Verilerdeki özellik kümelerini tanımaya yönelik üç farklı yaklaşım uyguluyoruz. Daha sonra her küme iki özellik değerinden birini taşıyan bir coğrafi bölgeye denk getirilmektedir. Bu tip bir görselleştirme daha az bilgi kaybına neden olur. Kayıpları bilgi entropisi açısından ölçerek bu üç yöntemi entropi kazanımı, hafıza ve hız açısından karşılaştırıyoruz. Ayrıca, farklı görselleştirme senaryoları altında, ayrıntılı numaralandırılmış sonuçlar sağlıyoruz.
Özet (Çeviri)
Data visualization is becoming more challenging by the day due to a continuous increase in the size of data to be visualized. Geographical data is no exception, especially considering that smart phones enable almost anybody to produce location data. However, visualization of such large data has to be done on a map, which be- comes crowded, cluttered and unreadable at lower zoom levels. If we increase the zoom level, we can display more details, but we lose the completeness of visuals. In this study, we consider a binary feature to be visualized on a map. We apply three different approaches to recognize feature clusters within the data. Each cluster then corresponds to a geographical region and one of the two feature values. The visualization done like this results in a minor amount of information loss. We compare these three methods with respect to entropy gain, memory and speed by measuring this loss in terms of information entropy. Also, we provide detailed enumerative results under different visualization scenarios.
Benzer Tezler
- 3B kent modellemede genelleştirme problemleri ve ayrıntı düzeyi (LoD) kavramı
Generalization problems of 3D city modelling and level of detail (LoD) concept
AZİZE UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESİBE NECLA ULUĞTEKİN
- Şırnak asfaltitleri külünde nikel ve molibdenin spektrofotometrik tayini
Spectrophotometric determination of nickel and molybdenum in Şırnak asphaltites ash
OLCAY ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiGazi ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. ALİ REHBER TÜRKER
- İstatistiksel kalite kontrolunda spesifikasyon sınırları ile kontrol sınırlarının ilişkisi
Başlık çevirisi yok
AYSUN UMAY
- Merkezsel ve dışmerkezsel çapraz elemanlı çerçeve yapıların statik ve deprem yüküne göre optimum tasarımı
Optimum desing of concentrically and eccentrically braced frames under static and earthquake loading
F.GÜLTEN GÜLAY
- Bir küresel reflektör üzerinde uyarılan yüzey akımları
Surface currents induced on a perfectly conducting spherical reflector
TANER ŞENGÖR
Doktora
Türkçe
1983
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MİTHAT İDEMEN