Visualizing events in time-varying scientific data
Visualizing events in time-varying scientific data
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可视化随时间变化的科学数据中的事件
DOI：
10.1007/s12650-020-00625-2
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发表时间：
2020
影响因子：
1.7
通讯作者：
Bemis, Karen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Li;Silver, Deborah;Bemis, Karen
摘要在模拟或实验观测的时变科学数据集中，科学家总是需要了解有趣的事件发生的时间和地点。事件是一个复杂的空间和时间模式，发生在一个时间步长的过程中，包括所涉及的功能和相互作用。事件检测允许科学家从更小的可能选择集合中查询时变数据集。然而，由于从数据集中检测到许多事件，每个事件跨越不同的时间间隔，查询和可视化这些事件构成了挑战。在这项工作中，我们提出了一个框架的可视化事件随时间变化的科学数据集。我们的方法从数据中提取功能，随着时间的推移跟踪功能，并保存在事件数据库中的一组数据库操作的功能的演变过程中提供了一个事件，通过定义的阶段或组成事件的各个步骤来建模。使用特征元数据和事件数据库，可以创建三种类型的事件可视化，以从时间，空间和物理角度对数据的动态进行独特的洞察，并总结多个事件甚至整个数据集。三个案例研究被用来证明所提出的方法的可用性和有效性。图形摘要
AbstractIn time-varying scientific datasets from simulations or experimental observations, scientists always need to understand when and where interesting events occur. An event is a complex spatial and temporal pattern that happens over a course of timesteps and includes the involved features and interactions. Event detection allows scientists to query a time-varying dataset from a much smaller set of possible choices. However, with many events detected from a dataset, each spanning different time intervals, querying and visualizing these events pose a challenge. In this work, we propose a framework for the visualization of events in time-varying scientific datasets. Our method extracts features from a data, tracks features over time, and saves the evolution process of features in an event database where a set of database operations are provided to model an event by defining the stages or individual steps that make up an event. Using the feature metadata and the event database, three types of event visualizations can be created to give a unique insight into the dynamics of data from temporal, spatial, and physical perspectives and to summarize multiple events or even the whole dataset. Three case studies are used to demonstrate the usability and effectiveness of the proposed approach.Graphic abstract
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