集合模拟可视化进展
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舒清雅(1990-),女,湖北武汉人,硕士,主要研究领域为科学可视化;张江(1991-),男,博士生,CCF学生会员,主要研究领域为大数据可视化,高性能计算;刘日晨(1984-),男,博士,讲师,主要研究领域为科学可视化,计算机视觉,图形图像处理;袁晓如(1975-),男,博士,研究员,博士生导师,CCF杰出会员,主要研究领域为科学可视化,信息可视化,可视分析,计算机图形学,人机交互;洪帆(1990-),男,博士生,主要研究领域为科学数据可视化.

通讯作者:

袁晓如,E-mail:xiaoru.yuan@pku.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61672055,61702271);国家重点基础研究发展计划(973)(2015CB352503);国家重点研发计划(2016QY02D0304)


State-of-the-Art of Ensemble Visualization
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61672055, 61702271); National Program on Key Basic Research Project of China (973) (2015CB352503); National Key Research and Development Program of China (2016QY02D0304)

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    摘要:

    近年来,集合模拟被频繁地运用于气候、数学、物理等领域.集合模拟数据通常具有多值、多变量、时变的属性,再加上其庞大的数据量,对这类数据的分析充满着挑战.集合模拟数据可视化是通过视觉和人机交互的手段,向领域专家揭示集合模拟数据中的成员差异和整体概况,从而帮助专家探索、总结和验证科学发现.从比较个体成员和概括整体成员这两个不同的分析任务,以及基于位置和基于特征这两种分析策略的角度,系统地分析了具有代表性的集合模拟可视化工作,收集并整理了各类方法的可视化形式、交互技术、应用案例.通过总结近几年的集合模拟可视化方法来讨论现有研究的趋势,并对未来研究做进一步的展望.

    Abstract:

    Ensemble simulation is increasingly popular in scientific domain such as climate research, weather report, mathematics and physics. Ensemble simulation data sets are usually multi-valued, multi-variate, time-variant and large in scale. Thus, analyzing such data sets is challenging. Ensemble visualization helps scientists to compare ensemble members and give overall summary to the whole data sets by utilizing visual encoding and human interaction. It thus helps scientists to explore, conclude and validate their findings. This article describes analytical tasks and strategies for organizing existing works on visualization and visual analysis on ensemble simulation data sets. The analytical tasks for ensemble simulation data sets include comparing individual members and summarizing whole ensemble, whereas the analytical strategies consist of location-based method and feature-based method. This article reviews major works in ensemble visualization. It gives explanation to their visual design, interaction approaches and application scenarios, along with a discussion of recent trends and future research directions.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

舒清雅,刘日晨,洪帆,张江,袁晓如.集合模拟可视化进展.软件学报,2018,29(2):506-523

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  • 收稿日期:2016-10-15
  • 最后修改日期:2017-01-22
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  • 在线发布日期: 2017-10-09
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