| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·科学观测与科学观测数据 | 第15-19页 |
| ·科学观测的目的和主要方式 | 第15-16页 |
| ·科学观测数据的数据特征 | 第16-17页 |
| ·常用的科学观测数据处理方法 | 第17-19页 |
| ·时空数据可视化方法概述 | 第19-24页 |
| ·信息可视化与可视分析的目的 | 第19-20页 |
| ·从地理信息科学到时空数据可视化 | 第20页 |
| ·时空可视化与可视分析的研究热点 | 第20-24页 |
| ·科学观测数据可化方法中存在的问题 | 第24-27页 |
| ·科学观测数据处理的计算问题 | 第24-25页 |
| ·科学观测数据可视化的问题 | 第25-27页 |
| ·本文的主要研究内容及各章之间的关系 | 第27-29页 |
| ·本文的组织结构 | 第29-31页 |
| 第二章 研究基础及相关工作 | 第31-43页 |
| ·多维时空数据可视化技术 | 第31-36页 |
| ·时空行为概念框架和时空可视化技术模型 | 第31-32页 |
| ·空间和时间的可视化技术 | 第32-33页 |
| ·台站观测数据可视化 | 第33-34页 |
| ·基于Radial布局的可视化方法 | 第34-35页 |
| ·基于Focus+Context模型的地图交互 | 第35-36页 |
| ·三维轨迹可视化技术 | 第36-39页 |
| ·轨迹可视化技术 | 第36-37页 |
| ·基于Google Earth的可视化方法 | 第37-39页 |
| ·视点选择方法 | 第39页 |
| ·可视化与可视分析评估 | 第39-40页 |
| ·气象、环保等科学领域的研究需求 | 第40-43页 |
| 第三章 面向气候变化研究的台站观测数据时空可视化方法 | 第43-73页 |
| ·简介 | 第43-44页 |
| ·数据、需求与方法概述 | 第44-47页 |
| ·数据 | 第44-45页 |
| ·需求 | 第45-46页 |
| ·方法概述 | 第46-47页 |
| ·全局视图(GLOBAL RADIAL MAP) | 第47-55页 |
| ·地图绘制算法的选择 | 第47-49页 |
| ·站点坐标转换 | 第49-50页 |
| ·时间映射 | 第50-51页 |
| ·聚类可视化 | 第51页 |
| ·交互设计 | 第51-54页 |
| ·可扩展性设计 | 第54-55页 |
| ·时间序列盘(TIME SERIES DISCS) | 第55-57页 |
| ·三角形隐喻 | 第55-56页 |
| ·旋转三角形 | 第56-57页 |
| ·交互时间序列图 | 第57页 |
| ·异常检测散点图(ANOMALY DETECTION SCATTERPLOT) | 第57-58页 |
| ·案例研究 | 第58-68页 |
| ·中国地面观测国际交换资料 | 第58-64页 |
| ·全球历史气候网络 (GHCN) 数据 | 第64页 |
| ·经济统计数据 | 第64-66页 |
| ·中国空气质量观测数据 | 第66-68页 |
| ·专家评估 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-73页 |
| 第四章 观测数据集成可视化平台与可视化方法评估 | 第73-93页 |
| ·集成可视化平台 | 第73-80页 |
| ·科学观测数据集成概况 | 第74-75页 |
| ·平台架构与特性 | 第75-76页 |
| ·科学观测数据表达、原型系统与可视化应用 | 第76-80页 |
| ·可用性试验 | 第80-91页 |
| ·目标 | 第80-81页 |
| ·假设 | 第81页 |
| ·被试 | 第81页 |
| ·任务 | 第81-82页 |
| ·实验设计 | 第82-83页 |
| ·测试项 | 第83-84页 |
| ·测试环境 | 第84页 |
| ·测试过程 | 第84页 |
| ·统计结果分析 | 第84-85页 |
| ·眼动数据获取与分析 | 第85-89页 |
| ·试验结论 | 第89-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 第五章 基于GOOGLE EARTH和视点选择算法的移动观测数据三维可视化与快速浏览方法 | 第93-119页 |
| ·简介 | 第93-95页 |
| ·工作流 | 第95-97页 |
| ·可视设计 | 第97-100页 |
| ·单轨迹可视化 | 第97-99页 |
| ·多轨迹可视化 | 第99-100页 |
| ·视点生成算法 | 第100-106页 |
| ·视点定义 | 第100-101页 |
| ·细节视点生成算法 | 第101-104页 |
| ·全局视点生成算法 | 第104-105页 |
| ·观察时间变化趋势 | 第105-106页 |
| ·实现细节和原型系统 | 第106-108页 |
| ·视线距离(Viewing Distance)的确定 | 第106-107页 |
| ·KML标签的选择 | 第107页 |
| ·原型系统的实现环境 | 第107-108页 |
| ·案例研究 | 第108-113页 |
| ·公交数据 | 第108-111页 |
| ·风场数据 | 第111-113页 |
| ·可用性试验 | 第113-116页 |
| ·试验环境建立 | 第113-115页 |
| ·试验过程 | 第115页 |
| ·试验结果 | 第115-116页 |
| ·用户反馈 | 第116-117页 |
| ·小结 | 第117-119页 |
| 第六章 总结与展望 | 第119-123页 |
| 参考文献 | 第123-137页 |
| 术语表 | 第137-139页 |
| 本文多次使用的数据集简介 | 第139-141页 |
| 1．中国地面观测国际交换资料 | 第139页 |
| 2．全球历史气候网络 (GHCN) 数据 | 第139页 |
| 3．中国空气质量观测数据 | 第139-140页 |
| 4．欧洲气象中心再分析数据 | 第140页 |
| 5．安徽省巢湖市公交GPS数据 | 第140-141页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
