基于聚类的农产品流通物联网感知数据时空可视化技术

农产品在流通过程中对运输环境的要求相对严格,借助物联网技术可以实时感知农产品流通过程中的环境数据以及车辆位置数据,通过对这些数据进行有效地可视化,能够实现对整个运输环节的环境监控和位置追踪。但是,流通过程中往往会产生大规模的环境感知数据和车辆位置数据。直接将这些数据进行可视化映射将面临如下挑战:感知点会显得很繁杂错乱,容易出现视觉混淆问题;关键位置点会被湮没在密集的点群之中,难以发现数据中蕴含的有价值的信息;大规模数据的渲染会占用大量的系统计算资源,导致浏览器卡顿等现象,影响用户的使用体验。针对这些难题,该文提出了一种基于聚类的农产品流通过程感知的时空数据可视化技术,该技术首先综合考虑地理空间分布、时间连续性、语义特性对采集到的大规模数据进行聚类分析,挖掘出流通过程的关键位置;然后基于这些关键位置绘制运输轨迹,以实现对流通过程感知数据的时空可视化;最后,将此技术应用到农业物联网地理空间分析与可视化系统中,该系统成功应用到浙江省多个农业基地,针对农业物流环节进行应用示范,应用表明该技术方便了对农产品流通过程进行直观地时空可视化分析。