Interaktive visuelle Zusammenfassungen für die Erkennung und Bewertung von raumzeitlichen Mustern
Wir unterstützen die Identifikation von charakteristischen räumliche Zuständen in komplexen raum-zeitlichen Daten. Hierarchisches Clustering wird für die automatische Erkennung von räumlichen Mustern in großen Datenmengen eingesetzt. Visuelle Explorationsmethoden ermöglichen Geowissenschaftlern, wichtige räumliche Muster zu finden und ihr zeitliches Auftreten zu untersuchen.
Publikation: Köthur, P., Sips, M., Unger, A., Kuhlmann, J., Dransch, D. (2014): Interactive visual summaries for detection and assessment of spatiotemporal patterns in geospatial time series. - Information Visualization, 13, 3, p. 283-298.
In Kooperation mit GFZ Sektion 1.3: Erdsystemmodellierung