泛地图核心概念
Pan-maps: Extended Cartographic Expression
泛地图是传统地图的延伸和拓展，是对地理、人文和信息三元空间的综合表达，是一种通过地图语言、形象思维、空间思维对三元空间对象进行特征分析的广义地图表达。
三元空间表达
Ternary Space
- 地理空间：物理世界的空间表达
- 人文空间：社会文化的空间映射
- 信息空间：数字虚拟的空间构建
多样化形式
Diverse Forms
- 微地图、Chorematic地图
- 隐喻地图、示意性地铁图
- VR/AR/MR地图
连续图谱
Continuous Spectrum
- 写意地图：艺术化表达
- 常规地图：标准化表达
- 写实地图：精确化表达
研究方法与技术路线
相似性计算
基于4W视觉变量进行地图相似度分析：
- When：时间变量（发生时间、持续时间、变化速率）
- Where：空间变量（位置、形状、尺寸、方向）
- What：属性变量（色相、明度、饱和度、纹理）
- Who：用户变量（时间粒度、空间尺度、属性细节）
FP-Growth算法
挖掘地图要素间的关联规则：
- 构建精简的FP树结构进行数据扫描
- 快速发现数据中的潜在关联关系
- 基于支持度和置信度筛选强关联规则
研究思路流程
1
连续性特征分析
2
泛地图关联分析
3
维度模型构建
4
实验验证分析
泛地图连续性变换规则
规则化
- 结构关系映射：拓扑关系规则化
- 几何替代：规则符号单元替代
- 几何规则填充：规则单元填充
夸张化
- 几何重构：重点单元突出表示
- 位置重置：快速传递信息
维度变换
- 对象降维：3D→2D→1D
- 对象升维：1D→2D→3D
要素聚合
- 点聚合、边捆绑
- 面综合、体合并
要素发散
- 点分散、线分割
- 面离散、体分割
其他规则
- 隐喻化、动态化、标签化
- 卷曲化、多尺度、风格化