大數(shù)據(jù)在測(cè)繪地理信息方面應(yīng)用

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摘要：測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)量大、需要具備相對(duì)較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力才能獲得精準(zhǔn)的信息可視化表征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)地域地理知識(shí)的有效掌握?；?a href="http://www.articshipping.com/lunwen/dashujulunwen/179496.html" target="_blank">測(cè)繪地理數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以有效掌握地表環(huán)境信息，從而開(kāi)展科學(xué)研究與工業(yè)應(yīng)用。本文基于對(duì)測(cè)繪地理信息遙感大數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀的分析結(jié)果，研究了如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息的自動(dòng)分析與深入挖局，提出了通用性的方法，可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)具體工程項(xiàng)目的需求。

關(guān)鍵詞：測(cè)繪地理信息；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘

測(cè)繪地理信息工作一直以來(lái)都是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，同時(shí)也是國(guó)防事業(yè)發(fā)展的基石。通過(guò)技術(shù)手段掌握地球關(guān)鍵點(diǎn)或相關(guān)面的坐標(biāo)、高程、方向等信息，探究其間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化背后的規(guī)律性與科學(xué)性，基于這些數(shù)據(jù)信息開(kāi)展科學(xué)研究與工業(yè)生產(chǎn)，盡最大化滿足人們的使用需求并探索地球變化的奧秘，這是測(cè)繪地理信息的核心任務(wù)[1]。一般來(lái)說(shuō)，測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)量大、需要具備相對(duì)較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力才能獲得精準(zhǔn)的信息可視化表征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)地域地理知識(shí)的有效掌握。傳統(tǒng)上，對(duì)于地理測(cè)繪信息的分析采用的是變量解析的方法，主要依靠人工計(jì)算來(lái)完成，不僅工作量大、占用人力資源多，而且計(jì)算精度不高。近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息技術(shù)發(fā)展中引領(lǐng)地位的確立，人們提出可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理與深度挖掘。

1測(cè)繪地理信息遙感大數(shù)據(jù)資源基本現(xiàn)狀

利用衛(wèi)星對(duì)地球表面進(jìn)行高空掃描、獲得詳細(xì)的遙感數(shù)據(jù)后傳輸至地面工作站進(jìn)行分析與處理，是當(dāng)前地理信息測(cè)繪技術(shù)的主要手段。遙感大數(shù)據(jù)是測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)中的主要存在方式。這類數(shù)據(jù)在獲取的時(shí)候，由于地球表面環(huán)境的復(fù)雜性，必然存在無(wú)法進(jìn)行歸類與統(tǒng)一、相互之間缺乏聯(lián)動(dòng)、無(wú)法共享等問(wèn)題[2]。具體來(lái)說(shuō)，測(cè)繪地理信息遙感大數(shù)據(jù)由于獲取方式的局限性，存在的特點(diǎn)如圖1所示。由圖1可以看出，測(cè)繪地理信息大數(shù)據(jù)在獲取方式、存儲(chǔ)方式、共享方式、擴(kuò)展方式、管理方式等方面都有不同于傳統(tǒng)測(cè)繪信息數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因此基于這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行地理環(huán)境分析時(shí)需要有針對(duì)性地采用改進(jìn)后的方法。為了獲得更加精確的測(cè)繪信息數(shù)據(jù)分析結(jié)果，本文提出了利用自動(dòng)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理大數(shù)據(jù)信息的方法。

2測(cè)繪地理信息遙感大數(shù)據(jù)自動(dòng)分析方法

2.1遙感大數(shù)據(jù)的表達(dá)方法

隨著測(cè)繪技術(shù)的發(fā)展，尤其是衛(wèi)星遙感技術(shù)的提升，測(cè)繪信息不僅以文本的形式表現(xiàn)，更多的時(shí)候采用影像的形式表現(xiàn)[3]。針對(duì)文本與影像相互混雜的遙感數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行表達(dá)與特征分析時(shí)可以按照?qǐng)D2所示的流程進(jìn)行。由圖2可以看出，遙感測(cè)繪數(shù)據(jù)信息進(jìn)行表達(dá)與特征分析時(shí)，主要是對(duì)文本與圖像信息的綜合處理。這兩類信息在獲取之后需要進(jìn)行特征聯(lián)合分析與本征表示，通過(guò)特征融合與歸一化表示獲得有效的數(shù)據(jù)流形和相關(guān)節(jié)點(diǎn)信息。其中，數(shù)據(jù)信息的融合主要是采用數(shù)據(jù)變換的方式將不同源、不同分辨率的多元特征離散化后統(tǒng)一到同一個(gè)分區(qū)特征空間中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)維數(shù)的降低并易于提取主要特征，為獲得特征節(jié)點(diǎn)信息奠定基礎(chǔ)。

2.2遙感大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與檢索方法

遙感大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征表達(dá)之后，需要進(jìn)行存儲(chǔ)與檢索。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一般采用自建數(shù)據(jù)庫(kù)的方式進(jìn)行，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行編碼并歸類后進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)搭建專用網(wǎng)絡(luò)用于鏈接不同數(shù)據(jù)庫(kù)，方便不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間信息的調(diào)取。對(duì)于存儲(chǔ)的信息，為了實(shí)現(xiàn)快速檢索，需要對(duì)信息數(shù)據(jù)之間的相似性和互異性進(jìn)行計(jì)算和表征?？梢詫?duì)數(shù)據(jù)設(shè)置標(biāo)簽，根據(jù)不同標(biāo)簽的內(nèi)容計(jì)算數(shù)據(jù)與標(biāo)簽之間的相似度，對(duì)標(biāo)簽相似度計(jì)算結(jié)果設(shè)置一定的閾值范圍，只有在閾值范圍以內(nèi)的數(shù)據(jù)才可以算作相互之間存在相似性，否則就是互異的。對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和互異性進(jìn)行表征之后，同一標(biāo)簽下屬的數(shù)據(jù)都是相似的，不同標(biāo)簽之間的數(shù)據(jù)都是互異的，這樣就實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的有效分類。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類之后，可以利用知識(shí)驅(qū)動(dòng)的方法實(shí)現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)的快速檢索。具體來(lái)說(shuō)，基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)方法的遙感大數(shù)據(jù)檢索方法主要由圖3所示的關(guān)鍵環(huán)節(jié)組成。由圖3可以看出，遙感大數(shù)據(jù)檢測(cè)主要是通過(guò)建立檢索服務(wù)鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的自主學(xué)習(xí)，通過(guò)構(gòu)建智能檢索系統(tǒng)輸出用戶所需場(chǎng)景，利用知識(shí)更新做好檢索系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)，為下一次信息檢索提供自主實(shí)現(xiàn)功能。對(duì)信息特征的處理可以利用標(biāo)簽相似度的方法實(shí)現(xiàn)，之后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建知識(shí)在線自主學(xué)習(xí)機(jī)制，通過(guò)對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的反復(fù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)底層特征與高層語(yǔ)義之間的高精度關(guān)聯(lián)，最終使檢索系統(tǒng)具有自主檢索數(shù)據(jù)信息的能力，達(dá)到“智能檢索”的目的。

2.3遙感大數(shù)據(jù)的理解方法

傳統(tǒng)上遙感大數(shù)據(jù)是基于“面向特征”的處理方式進(jìn)行理解的，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)“面向特征”到“面向?qū)ο蟆碧幚矸绞降霓D(zhuǎn)變，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)象層-目標(biāo)層的目標(biāo)信息提取與識(shí)別。為了實(shí)現(xiàn)“面向?qū)ο蟆睌?shù)據(jù)理解方式的轉(zhuǎn)變，需要對(duì)特征-目標(biāo)-場(chǎng)景語(yǔ)義進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，解決語(yǔ)義信息與特征信息之間的鴻溝問(wèn)題，通過(guò)輸入多元特征信息獲得遙感大數(shù)據(jù)場(chǎng)景多元認(rèn)知信息，為數(shù)據(jù)挖掘做好準(zhǔn)備。

3測(cè)繪地理信息遙感大數(shù)據(jù)挖掘方法

3.1遙感大數(shù)據(jù)挖掘方法流程

數(shù)據(jù)挖掘是基于特征分析的進(jìn)一步深化，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析可以獲得數(shù)據(jù)之間的規(guī)律變化，從而獲得科學(xué)的決策信息。遙感數(shù)據(jù)挖掘可以采用圖4所示的流程實(shí)現(xiàn)。由圖4可以看出，對(duì)數(shù)據(jù)信息挖掘之前需要進(jìn)行分類與回歸分析。當(dāng)前，數(shù)據(jù)的分類與回歸分析可以自己開(kāi)發(fā)軟件實(shí)現(xiàn)，也可以利用現(xiàn)有的軟件進(jìn)行，比如可以利用SPSS軟件實(shí)現(xiàn)，也可以利用成熟的聚類方法、統(tǒng)計(jì)分析方法、云理論方法等實(shí)現(xiàn)。

3.2遙感大數(shù)據(jù)挖掘示例

對(duì)于采集到的某遙感圖像，該圖像中有山地、丘陵、湖泊、平原等四類地形特征。為了給地形特征進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記與分類，首先對(duì)平面像素進(jìn)行歸一化，得到的數(shù)值如表1所示。對(duì)于歸一化得到的數(shù)值，經(jīng)過(guò)與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比，可以建立如下歸類關(guān)系：山地，數(shù)值≥1.0；丘陵，1.0＞數(shù)值≥0.7；湖泊，0.7＞數(shù)值≥0.4；平原，0.4＞數(shù)值≥0。對(duì)于以上數(shù)據(jù)，為了判定屬于某類數(shù)據(jù)，可以利用直接分類的方法一一進(jìn)行判斷；但是，當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候，利用這種直接分類的方法必然會(huì)造成分類時(shí)間的增加，同時(shí)也會(huì)造成結(jié)果精度的下降，因此，可以采用K-means算法進(jìn)行自動(dòng)分類。K-means算法計(jì)算步驟如下所示：Step1：計(jì)算樣本數(shù)據(jù)與待分類數(shù)據(jù)之間的距離，一般采用歐氏距離表示，即（1）其中，(x,y)表示待分類點(diǎn)坐標(biāo)值，(xi,yi)表示樣本數(shù)據(jù)坐標(biāo)值，di表示相互之間的距離。Step2：為待分類數(shù)據(jù)選擇k個(gè)與其距離最小的樣本；Step3：統(tǒng)計(jì)出k個(gè)樣本中大多數(shù)樣本所述的分類；Step4：依據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果確定待分類數(shù)據(jù)所屬的類別。按照以上步驟，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代計(jì)算，就可以獲得理想的分類結(jié)果。按照該方法對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，結(jié)果如表2所示。由表2可以看出，利用K-means算法計(jì)算得到的分類結(jié)果與直接分類方法的分類結(jié)果相一致，證明了這種分類方法的正確性，當(dāng)數(shù)據(jù)量增大時(shí)可以直接進(jìn)行運(yùn)用。

4結(jié)論

測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)分析具有一定的難度，其分析結(jié)果直接影響著對(duì)地理信息的判斷精度。本文基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究了測(cè)繪地理信息遙感數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法，后續(xù)在進(jìn)行工程化應(yīng)用時(shí)可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)不斷提升數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確度，拓展大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在測(cè)繪地理信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用空間。

參考文獻(xiàn)

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作者:何駿 單位:江西省自然資源事業(yè)發(fā)展中心