空间数据挖掘技术的研究与发展

随着现代科学技术的迅速发展,复杂多变的空间数据日益膨胀,远远超出人们的解译能力,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供指导。文章从空间数据挖掘的基本概念出发,详细阐述了空间数据的特点、空间邻接关系及其相关操作,给出了几种典型的空间数据挖掘方法,并对空间数据挖掘的进一步发展做了展望。     

基于主题特征的地理大数据挖掘与推荐技术

研究了一种基于主题特征的地理大数据挖掘及推荐技术,通过建立空间数据与非空间数据的语义关联、聚类分析等手段,将非空间数据进行空间化,实现同步挖掘。通过对数据单元中含有的主题类别信息的判断,将满足用户需求的地理大数据挖掘结果推荐给用户。该技术可以从大量具有较低密度值的非结构化数据中提取信息和发现知识,且推荐的准确度和效率较高。     

Map/Reduce框架下的粗糙集空间数据挖掘改进算法

大数据时代,传统的空间数据挖掘算法在挖掘海量空间数据信息时存在计算能力和存储能力不足的瓶颈。为解决此问题,本文在研究粗糙集基本理论和Map/Reduce框架的基础上,对传统的粗糙集空间数据挖掘算法进行基于Map/Reduce的高效、廉价的并行化改进。实验表明,在处理大数据时,改进后的模糊集并行空间数据算法能有效提高算法的效率,满足人们处理海量空间数据的需求。     

大数据时代的空间数据挖掘综述

随着大数据时代的到来,数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题,介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术,在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法,并指出了该类研究存在的不足。最后,探讨了空间数据挖掘的发展趋势。     

论空间数据挖掘和知识发现

随着现代科技和传感器的发展和应用，复杂多变的空间数据日益膨胀，远远超出人的解译能力，迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识，以及它与数据挖掘与知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系，概述了SDMKD的产生和发展，分析和展望了SDMKD的应用开发。     

空间数据挖掘和知识发现的现状与发展

分析了空间数据挖掘涉及的两大关键技术:空间数据仓库技术和空间数据挖掘的各种算法、地学数据挖掘所涉及的各种算法,列举了现有的各种空间数据挖掘方法,指出它们的优缺点和应用场合,简要讨论了迄今为止空间数据挖掘领域所取得的进展,展望了未来的发展方向。     

空间数据挖掘技术在分析型客户关系管理中的应用

随着企业竞争的日益激烈,以"客户为中心"的服务理念日趋成熟,具有强大分析功能的分析型客户关系管理也就随之成为市场的研究热点,可以毋庸置疑地说它是决定企业能否在竞争中处于不败之地的重要因素.而分析型客户关系管理离不开数据挖掘技术的支持,如今,随着空间数据的日益膨胀,空间数据挖掘技术在客户关系管理中的应用显得日益突出.从分析型客户关系管理的功能和空间数据挖掘的过程出发,阐述了基于空间数据挖掘技术的集成分析型CRM的总体框架及其空间数据挖掘技术在分析型CRM中的具体应用.     

GML时空序列模式相似性度量挖掘算法研究

随着GML规范的不断完善及广泛应用,大量的不同时期的GML空间数据开始累积。如何从GML时空数据（库）中提取知识,已成为当前空间数据挖掘亟待解决的热点问题。针对半结构化GML时空数据的特点,采用时空数据挖掘的理论与方法,探讨数种GML时空序列模式相似性度量挖掘算法。     

空间数据挖掘探讨

空间数据挖掘方法在测绘实际生产领域具有良好的运用前景,特别是在"数字地球"的应用中初见成效。从数据挖掘及空间数据挖掘的定义入手,分析研究数据挖掘及空间数据挖掘现状,探讨对空间数据进行数据挖掘的方法。     

基于空间数据挖掘技术的农用地产能核算数据库的应用研究

为提高农用地产能核算数据库的利用效率,以空间关联规则为基础,在河北省土地产能核算数据库的应用中得到提高河北省农业用地普查结果的利用效率的几条知识规则。利用现有软件,使用GIS软件进行空间数据预处理及空间关系计算。属性数据使用access管理,而关联规则挖掘算法直接应用Clementine。通过数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估,从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据中的普遍的数据特征,从而得到提高土地产能核算成果利用效率的规律。     

地图数据读取过程中的数据调度

提出了一种限定内存申请量前提下的数据调度方法.该方法按照FIFO策略实现内外存数据按页面交换,有效地解决了内存限定前提下大数据量地图数据的读取与显示问题.     

数字矿山建设中非结构化与结构化数据的融合

非结构化数据与结构化数据的融合是数字矿山建设的重要组成部分。由于非结构化数据本身的数据特点,使得它与结构化数据的融合面临极大的困难。融合了多种数据模型构造了一种扩充的面向对象的数据模型,较好地解决了非结构化数据快速显示和更新的问题,同时又能满足数据融合的各种需要,并结合实例实现了该模型,取得了良好的效果。     

制图数据向建库数据的转换

介绍了如何用较为方便、快捷、准确的方法将方正智绘软件制作的制图数据转换成Geoway软件环境下的建库数据。包括制图数据的预处理、软件环境的建立、数据转换的实现、分不同几何特征的数据转换方法,阐述了数据转换实现的全过程。     

数字图数据到MAPGIS数据的格式转换

分析了数字图和MAPGIS两种数据格式的特点，详细阐述了数字图数据到MAPGIS数据格式转换的实现方法。在数据转换时，首先将数字图数据转换为MAPGIS明码文件同时进行拓扑重建，然后通过MAP—GIS提供的接口函数转换为MAPGIS标准格式文件并进行写属性操作。     

大地测量数据接口技术与接口标准

建立了由接口文件、接口文件处理器和共享信息模型组成的大地测量数据接口体系结构，划分了大地测量数据服务的3类不同接口类型。在建立了面向对象的接口数据模型的基础上，讨论了面向传统用户的控制点数字化成果格式、面向生产过程的大地控制网统一数据结构和面向GIS的大地测量数据交换格式。     

论空间数据处理与空间数据挖掘

根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。     

数字图数据到MAPGIS数据的格式转换

分析了数字图和MAPGIS两种数据格式的特点,详细阐述了数字图数据到MAPGIS数据格式转换的实现方法.在数据转换时,首先将数字图数据转换为MAPGIS明码文件同时进行拓扑重建,然后通过MAPGIS提供的接口函数转换为MAPGIS标准格式文件并进行写属性操作.     

大地测量数据接口技术与接口标准

建立了由接口文件、接口文件处理器和共享信息模型组成的大地测量数据接口体系结构,划分了大地测量数据服务的3类不同接口类型.在建立了面向对象的接口数据模型的基础上,讨论了面向传统用户的控制点数字化成果格式、面向生产过程的大地控制网统一数据结构和面向GIS的大地测量数据交换格式.     

Data Compression for Multilook Polarimetric SAR Data

This letter attempts to address the problem on the emergence of negative eigenvalues in the coherency matrix after the compressing of multilook polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data. A new nine-parameter expression for the eigenvalue decomposition of the coherency matrix is introduced, and a new compression algorithm is proposed for multilook polarimetric data with this expression. By comparing it with the NASA/Jet Propulsion Laboratory's Airborne SAR compression algorithm, the authors analyze the new algorithm's compression accuracy, signal-to-noise ratio, and the ability to preserve the data's polarimetric property. For polarimetric SAR data, it is important to preserve the polarimetric property of a target. The proposed algorithm has this ability which is illustrated by the comparison of the polarimetric signatures. Finally, the effectiveness of the proposed methods is demonstrated by using the experimental SAR data.