地理要素分类机器学习方法发展与前景

地理要素一般包括自然和人文两类对象。日益增加的遥感大数据和泛在的社交媒体数据为这两类对象的要素分类提供了丰富的数据源。基于遥感影像分类为主的自然要素提取和基于网络文本和社交媒体的人文要素提取,是当前地理要素分类的两大主流。前者以图像处理技术为支撑,后者则以自然语言处理技术为核心。随着机器学习等人工智能分类方法的介入,两类要素分类呈现越来越多的共性相通特点。本文以机器学习方法的演变历程为媒介,剖析了其在自然地理要素遥感影像分类和人文社会要素网络文本分类方面的异同。以遥感单一对象、复合对象分类和微博社交媒体话题分类提取为实例,指出二者在机器学习分类方法上具有相通性。遥感大数据和网络文本大数据分类方法的相互借鉴能够促进自然与人文地理要素的智能分类应用。