基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例

土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。     

A rough set approach to the discovery of classification rules in spatial data

This paper proposes a novel rough set approach to discover classification rules in real‐valued spatial data in general and remotely sensed data in particular. A knowledge induction process is formulated to select optimal decision rules with a minimal set of features necessary and sufficient for a remote sensing classification task. The approach first converts a real‐valued or integer‐valued decision system into an interval‐valued information system. A knowledge induction procedure is then formulated to discover all classification rules hidden in the information system. Two real‐life applications are made to verify and substantiate the conceptual arguments. It demonstrates that the proposed approach can effectively discover in remotely sensed data the optimal spectral bands and optimal rule set for a classification task. It is also capable of unraveling critical spectral band(s) discerning certain classes. The framework paves the road for data mining in mixed spatial databases consisting of qualitative and quantitative data.     

基于C5.0决策树分类算法的ETM+影像信息提取

利用C5.0决策树算法对ETM 影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。     

FUZZY MULTIVARIATE RULE-BUILDING EXPERT SYSTEMS:MINIMAL NEURAL NETWORKS

A fuzzy multivariate rule-building expert system (FuRES) has been devised which also functions as aminimal neural network.This system builds rules from training sets of data that use featuretransformation in their antecedents.The rules are constructed using the ID3 algorithm with a fuzzyexpression of classification entropy.The rules are optimal with respect to fuzziness and can accommodateoverlapped and underlapped clusters of data.The FuRES algorithm combines the benefits obtained fromsimulated annealing and gradient optimization,which provide robustness and efficiency respectively.FARES classification trees support OR logic in their inference.The system automatically generatesmeaningful and consistent certainty factors during rule construction.Unlike other neural networks,FuRES uses local processing which furnishes qualitative information in the rule structure of itsclassification trees and variable loadings of the weight vectors.     

空间数据挖掘技术研究进展

空间数据具有海量、非线性、多尺度、高维和模糊性等复杂性特点,空间数据挖掘技术是对空间数据中非显性的知识、空间关系等模式的自动提取。该文从空间数据挖掘的知识类型、方法、体系结构、过程以及与GIS系统集成等方面对其进行综述。重点阐述空间特征及区分规则、空间分类及聚类规则、空间分布及关联规则、空间序列及演化规则等知识类型以及统计分析、机器学习、探索性数据分析、可视化分析等数据挖掘方法。通过对空间数据挖掘理论、应用和系统实现等方面研究方向、存在问题的分析,指出集数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等技术于一体的空间数据挖掘系统是其主要发展方向。     

城市空气质量健康风险评估研究进展

随着工业化、城市化的发展, 城市大气污染对环境和人体健康的潜在影响正日益引起世界 各国的普遍关注。尤其是污染物产生的健康效应评估是当前研究的热点。目前空气质量健康影响 评估采用的主要方法是风险评估。完整的环境健康风险评估框架包括危害鉴别, 剂量-效应关系 评价, 暴露评价和风险表征四个环节。作者对城市空气质量数值模拟、人口暴露、大气污染物毒理 及其健康效应的研究现状分别阐述, 从研究尺度, 研究方法和健康效应的量化指标角度剖析了目 前研究存在的局限性, 提出未来研究的趋向及需重点解决的问题。     

A review of volunteered geographic information quality assessment methods

With the ubiquity of advanced web technologies and location-sensing hand held devices, citizens regardless of their knowledge or expertise, are able to produce spatial information. This phenomenon is known as volunteered geographic information (VGI). During the past decade VGI has been used as a data source supporting a wide range of services, such as environmental monitoring, events reporting, human movement analysis, disaster management, etc. However, these volunteer-contributed data also come with varying quality. Reasons for this are: data is produced by heterogeneous contributors, using various technologies and tools, having different level of details and precision, serving heterogeneous purposes, and a lack of gatekeepers. Crowd-sourcing, social, and geographic approaches have been proposed and later followed to develop appropriate methods to assess the quality measures and indicators of VGI. In this article, we review various quality measures and indicators for selected types of VGI and existing quality assessment methods. As an outcome, the article presents a classification of VGI with current methods utilized to assess the quality of selected types of VGI. Through these findings, we introduce data mining as an additional approach for quality handling in VGI.     

基于遥感影像的城市森林分类提取及生态价值估算研究

以北京通州新城区城市森林为研究对象,提出一种基于信息论的决策树分类方法,以提取Aster遥感影像中城市森林平面量,改善传统分类方法仅利用影像光谱特征信息的不足,高分辨率影像和地面调查数据验证显示其分类精度达84.6%.结合分类影像图,引入城市森林生态价值评估模型(CITYgreen模型)估算出通州新城区森林的生态价值约为598.87万美元.研究表明,该方法适合大面积区域的城市森林分类提取及其生态价值估算.     

基于决策树的遥感影像分类方法研究

基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力。探讨了3种不同的决策树算法（UDT、MDT和HDT）。首先对决策树算法结构。算法理论进行了阐述：具体利用决策树算法进行遥感土地覆盖分类实验，并把获得的结果与传统统计分类法进行比较，研究表明，决策树分类法相对简单，明确，分类结构直观，有诸多优势。     

Infometric and statistical diagnostics to provide artificially-intelligent support for spatial analysis: the example of interpolation

The wider uptake of GIS tools by many application areas outside GIScience means that many newer users of GIS will have high-level knowledge of the wider task, and low-level knowledge of specific system commands as given in reference manuals. However, these newer users may not have the intermediate knowledge that experts in GI science have gained from working with GI systems over several years. Such intermediate knowledge includes an understanding of the assumptions implied by the use of certain functions, and an appreciation of how to combine functions appropriately to create a workflow that suits both the data and overall goals of the geographical analysis task.

Focusing on the common but non-trivial task of interpolating spatial data, this paper considers how to help users gain the necessary knowledge to complete their task and minimise the possibility of methodological error. We observe that both infometric (or cognitive) knowledge and statistical knowledge are usually required to find a solution that jointly and efficiently meets the requirements of a particular user and data set. Using the class of interpolation methods as an example, we outline an approach that combines knowledge from multiple sources and argue the case for designing a prototype ‘intelligent’ module that can sit between a user and a given GIS.

The knowledge needed to assist with the task of interpolation is constructed as a network of rules, structured as a binary decision tree, that assist the user in selecting an appropriate method according to task-related knowledge (or ‘purpose’) and the characteristics of the data sets. The decision tree triggers exploratory diagnostics that are run on the data sets when a rule requires to be evaluated. Following evaluation of the rules, the user is advised which interpolation method might be and should not be considered for the data set. Any parameters required to interpolate the particular data set (e.g. a distance decay parameter for Inverse Distance Weighting) are also supplied through subsequent optimisation and model selection routines. The rationale of the decision process may be examined, so the ‘intelligent interpolator’ also acts as a learning tool.     

空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。     

基于面向对象的城市地物信息提取方法研究

20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。     

基于影像多种特征的CART决策树分类方法及其应用

以扬州市宝应县为研究区,采用主成分分析法对研究区影像进行数据压缩和单波段数据增强,利用灰度共生矩阵分析第一主成分的纹理信息。运用基于CART算法的决策树分类方法,选用影像的光谱特征值、NDVI值以及纹理统计量值为测试变量,并通过计算确定决策树的节点规则,提取影像中主要地物信息。将分类结果与单纯依靠光谱特征的监督分类法结果相比较,表明基于影像多种特征的CART决策树分类方法分类精度较高,尤其较好地提取了围网养殖区和建设用地。     

基于MODIS影像的土地覆被分类研究——以京津冀地区为例

在全球变化研究中,如何快速、准确获取土地覆被信息对该项研究有着至关重要的作用.随着遥感科学的不断发展和应用领域的深入,研究者可以利用遥感影像进行土地覆被分类研究,并且具有准确、快速、自动化等优点.本文利用MODIS数据具有的多光谱、多时相特点,以京津冀地区为例,选取2013 年全年16-day 的MOD13Q1/EVI时间序列数据、2013 年5 月份一期的MOD09Q1(1、2 波段)和MOD09A1(3-7 波段)产品,并运用时间序列谐波分析法对全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据进行去云、去噪的平滑重建处理,使其数据更能反映物候周期性变化规律.选择谐波分析后的全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据、MODIS数据的1-7 波段地表反射率和NDWI(归一化差异水体指数)、MNDWI(改进归一化差异水体指数)和NDSI(土壤亮度指数),构建了3 种特征变量组合方案的CART决策树,分别进行京津冀地区的土地覆被分类研究.结果表明:方案一(全年EVI 的23 个时相)、方案二(方案一+MOD09 的1-7 波段地表反射率)和方案三(方案二+MNDWI+NDSI+NDWI)的总体分类精度分别达到86.70%、89.98%、91.34%,Kappa系数分别为84.94%、88.66%、90.20%.研究表明,仅利用MODIS遥感影像自身多种分类特征和决策树方法对宏观土地覆被分类就可达到较高精度,显示了本文分类方法在实践中的可行性及MODIS数据在区域尺度土地覆被分类研究方面的优势与潜力.     

长江口滨岸湿地环境信息系统的建立与应用

长江口滨岸湿地环境信息系统 (Yangtze Estuary Tidal Wetland Environmental Information System,简称YETWEIS)是一个适用于长江口滨岸湿地环境管理与决策的软件系统。该系统基于MapObjects组件技术、数据挖掘技术和数学建模方法,以Visual Basic为开发平台,功能包括对长江口滨岸湿地环境信息的显示、编辑、查询检索、信息统计、空间分析、专题地图编制和环境质量评价等。本文首先介绍了YETWEIS的体系结构、实现技术和主要功能,然后重点对专题地图编制模块和环境质量评价模块的实现思想进行了阐述,同时对水体、沉积物、大气环境质量评价方法、污染因子权重确定方法、基于熵值法的环境质量综合评价方法进行了深入探讨,并利用YETWEIS分析了长江口滨岸湿地2002年重金属和持久性有机污染物的空间分布特征,并对长江口滨岸湿地2003年环境质量进行了系统评价。     

CLASSIFICATION OF MASS SPECTRA

In order to investigate correlations between the functionality of compounds and the classification of theirmass spectra,low-resolution spectra of monofunctional compounds have been classified by foursupervised classification methods.The new classes are characterized by structural features and thecorrelation between functionality and classification is explained by fragmentation rules.Systematicmisclassifications show that low-resolution mass spectra alone are not suitable for reliable identificationof functionality.     

结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类

地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。     

土壤类型遥感识别推理决策器研究

介绍了干旱区土壤类型遥感识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。     

基于多源数据的新疆人居环境质量评价

针对区域人居环境质量缺乏从自然和人文因子组合综合评价分析的现状,利用遥感影像、站点监测、交通网络等多源数据,获取与人居环境质量密切相关的自然和人文因素共17个影响因子。应用熵权法、GIS空间分析及现代大数据等方法,定量研究新疆人居环境质量综合评价指数的空间分异及其与经济、人口分布的协调性关系。结果表明：① 新疆自然环境本底受水资源及植被覆盖情况影响较大,自然环境本底评价指数高值区域的空间分布特征与绿洲分散分布的特点具有极大的相似性,县域尺度的高质量区聚集分布在天山北坡的伊犁河谷等地,低质量区和一般质量区大面积集中连片地分布在新疆南部和东部。② 人文环境受交通通达程度及基础支撑完善度影响较大,地级市、县级市优于其他县级地区,人文环境质量基本呈现以各地级市、县级市为中心向外辐射递减的空间分异规律。③ 人居环境质量综合评价指数空间分异显著,呈现出以乌鲁木齐、昌吉市等点为中心的局部圈层式递减的空间分异规律。木垒?皮山分界线东南部与西北部人居环境质量的平均水平相差悬殊。④ 整体人居环境质量水平较低,人口分布与人居环境质量综合评价指数空间分布的匹配度不足,一般质量区和低质量区的县域土地面积占比高达84.90%,分布了47.74%的人口,低质量区仍有较大的提升潜力。⑤ GDP水平与人居环境质量保持较高的匹配性,环境经济协调型县市数量较少,环境经济滞后型县市数量最多,经济发展与人居环境相互掣肘,制约着新疆的可持续性发展。     

灾害地貌专家系统的结构设计

灾害地貌专家系统采用压缩编码方式存贮各种地学专题图形和遥感图象数据,具有数据与图象的存贮更新、查询检索、分析处理、图象显示和自动制图功能。该系统可以对灾害地貌过程进行专家级的预测和评价,并对灾害地貌的综合治理与区域规划提出几种可行性方案供用户选择。用该系统对天山职拉沟流域泥石流灾害地貌进行了试验研究,并对试验结果进行了系统评价。