利用数据挖掘的滑坡监测数据处理流程

为了快速而准确地分析降雨型滑坡的变形趋势,以指数平滑法为数学基础,从滑坡的实际演化阶段出发,建立外界主要诱发因素与模型参数的关联,引入月累积降雨量作为模型参数动态评估因子,对白家包滑坡90期累积位移数据进行了拟合及预测。最终拟合的累计位移平均绝对误差和相关系数分别为11.346和0.933。与传统的静态参数方法相比,这种方法更符合降雨型滑坡发展的一般规律,预测精度更高。     

滑坡监测数据挖掘视角

提出了滑坡监测数据挖掘视角,研究了宝塔滑坡监测数据挖掘的视角及其泛层次关系,从宝塔滑坡监测数据中挖掘得到定量、定性和可视化的知识。     

滑坡GPS监测数据处理方法探讨

介绍了GPS在滑坡监测中数据处理的两种常用方法,分析了某滑坡监测实例,得出了在滑坡GPS监测中单基线法优于网平差法的结论.     

构造断面法在滑坡变形监测数据处理中的应用

数据处理是滑坡变形监测的一项重要工作,目前应用的滑坡变形监测数据处理方法很多。针对一些方法的不足之处,文中介绍了构造断面分析法处理滑坡体变形监测数据的原理和方法,通过举证在积石峡水电站I^#滑坡体变形监测数据处理中的应用,证实该方法的可行性。     

集成地质、力学信息和监测数据的滑坡动态模型

首先假设边坡滑坡体为刚体，建立边坡滑坡的动态模型，由此建立卡尔曼滤波的系统方程。边坡的力学状态通过卡尔曼滤波与边坡变形观测的数据联系起来了。模型的不确定性(模型误差)是通过建立的虚拟观测方程来考虑的。与已有的方法不同的是，所建立的方法不仅利用包含在观测中的统计信息，而且能利用边坡滑坡的有关力学状态和地质条件所提供的信息。最后，以一实例论证方法的可行性。     

基于Web的滑坡变形监测数据管理系统的设计与实现

应用数据库技术、互联网技术,设计开发了基于Web的滑坡变形监测数据管理系统,面向不同的用户,实现了以B/S方式对滑坡变形监测数据库的管理和监测数据的查询、上传、下载、图形化显示、实时发布等功能。介绍了系统的结构设计、功能和实现,详细阐述了系统的应用情况,弥补了传统滑坡变形监测数据管理系统数据来源单一、数据显示方式不够完善、不易对外发布的不足。     

基于空间数据挖掘的遥感图像处理

数据与数据库的爆炸式增长导致了一个十分突出的问题,即如何高效、智能地从巨量的、有噪音的、随机的数据中提取有效的、潜在有用的信息和知识.近几年来,空间数据挖掘技术的广泛研究正是基于此目的.本文初步探讨了空间数据挖掘技术在遥感图像处理中的应用,其重点阐述了关联规则,以及数据挖掘技术在遥感图像数据处理中的基本方法以及如何对遥感图像数据进行离散化处理.文章最后简要介绍了遥感图像处理的决策树和人工神经网络数据挖掘技术方法.     

基于GIS的滑坡监测预警系统设计与应用流程

滑坡灾害对人类和社会经济的影响已成为仅次于地震的第二大自然灾害,引起了中央政府和公众的广泛关注。本文针对城市地质灾害监测预警系统,从总体框架结构、系统设计要点、系统技术特点以及系统的预期功能等几方面进行了探讨和研究,给出监测预警工作流程。     

Apriori算法在遥感影像数据挖掘中的应用

近年来,遥感影像在数据挖掘中的应用越来越广泛.本文结合一个简单的实例将Apriori算法应用于遥感影像数据挖掘中,为相关的决策提供参考.     

利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡

针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。     

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。     

基于Web数据挖掘模型的研究

阐述了Web数据挖掘的概念和特征,在分析XML技术的基础上,介绍了基于XML的Web数据挖掘模型,并对Web数据挖掘的应用领域和范围,尤其是在电子商务方面的应用进行了探讨。     

基于applet的数据挖掘信息可视化

为被称抽象的地理空间数据集提出了一个新的可视化技巧,这里的技巧接近于在保持地理空间大小不变的情况下将整个地图区域展示为多个地图区域。对于外部用户来说,是通过对数据挖掘过程的控制自动调整数据挖掘程度的技巧。实验证明这里的技巧产生地理空间数据集的可视化,加强了全局和局部的联系、数据挖掘成果的普及,在多个应用中证实了它的性能。     

滑坡监测数据处理回归模型分析及探讨

主要介绍了滑坡监测的技术和方法,并通过万源市太平镇某滑坡监测实践,阐述了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行滑坡监测时,基准监测点选择、监测网布设、数据处理的方法。最重要的是用线性回归方程分析监测数据,为科学治理提供可靠的依据。     

基于云计算的空间数据处理技术

随着云计算时代的到来,基于云计算进行海量数据处理,成为一种解决传统集中式数据管理不适应海量数据不断增长的高效、可信方法。本文介绍了云计算的含义、特点,以及发展现状。分析了运用云计算技术实现空间数据处理的优势,调查并总结了目前基于云计算数据处理技术的研究状况以及所面临的问题。     

利用手机定位数据的用户特征挖掘

目的 手机定位数据已经逐渐成为一类新兴的空间数据,可用于分析个体或大规模区域内群体的活动特征,服务于基于位置的服务和城市及交通规划等。提出了一种基于手机定位数据,结合区域内兴趣点(POI)、房产价格等,利用空间聚类及语义分析等手段,对用户特征进行分析和挖掘的方法。首先采用DBSCAN方法提取用户重点活动区域;其次,根据用户的活动规律假设对活动区域进行类别标注;最后引入自然语言处理方法对POI和楼盘描述信息进行词频分析。并结合区域内POI类别和房价信息推断用户可能的偏好特征及收入或消费能力等特征,对用户一个月的手机定位数据进行挖掘分析。结果表明,该方法对用户重点活动区域及个体喜好特征等能够进行较为有效的挖掘。     

基于支持度矩阵的Apriori改进算法

提出了一种利用支持度矩阵生成频繁项集的Apriori改进算法。通过上三角分块稀疏矩阵的行列性质和非频繁列之间的约束关系,改进的算法避免了Apriori连接步中大量非频繁候选k-项集的产生及其在剪枝步中(k-1)-子集的分解和判断。该算法能够有效地压缩搜索空间,降低Apriori连接和剪枝步骤的开销。     

空间数据挖掘工具浅谈

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。     

利用二型模糊聚类进行全球海表温度数据挖掘

基于二型模糊集的C均值聚类方法对全球时序海表温度数据进行了聚类分析,得到全球海表温度异常的典型聚类模式,并从聚类中心挖掘出潜在的海洋气候指数。     

多媒体数据挖掘中图像数据的关联规则挖掘

多媒体数据挖掘是目前国际上数据库、多媒体技术和信息决策领域最前沿的研究方向之一,是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域。介绍了多媒体数据挖掘的系统结构,及以图像数据为代表的关联规则挖掘方法。