基于RS和GIS的神府煤矿区开采秩序监测

以对煤炭资源开采秩序监测为研究主题,以RS和GIS为技术支撑,结合遥感影像数据与所搜集到的矿权信息、基础地形图等资料,采用人机交互式解译的方法,对陕西神府煤矿区煤炭资源开采秩序进行了动态监测,以达到为执法部门低成本快速高效地打击非法采矿行为提供科学执法依据的目的。     

空间关联规则挖掘在中国农业普查中的应用研究

空间关联规则挖掘是一个过程,主要包括数据选取、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等。目前,相关研究的重点在于各种空间关联规则挖掘算法的实施,而对其他几个步骤的研究比较少,如多个字段的综合处理、连续数据的离散化等。同时,农业普查数据尤其是第二次全国农业普查数据涵盖了丰富的"三农"信息,像座宝藏,期待人们运用各种技术开发利用。空间关联规则挖掘无疑是挖掘农业普查数据宝藏的最理想工具。本文将空间关联规则挖掘首次引入中国农业普查当中,以其在甘肃农业普查中的应用实例详细描述空间关联规则挖掘各步骤处理过程及各技术关键的处理方法,最后得出一些甘肃省各界最为感兴趣的知识,为甘肃省解决"三农"问题提供决策依据。     

空间信息可视化挖掘研究

空间信息的可视化挖掘是数据挖掘领域的热点 ,具有很强的应用前景。本文从数据挖掘的基本概念入手 ,详细介绍了可视化数据挖掘的两种分类体系 :Keim分类体系和Card分类体系 ,同时分析了这两种分类体系中各种可视化数据挖掘方法的基本思路 ,探讨了可视化数据挖掘技术与空间信息领域应用相结合的各种途径 ,并给出了空间信息可视化挖掘的常用方法     

云南宣威煤矿开发遥感调查研究

以2010年获取的WorldView -2遥感图像为主要数据源,以GIS平台为支撑,对云南宣威市(羊场、东山、海岱、田坝)煤矿矿山进行调查;结合野外实地查证及研究区矿权数据和地质资料,系统建立了煤矿矿山遥感解译标志,对矿山开采情况进行解译.结果表明,研究区内煤矿矿山硐口分布明显受含煤地层及断层限制,硐口越界现象较为普遍.建议矿政管理部门充分考虑矿区地形、地质条件,针对硐口越界矿山,变更采矿权范围,促进矿业秩序全面好转.     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。     

数据挖掘研究综述及其在国土资源信息化中的应用研究初探

本文系统论述和总结了数据挖掘和空间数据挖掘的概念、技术方法和研究现状。详细介绍了目前主流的数据挖掘厂商及解决方案。文章最后简要分析了数据挖掘技术在国土资源行业中的研究现状,并对如何利用这些新技术为国土资源业务管理与决策支持提供帮助进行了初步探讨。     

Knowledge Discovery in the Environmental Sciences: Visual and Automatic Data Mining for Radon Problems in Groundwater

Efficiently exploring a large dataset with the aim of forming a hypothesis is one of the main challenges in environmental research. The exploration of georeferenced environmental data is usually performed by established statistical methods. This paper presents an alternative approach. The aim of this study was to see if a visual data mining system and an integrated visual‐automatic data mining system could be used for data exploration for a particular environmental problem: the occurrence of radon in groundwater. In order to demonstrate this, two data mining systems were built, one consisting of visualisations and the other including an automatic data mining method – a Self‐Organising Map (SOM). The systems were designed for exploration of a large multidimensional dataset representing wells in Stockholm County.     

融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术

传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对D-InSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明：D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。     

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值.传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低.所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题.近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习...     

数字挖掘方法在遥感分类中的应用研究

随着空间信息领域技术的提高,利用卫星遥感数据获取地表信息的数据量也飞速的增长,快速有效地在海量遥感数据源中获取感兴趣的地表信息成为一项重要的研究方向。数据挖掘方法具有从海量数据集中提取隐含其中信息的功能,使得数据挖掘方法在遥感图像分类和专题信息提取中具有较好的应用,但不同的数据挖掘算法具有各自的独特性,使得在遥感分类中使用数据挖掘方法并不容易,本文通过介绍几种常用的数据挖掘算法,分析和探讨了这些方法在遥感分类应用中的优势和局限性,为在遥感分类中更好的、有针对性的选择数据挖掘算法提供借鉴。     

基于时空数据挖掘的城市体检评估方法与实践——以无锡市为例

时空数据挖掘作为当前研究的热点之一,为城市研究提供了新的思路和技术手段。本文以无锡市为例,利用手机信令数据、车辆轨迹实时数据、基础地理信息等多源异构时空数据,构建相应的数据挖掘模型,进行了职住平衡、区域联系度、交通拥堵等城市特征的挖掘与分析,构建多源数据挖掘的城市评估体系,探索了时空数据挖掘在城市体检评估中的应用,为城市规划和运行管理提供了科学评估与决策。     

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。     

山东省矿业权实地核查数据成果不一致性分析研究

采用属性项关联对比和空间制图与空间分析的方法,对矿业权登记库与核查库间属性数据和空间范围进行了不一致性分析,研究了矿业权数据中存在的问题及其产生的原因和特点,并提出了相应的处理方法。     

CBERS-02B星模拟数据地质资源专题应用评估

从遥感地质解译、矿化蚀变信息提取、矿产资源开发现状调查及环境变化信息提取等多方面对02B星模拟数据开展了应用试验评估,评价了02B星地质资源专题应用能力。     

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。     

空间数据挖掘方法综述

空间数据挖掘和知识发现是空间数据库技术、空间数据荻取技术、计算机技术、网络通信技术和管理决策支持技术等发展到一定阶段的产物,是多学科相互交融和相互促进的新兴边缘学科,汇集了人工智能、模式识别、数据库、空间信息学、统计学等各学科技术的成果。如何在浩瀚的空间数据和人们的知识渴求之间建立一个桥梁的确是一个巨大的挑战,而以聚类、分类等人工智能技术为基础的空间数据挖掘为迎接这个挑战提供了新的支撑技术。总结了空间数据挖掘方法的国内外研究现状,为深入研究空间数据挖掘方法提供参考价值。     

基于Hadoop的地质大数据融合与挖掘技术框架

地质领域数据量大,且种类多样。实现高效的多源异构地质数据的融合与挖掘,是研究地质作用机理,展开地质考察研究的重要手段。然而目前普遍存在着数据条块分割,格式各异,难以实现有效的共享与互操作。为此,本文提出了一种基于Hadoop的地质大数据融合与挖掘技术框架,该框架包括统一的地质大数据采集与预处理方法,基于元数据索引的存储与管理平台,基于Map/Reduce的地质大数据并行化计算模式与系统,面向可重用的地质大数据挖掘服务,以及支持在线三维展示的地质大数据分析结果可视化系统。该框架具有良好的实用性与可扩展性。本文在5个节点的测试系统上实现了多元素关联性分析,并取得了相对应单台机器3部的加速可比性。     

空间数据挖掘的方法进展及其问题分析

本文主要就空间数据挖掘方法和空间数据挖掘存在的问题这两方面进行了研究。采用归纳和总结的方法,研究了每种空间数据挖掘方法的特点和使用范围,指出目前空间数据挖掘方法的局限性,就目前空间数据挖掘存在的问题进行了深入的研究。得出空间数据挖掘是一个非常年轻而富有前景的研究领域,目前只是取得了一定的初步成果,仍有大量的理论与方法需要深入研究。最后本文就空间数据挖掘的今后发展方向进行了研究和归纳。     

可视化空间数据挖掘研究综述

空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程,可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境,可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然,并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状,重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用,并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。     

地理模拟优化系统(GeoSOS)及其在地理国情分析中的应用

第一次全国地理国情普查工作已基本完成,需要对所获取的地理国情监测数据进行空间统计分析,以得到地理国情的时空分布模式、演变规律及发展趋势,形成地理国情信息和知识。地理国情监测生成的基础数据源,可用于土地资源集约利用、城乡及城市群协调发展、生态环境保护等问题的空间智能决策分析,但目前有效的模拟分析工具还比较缺乏。笔者提出的地理模拟优化系统(GeoSOS)理论框架,耦合了地理过程模拟预测和空间优化,为上述研究提供了有利的理论支持和实用工具。为进一步方便与GIS进行无缝的链接,本文提出了基于ArcGIS插件的GeoSOS以方便进行高效的地理模拟分析。并以快速城市化地区的城市扩张与生态保护研究为例,通过在地理国情信息分析中的应用,得到了一些重要的发现。模拟结果显示,按照现在的发展趋势,广东省优化开发区域在2020年其土地开发强度将超出规定的约束指标,并发现各区域均存在大量城乡建设用地占用生态保护压力等级高和较高地块的现象,而基于土地开发强度和生态保护双重约束的城镇化扩张能够在满足约束指标的同时获得更紧凑的景观格局。表明GeoSOS及其ArcGIS插件可以成为地理国情信息分析的有利工具,并给出了今后需解决的问题和发展方向。