基于粗糙集理论的地学空间关系规则分析及其应用——以珠江三角洲为例

Spatial relations,reflecting the complex association between geographical phenomena and environments,are very important in the solution of geographical issues. Different spatial relations can be expressed by indicators which are useful for the analysis of geographical issues. Urbanization,an important geographical issue,is considered in this paper. The spatial relationship indicators concerning urbanization are expressed with a decision table. Thereafter,the spatial relationship indicator rules are extracted based on the application of rough set theory. The extraction process of spatial relationship indicator rules is illustrated with data from the urban and rural areas of Shenzhen and Hong Kong,located in the Pearl River Delta. Land use vector data of 1995 and 2000 are used. The extracted spatial relationship indicator rules of 1995 are used to identify the urban and rural areas in Zhongshan,Zhuhai and Macao. The identification accuracy is approximately 96.3%. Similar procedures are used to extract the spatial relationship indicator rules of 2000 for the urban and rural areas in Zhongshan,Zhuhai and Macao. An identification accuracy of about 83.6% is obtained.     

京津冀地区人口规模调控政策参数化路径与系统模拟

政策调控是实现区域社会经济均衡发展的主要手段,采用系统分析方法评估和预测政策实施效果是进行决策的重要依据。然而,当前政策制定存在目标指向性不具体、调控力度不明确、协同作用机制不清晰等问题,既阻碍了政策的有效落实,更无法开展政策实施效果分析和决策优化。其根本症结在于缺少能够量化具体的政策目标并精确指导区域管理对策的政策参数。本文提出了面向系统动力学(System Dynamic, SD)模拟的区域调控政策参数化路径。通过细化政策指标、量化政策参数和区间化调控范围等方法,将政策调控转变为系统变量形式,代入到政策交互作用的系统动力学模型中,实现对政策调控效果的模拟。本文以区域人口规模调控政策为切入点,选择京津冀地区为案例区进行实证研究。结果显示,面向系统动力学模拟的政策参数化方案很好地重现了区域人口规模政策调控过程,能有效提高调控政策实施的精确性和可操作度,并为区域调控政策的配置和优化提供理论和方法的支撑。     

地理案例推理及其应

由于案例推理接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式，具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时，采用简单的历史相似性实现问题的定量求解和预测的特点，成为当前人工智能中备受关注的领域。在讨论案例推理方法发展的基础上，探讨应用案例推理进行地学问题求解的具体方法。从地学数据分析的角度提出了地理案例推理，并结合地理案例的特点，具体讨论了地理案例的表达模式和推理模型，最后结合东海中心渔场预报的实际工作，给出这种方法的具体应用实例。     

基于海洋要素时空配置的渔场形成机制发现模型和应用

针对海洋时空要素和相关渔业资源的互动性及非线性关系,分析了带空间结构的变量间关系问题,建立基于海洋要素场时空配置的渔场形成机制发现模型.将海洋要素场的空间配置用邻域进行表达,并将邻域所取得的要素状态变量转换为决策系统的关系表,以提取海洋场时空配置和渔场形成的时空关联规则.以大沙渔场形成的温度场时空配置发现为实例,验证模型的可行性.     

利用ANNS的空间信息处理服务智能集成算法

针对常用的空间信息处理服务,分析了相关领域服务组合方法的优缺点,结合服务资源本身及神经网络的智能性特点,提出了基于神经网络概念的服务智能组合方法,以尽可能准确高效地实现服务组合的自动化该方法采用面向特殊服务扩展本体表达模型,结合语义描述,利用神经网络的突触原理完成核心服务的查找,最后通过集成索引函数实现服务的串接实验结果表明,在保证满足应用需求的情况下,此方法缓解了非专业用户的服务再组合障碍,提高了计算效率。     

基于密度的轨迹时空聚类分析

通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。     

基于引力模型的海洋锋信息提取

海洋锋面是海洋水团特性明显不同的两种或几种水体之间的狭窄过渡带。本文旨在对遥感反演海洋温度场数据(SST),引入引力模型进行海洋锋面的检测。鉴于海洋锋受噪声干扰大,锋面强度小的特点,本文提出了基于引力算法的引力模型。其中,引力算法是将温度数据中的每一个像元点都作为一个独立的天体,其质量对应该像元的温度值,根据引力定律计算3×3区域中,邻域像元对中心点像元的引力和。模型首先对原始数据进行去0处理,为消除对原始数据明暗程度的依赖,对3×3区域数据进行归一化,然后利用函数对归一化后的数据进行增强处理,最后,以引力算法进行锋面检测。验证表明,该模型能有效强化不同区域或水体差异性,并能够有效针对海洋锋信息进行提取,受噪声影响小。     

空间数据挖掘的地理案例推理方法及试验

从空间数据挖掘的角度谈地理案例推理方法,认为地理案例推理是面向问题的一种空间数据挖掘方法。针对这一思想进行了基于地理案例的空间数据挖掘具体算法介绍。首先在明确地理案例具体定义的基础上,给出了面向问题的空间数据挖掘地理案例界定和组织方法;其次,鉴于地理空间的自然地带性和区域分异性规律的影响,深入探讨了地理案例自身或其间所可能存在的相互依赖和相互制约关系,并给出了采用粗糙集方法进行地理案例内蕴空间关系的定量挖掘方法;第三,针对地理案例表达时考虑的空间特征和空间关系的不同,给出了三种状况下的空间相似性计算模型;最后,以土地利用这一典型的地学现象为例,给出具体实例,一方面进行土地利用问题的定量分析与推测;另一方面,通过实例展示地理案例推理方法在地学问题求解以及空间数据定量分析上的特点和优势。     

土地利用变化预测的案例推理方法

当前,基于案例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)在解决复杂的地学问题时.对地学案例的表达和历史案例的相似性计算与推理存在明显缺陷,需要在CBR的表达模型和空间相似性计算与推理算法进行拓展.本文针对土地利用变化问题,首先在分析土地利用变化各种定量方法基础上,提出利用CBR进行土地利用变化分析的研究思路:其次,针对土地利用变化的空间特性及隐含的空间关系特性.给出土地利用变化案例的表达模型,案例间内蕴空间关系抽取算法,以及考虑案例间空间关系的CBR相似性推理模型:最后,进行珠江口区域土地利用变化的CBR方法试验.预测精度达到80%.为了进一步评价CBR方法对土地利用变化预测的有效性.在实例部分采用同样的实验数据进行贝叶斯网络的预测方法实验.由两种方法对比可知.CBR是从复杂到简单进行地学问题求解的一种有效方法.     

基于地理本体的空间数据集成方法及其实现

为解决多源空间数据语义集成问题,在已有研究成果基础上,提出了基于地理本体的空间数据集成方法。该方法采用局部本体向标准本体集成的策略,在构建具有公共内涵属性模板的地理本体前提下,通过地理概念语义关系集合运算构建局部本体概念与标准本体概念间的语义映射关系,实现地理本体集成,并以这种语义映射关系及概念与对象类的关联关系为媒介,通过空间数据语义细化和空间对象融合 、分割等过程完成空间数据集成。在此基础上,设计开发了基于地理本体的空间数据集成原型系统,并以某土地利用数据为例进行了实证研究,结果表明:基于地理本体的空间数据集成方法能有效集成具有不同语义的空间数据集。