GIS技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

GIS在資源環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用方興未艾，從技術(shù)、地理信息、經(jīng)濟(jì)社會(huì)的需求等方面分析，在該領(lǐng)域有以下趨勢(shì)及建議：

創(chuàng)新互聯(lián)公司主營(yíng)饒河網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營(yíng)網(wǎng)站建設(shè)方案,重慶APP開發(fā)公司,饒河h5小程序定制開發(fā)搭建,饒河網(wǎng)站營(yíng)銷推廣歡迎饒河等地區(qū)企業(yè)咨詢

應(yīng)用軟件數(shù)據(jù)端口應(yīng)有專門化，專業(yè)化方向發(fā)展，在同類型同方向的GIS數(shù)據(jù)交流共享方向提供適當(dāng)?shù)姆奖悖越鉀QGIS數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證的問(wèn)題。

結(jié)合國(guó)家信息化推進(jìn)工作，以電子政務(wù)相關(guān)工程為基礎(chǔ)，推動(dòng)GIS在資源環(huán)境管理中的推廣應(yīng)用。

信息化建設(shè)已成為我國(guó)各級(jí) *** 及企業(yè)的重要任務(wù)，GIS在以資源、能源、生產(chǎn)、資金等空間綜合配置、優(yōu)化組合為目的的信息化建設(shè)中，可以發(fā)揮應(yīng)有的作用；結(jié)合相應(yīng)的應(yīng)用工程，推動(dòng)GIS的發(fā)展；

應(yīng)用往專業(yè)化方向發(fā)展，功能由通用管理功能轉(zhuǎn)向資源評(píng)估、監(jiān)督、跟蹤分析等專業(yè)功能方向發(fā)展。

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)社會(huì)與資源環(huán)境之間的各方面的矛盾及問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)，這些問(wèn)題在時(shí)間和空間上具有諸多的關(guān)聯(lián)性，分析這些問(wèn)題、提出合理的解決方案建議，需要功能更專業(yè)化的GIS軟件系統(tǒng)支持；

支持多源、多尺度、多類型集成應(yīng)用的軟件平臺(tái)工具的開發(fā)應(yīng)用。

信息獲取技術(shù)的快速發(fā)展和多源化趨勢(shì)，要求資源環(huán)境方面的GIS應(yīng)能夠接收、處理及分析多種來(lái)源、多尺度的地理信息；

促進(jìn)3S技術(shù)集成應(yīng)用，推動(dòng)專業(yè)技術(shù)及軟件的發(fā)展，全球定位系統(tǒng)、遙感技術(shù)與GIS的集成應(yīng)用已成為GIS軟件發(fā)展的趨勢(shì)之一，而這種應(yīng)用的發(fā)展是在應(yīng)用推動(dòng)的基礎(chǔ)上建立的，針對(duì)特定的應(yīng)用領(lǐng)域的集成化的GIS將成為資源環(huán)境領(lǐng)域GIS的發(fā)展方向，也是系統(tǒng)與業(yè)務(wù)結(jié)合的需要；

開展專業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)建設(shè)，結(jié)合資源環(huán)境各領(lǐng)域的需求，開發(fā)多種專業(yè)化的GIS，如針對(duì)性生態(tài)保護(hù)區(qū)、生態(tài)功能區(qū)、地下水、生物資源等領(lǐng)域的專業(yè)性GIS軟件與管理系統(tǒng)。

國(guó)內(nèi)GIS現(xiàn)狀和對(duì)策

地理信息系統(tǒng)技術(shù)是一門綜合性的技術(shù)，它的發(fā)展是與地理學(xué)、地圖學(xué)、攝影測(cè)量學(xué)、遙感技術(shù)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)、信息技術(shù)等有關(guān)學(xué)科的發(fā)展分不開的。

GIS的發(fā)展可分為四個(gè)階段：第一個(gè)階段是初始發(fā)展階段，20世紀(jì)60年代世界上第一個(gè)GIS系統(tǒng)由加拿大測(cè)量學(xué)家R.F.Tomlison提出并建立，主要用于自然資源的管理和規(guī)劃；第二個(gè)階段是發(fā)展鞏固階段，20世紀(jì)70年代由于計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是大容量存儲(chǔ)設(shè)備的使用，促進(jìn)了GIS朝實(shí)用的方向發(fā)展，不同專題、不同規(guī)模、不同類型的各具特色的地理信息系統(tǒng)在世界各地紛紛付諸研制，如美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、瑞典和日本等國(guó)對(duì)GIS的研究都投入了大量的人力、物力和財(cái)力；第三個(gè)階段是推廣應(yīng)用階段，20世紀(jì)80年代，GIS逐步走向成熟，并在全世界范圍內(nèi)全面推廣，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，并與衛(wèi)星遙感技術(shù)結(jié)合，開始應(yīng)用于全球性的問(wèn)題，這個(gè)階段涌現(xiàn)出一大批GIS軟件，如ARC/INFO，GENAMAP，SPANS，MAPINFO，ERDAS，Microstation等；第四個(gè)階段是蓬勃發(fā)展階段，20世紀(jì)90年代，隨著地理信息產(chǎn)品的建立和數(shù)字化信息產(chǎn)品在全世界的普及，GIS成為確定性的產(chǎn)業(yè)，并逐漸滲透到各行各業(yè)，成為人們生活、學(xué)習(xí)和工作不可缺少的工具和助手。

地理信息系統(tǒng)的研制與應(yīng)用在我國(guó)起步較晚，雖然歷史較短，但發(fā)展勢(shì)頭迅猛。

我國(guó)GIS的發(fā)展可分為三個(gè)階段。

第一階段從1970年到1980年，為準(zhǔn)備階段，主要經(jīng)歷了提出倡議、組建隊(duì)伍、培訓(xùn)人才、組織個(gè)別實(shí)驗(yàn)研究等階段。

機(jī)械制圖和遙感應(yīng)用，為GIS的研制和應(yīng)用做了技術(shù)和理論上的準(zhǔn)備。

第二階段從1981年到1985年，為起步階段，完成了技術(shù)引進(jìn)、數(shù)據(jù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的研究、空間數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、數(shù)據(jù)處理和分析算法及應(yīng)用軟件的開發(fā)等環(huán)節(jié)，對(duì)GIS進(jìn)行了理論探索和區(qū)域性的實(shí)驗(yàn)研究。

第三個(gè)階段從1986年到2013年，為初步發(fā)展階段，我國(guó)GIS的研究和應(yīng)用進(jìn)入有組織、有計(jì)劃、有目標(biāo)的階段，逐步建立了不同層次、不同規(guī)模的組織機(jī)構(gòu)、研究中心和實(shí)驗(yàn)室。

GIS研究逐步與國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)生活需求相結(jié)合，并取得了重要進(jìn)展和實(shí)際應(yīng)用效益。

主要表現(xiàn)在四個(gè)方面：（1）制定了國(guó)家地理信息系統(tǒng)規(guī)范，解決信息共享和系統(tǒng)兼容問(wèn)題，為全國(guó)地理信息系統(tǒng)的建立做準(zhǔn)備。

（2）應(yīng)用型GIS發(fā)展迅速。

（3）在引進(jìn)的基礎(chǔ)上擴(kuò)充和研制了一批軟件。

（4）開始出版有關(guān)地理信息系統(tǒng)理論、技術(shù)和應(yīng)用等方面的書籍，設(shè)立了地理信息系統(tǒng)專業(yè)，培養(yǎng)了大批人才，并積極開展國(guó)際合作，參與全球性地理信息系統(tǒng)的討論和實(shí)驗(yàn)。

在科技部等國(guó)家有關(guān)部門的大力組織和支持下，國(guó)產(chǎn)GIS基礎(chǔ)軟件開發(fā)工作取得了重要進(jìn)展，出現(xiàn)了一批GIS高技術(shù)企業(yè)，開發(fā)出了較為成熟的國(guó)產(chǎn)GIS軟件，如MapGIS、GeoStar、CityStar、SuperMap、MapEngine、GROW等，并形成了一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

這些國(guó)產(chǎn)GIS軟件以較高的性價(jià)比，打破了國(guó)外GIS軟件對(duì)我國(guó)市場(chǎng)的壟斷，有力促進(jìn)了我國(guó)地理信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展。

這些年，GIS技術(shù)在我國(guó)得到了廣泛應(yīng)用，其應(yīng)用面從傳統(tǒng)的城市規(guī)劃、土地利用、測(cè)繪、環(huán)境保護(hù)、電力、電信、減災(zāi)防災(zāi)等領(lǐng)域滲透到礦產(chǎn)資源調(diào)查、海洋資源調(diào)查與管理等各方面，取得了豐碩的成果和巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

當(dāng)前，國(guó)家有關(guān)部門正逐步將GIS嵌入到電子政務(wù)系統(tǒng)中。

隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，GIS技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展。

GIS系統(tǒng)正朝著專業(yè)或大型化、社會(huì)化方向不斷發(fā)展著。

“大型化”體現(xiàn)在系統(tǒng)和數(shù)據(jù)規(guī)模兩個(gè)方面；“社會(huì)化”則要求GIS要面向整個(gè)社會(huì)，滿足社會(huì)各界對(duì)有關(guān)地理信息的需求，簡(jiǎn)言之就是“開放數(shù)據(jù)”、“簡(jiǎn)化操作”，“面向服務(wù)”，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)乃至系統(tǒng)之間的完全共享和互動(dòng)。

下面我們從地理信息系統(tǒng)技術(shù)角度來(lái)討論和分析當(dāng)前GIS的相關(guān)技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)。

1.1 空間信息的獲取、處理與交換地理空間數(shù)據(jù)是GIS的血液，構(gòu)建和維護(hù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)是一項(xiàng)復(fù)雜、工作量巨大的工程，它包括：數(shù)據(jù)的獲取、校驗(yàn)和規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化處理、數(shù)據(jù)維護(hù)等過(guò)程。

GIS處理的數(shù)據(jù)對(duì)象是空間對(duì)象，有很強(qiáng)的時(shí)空特性，獲取數(shù)據(jù)的手段及數(shù)據(jù)的形式也復(fù)雜多樣。

獲取數(shù)據(jù)的基本方式有：野外全站儀平板測(cè)量、GPS測(cè)量、室內(nèi)地圖掃描數(shù)字化、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、從遙感影像進(jìn)行目標(biāo)測(cè)量和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

這些獲取技術(shù)已基本成熟。

同時(shí)，空間數(shù)據(jù)也具有很強(qiáng)的時(shí)效性，不同的空間數(shù)據(jù)必須進(jìn)行周期不等的數(shù)據(jù)更新維護(hù)，空間數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、及時(shí)、完整是實(shí)現(xiàn)GIS應(yīng)用系統(tǒng)價(jià)值的前提基礎(chǔ)。

空間數(shù)據(jù)維護(hù)往往涉及跨部門、跨行業(yè)的多種數(shù)據(jù)格式和多種數(shù)據(jù)類型的大量數(shù)據(jù)，提供有效的空間數(shù)據(jù)編輯更新手段是當(dāng)前亟待解決的一個(gè)重要課題。

基于上述信息獲取技術(shù)，在過(guò)去的二十年間，國(guó)家有關(guān)部委和行業(yè)部門已經(jīng)積累了大量原始數(shù)字化數(shù)據(jù)和相應(yīng)資料，建立了1100多個(gè)大、中型數(shù)據(jù)庫(kù)以及大量的各類數(shù)字化地理基礎(chǔ)圖、專題圖、城市地籍圖等。

國(guó)家測(cè)繪局已經(jīng)完成了全國(guó)l：100萬(wàn)、 1：25萬(wàn)基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)庫(kù)以及全國(guó)七大江河數(shù)字地形模型的建設(shè)，并啟動(dòng)了全國(guó)l：5萬(wàn)，部分省份1：1萬(wàn)基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。

這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有力促進(jìn)了GIS技術(shù)的廣泛應(yīng)用，進(jìn)而產(chǎn)生了大量的GIS數(shù)據(jù)。

但由于地理信息系統(tǒng)軟件大多采用不同的空間數(shù)據(jù)模型，以及它們?cè)诘乩韺?shí)體上的認(rèn)識(shí)差異，使得所積累的數(shù)據(jù)難以轉(zhuǎn)換和共享（即使能夠數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，也會(huì)產(chǎn)生信息的丟失），從而形成一個(gè)個(gè)新的數(shù)據(jù)孤島。

制訂數(shù)據(jù)交換的格式標(biāo)準(zhǔn)已成為大家的共識(shí)。

一些國(guó)家和組織已經(jīng)在進(jìn)行這方面的工作，并定義了一些數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，如SDTS，OpenGIS聯(lián)盟制訂的GML，另外一些公認(rèn)的數(shù)據(jù)格式如DXF，Shapefile和MIF文件格式等正逐漸成為數(shù)據(jù)交換的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。

我國(guó)也在“九五”期間制定了地球空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)。

但是由于人們對(duì)空間信息認(rèn)識(shí)和研究成果的制約，還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的地理數(shù)據(jù)模型，因此建立實(shí)用的數(shù)據(jù)交換格式和信息標(biāo)準(zhǔn)將是一個(gè)長(zhǎng)期、復(fù)雜過(guò)程。

1.2 空間數(shù)據(jù)的管理空間數(shù)據(jù)的管理涉及到二個(gè)方面的內(nèi)容：空間數(shù)據(jù)模型和空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

空間數(shù)據(jù)模型刻畫了現(xiàn)實(shí)世界中空間實(shí)體及其相互間的聯(lián)系，它為空間數(shù)據(jù)的組織和空間數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)提供了基本的方法。

因此，空間數(shù)據(jù)模型的研究對(duì)設(shè)計(jì)空間數(shù)據(jù)庫(kù)和發(fā)展新一代GIS系統(tǒng)起著舉足輕重的作用。

在GIS中與空間信息有關(guān)的信息模型有三個(gè)，即基于對(duì)象(要素)(Feature)的模型、場(chǎng)(Field)模型以及網(wǎng)絡(luò)(Network)模型。

GIS基礎(chǔ)軟件平臺(tái)的研制和應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)一直沿用這三種空間數(shù)據(jù)模型，但這些模型在空間實(shí)體間的相互關(guān)系及其時(shí)空變化的描述與表達(dá)、數(shù)據(jù)組織、空間分析等方面均有較大的局限性，難以滿足新一代GIS基礎(chǔ)軟件平臺(tái)和應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)展的要求。

主要表現(xiàn)為：（1） 僅能表達(dá)空間點(diǎn)、線、面目標(biāo)間極為有限的簡(jiǎn)單拓?fù)潢P(guān)系，且這些拓?fù)潢P(guān)系的生成與維護(hù)耗時(shí)費(fèi)力；（2） 難以有效地表達(dá)現(xiàn)實(shí)三維空間實(shí)體及其相互關(guān)系；（3） 適于記錄和表達(dá)某一時(shí)刻空間實(shí)體性狀及相互間關(guān)系靜態(tài)分布，難以有效地描述和表達(dá)空間實(shí)體及其相互間關(guān)系的時(shí)空變化；（4） 沒(méi)有考慮異地、異構(gòu)、異質(zhì)空間數(shù)據(jù)的互操作和分布式“對(duì)象”處理等問(wèn)題。

針對(duì)上述不足，時(shí)空數(shù)據(jù)模型、三維數(shù)據(jù)模型、分布式空間數(shù)據(jù)管理、GIS設(shè)計(jì)的CASE工具等研究已成為當(dāng)前國(guó)際上GIS空間數(shù)據(jù)模型研究的學(xué)術(shù)前沿。

GIS基本技術(shù)有哪些？

引言

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，簡(jiǎn)稱GIS)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、測(cè)量學(xué)、地圖學(xué)等多門學(xué)科綜合的技術(shù)[1]。GIS的基本技術(shù)是空間數(shù)據(jù)庫(kù)、地圖可視化及空間分析，而空間數(shù)據(jù)庫(kù)是GIS的關(guān)鍵?？臻g數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)最活躍的分支與知識(shí)獲取手段，在GIS中的應(yīng)用推動(dòng)著GIS朝智能化和集成化的方向發(fā)展。

1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)與空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)

隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量也在急劇增大，在這些海量數(shù)據(jù)的背后隱藏了很多具有決策意義的信息。但是，現(xiàn)今數(shù)據(jù)庫(kù)的大多數(shù)應(yīng)用仍然停留在查詢、檢索階段，數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的豐富的知識(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有得到充分的發(fā)掘和利用，數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)和人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)處理和理解的困難形成了強(qiáng)烈的反差，導(dǎo)致“人們被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，但卻饑餓于知識(shí)”的現(xiàn)象。

空間數(shù)據(jù)庫(kù)(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))中的空間數(shù)據(jù)除了其顯式信息外，還具有豐富的隱含信息，如數(shù)字高程模型〔DEM或TIN〕，除了載荷高程信息外，還隱含了地質(zhì)巖性與構(gòu)造方面的信息；植物的種類是顯式信息，但其中還隱含了氣候的水平地帶性和垂直地帶性的信息，等等。這些隱含的信息只有通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能顯示出來(lái)?？臻g數(shù)據(jù)挖掘（Spatial Data Mining，簡(jiǎn)稱SDM），或者稱為從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，是為了解決空間數(shù)據(jù)海量特性而擴(kuò)展的一個(gè)新的數(shù)據(jù)挖掘的研究分支，是指從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中提取隱含的、用戶感興趣的空間或非空間的模式和普遍特征的過(guò)程[2]。由于SDM的對(duì)象主要是空間數(shù)據(jù)庫(kù)，而空間數(shù)據(jù)庫(kù)中不僅存儲(chǔ)了空間事物或?qū)ο蟮膸缀螖?shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)，而且存儲(chǔ)了空間事物或?qū)ο笾g的圖形空間關(guān)系，因此其處理方法有別于一般的數(shù)據(jù)挖掘方法。SDM與傳統(tǒng)的地學(xué)數(shù)據(jù)分析方法的本質(zhì)區(qū)別在于SDM是在沒(méi)有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)，挖掘出的知識(shí)應(yīng)具有事先未知、有效和可實(shí)用3個(gè)特征。

空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要綜合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它可用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的理解，對(duì)空間關(guān)系和空間與非空間關(guān)系的發(fā)現(xiàn)、空間知識(shí)庫(kù)的構(gòu)造以及空間數(shù)據(jù)庫(kù)的重組和查詢的優(yōu)化等。

2 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法及特點(diǎn)

常用的空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括：序列分析、分類分析、預(yù)測(cè)、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時(shí)間序列分析、粗集方法及云理論等。本文從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度,著重介紹了分類分析、聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析三種常用的重要的方法。

2.1、分類分析

分類在數(shù)據(jù)挖掘中是一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，目前在商業(yè)上應(yīng)用最多。分類的目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器)，該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)。分類和我們熟知的回歸方法都可用于預(yù)測(cè)，兩者的目的都是從歷史數(shù)據(jù)紀(jì)錄中自動(dòng)推導(dǎo)出對(duì)給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。和回歸方法不同的是，分類的輸出是離散的類別值，而回歸的輸出則是連續(xù)的數(shù)值。二者常表現(xiàn)為一棵決策樹，根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹根開始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走，走到樹葉就能確定類別?？臻g分類的規(guī)則實(shí)質(zhì)是對(duì)給定數(shù)據(jù)對(duì)象集的抽象和概括，可用宏元組表示。

要構(gòu)造分類器,需要有一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫(kù)記錄或元組構(gòu)成,每個(gè)元組是一個(gè)由特征(又稱屬性)值組成的特征向量,此外,訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類別標(biāo)記。一個(gè)具體樣本的形式可為:( v1, v2, ..., vn; c )；其中vi表示字段值，c表示類別。

分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等等。統(tǒng)計(jì)方法包括貝葉斯法和非參數(shù)法(近鄰學(xué)習(xí)或基于事例的學(xué)習(xí))，對(duì)應(yīng)的知識(shí)表示是判別函數(shù)和原型事例。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹法和規(guī)則歸納法，前者對(duì)應(yīng)的表示為決策樹或判別樹，后者則一般為產(chǎn)生式規(guī)則。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要是反向傳播（Back-Propagation,簡(jiǎn)稱BP）算法，它的模型表示是前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(由代表神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)和代表聯(lián)接權(quán)值的邊組成的一種體系結(jié)構(gòu))，BP算法本質(zhì)上是一種非線性判別函數(shù)[3]。另外，最近又興起了一種新的方法:粗糙集(rough set)，其知識(shí)表示是產(chǎn)生式規(guī)則。

不同的分類器有不同的特點(diǎn)。有三種分類器評(píng)價(jià)或比較尺度：1) 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；2) 計(jì)算復(fù)雜度；3) 模型描述的簡(jiǎn)潔度。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度是用得最多的一種比較尺度，特別是對(duì)于預(yù)測(cè)型分類任務(wù)，目前公認(rèn)的方法是10番分層交叉驗(yàn)證法。計(jì)算復(fù)雜度依賴于具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和硬件環(huán)境，在數(shù)據(jù)挖掘中，由于操作對(duì)象是海量的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此空間和時(shí)間的復(fù)雜度問(wèn)題將是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。對(duì)于描述型的分類任務(wù)，模型描述越簡(jiǎn)潔越受歡迎。例如，采用規(guī)則歸納法表示的分類器構(gòu)造法就很有用，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法產(chǎn)生的結(jié)果就難以理解。

另外要注意的是，分類的效果一般和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有關(guān)。有的數(shù)據(jù)噪聲大，有的有缺值， 有的分布稀疏，有的字段或?qū)傩蚤g相關(guān)性強(qiáng)，有的屬性是離散的而有的是連續(xù)值或混合式的。目前普遍認(rèn)為不存在某種方法能適合于各種特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

分類技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用非常重要，比如：可以根據(jù)房屋的地理位置決定房屋的檔次等。

2. 2 聚類分析

聚類是指根據(jù)“物以類聚”的原理，將本身沒(méi)有類別的樣本聚集成不同的組，并且對(duì)每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過(guò)程。它的目的是使得屬于同一個(gè)組的樣本之間應(yīng)該彼此相似，而不同組的樣本應(yīng)足夠不相似。與分類分析不同，進(jìn)行聚類前并不知道將要?jiǎng)澐殖蓭讉€(gè)組和什么樣的組，也不知道根據(jù)哪些空間區(qū)分規(guī)則來(lái)定義組。其目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實(shí)體的屬性間的函數(shù)關(guān)系，挖掘的知識(shí)用以屬性名為變量的數(shù)學(xué)方程來(lái)表示。聚類方法包括統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和面向數(shù)據(jù)庫(kù)的方法?；诰垲惙治龇椒ǖ目臻g數(shù)據(jù)挖掘算法包括均值近似算法[4]、CLARANS、BIRCH、DBSCAN等算法。目前，對(duì)空間數(shù)據(jù)聚類分析方法的研究是一個(gè)熱點(diǎn)。

對(duì)于空間數(shù)據(jù)，利用聚類分析方法，可以根據(jù)地理位置以及障礙物的存在情況自動(dòng)地進(jìn)行區(qū)域劃分。例如，根據(jù)分布在不同地理位置的ATM機(jī)的情況將居民進(jìn)行區(qū)域劃分，根據(jù)這一信息，可以有效地進(jìn)行ATM機(jī)的設(shè)置規(guī)劃，避免浪費(fèi)，同時(shí)也避免失掉每一個(gè)商機(jī)。

2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，即一事物發(fā)生時(shí)，另一事物也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是：事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計(jì)意義?？臻g關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式是X－＞Y[S%，C%]，其中X、Y是空間或非空間謂詞的集合，S%表示規(guī)則的支持度，C%表示規(guī)則的置信度?？臻g謂詞的形式有3種：表示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的謂詞、表示空間方向的謂詞和表示距離的謂詞[5]。各種各樣的空間謂詞可以構(gòu)成空間關(guān)聯(lián)規(guī)則。如，距離信息（如Close_to(臨近)、Far_away(遠(yuǎn)離)）、拓?fù)潢P(guān)系（Intersect（交）、Overlap（重疊）、Disjoin(分離)）和空間方位（如Right_of(右邊)、West_of(西邊)）。實(shí)際上大多數(shù)算法都是利用空間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特性改進(jìn)其分類算法，使得它適合于挖掘空間數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，從而可以根據(jù)一個(gè)空間實(shí)體而確定另一個(gè)空間實(shí)體的地理位置，有利于進(jìn)行空間位置查詢和重建空間實(shí)體等。大致算法可描述如下：(1)根據(jù)查詢要求查找相關(guān)的空間數(shù)據(jù)；(2)利用臨近等原則描述空間屬性和特定屬性；(3)根據(jù)最小支持度原則過(guò)濾不重要的數(shù)據(jù)；(4)運(yùn)用其它手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步提純(如OVERLAY)；(5)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則通常可分為兩種：布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則和多值關(guān)聯(lián)規(guī)則。多值關(guān)聯(lián)規(guī)則比較復(fù)雜，一種自然的想法是將它轉(zhuǎn)換為布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則，由于空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘需要在大量的空間對(duì)象中計(jì)算多種空間關(guān)系，因此其代價(jià)是很高的。—種逐步求精的挖掘優(yōu)化方法可用于空間關(guān)聯(lián)的分析，該方法首先用一種快速的算法粗略地對(duì)一個(gè)較大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一次挖掘，然后在裁減過(guò)的數(shù)據(jù)集上用代價(jià)較高的算法進(jìn)一步改進(jìn)挖掘的質(zhì)量。因?yàn)槠浯鷥r(jià)非常高，所以空間的關(guān)聯(lián)方法需要進(jìn)一步的優(yōu)化。

對(duì)于空間數(shù)據(jù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，可以發(fā)現(xiàn)地理位置的關(guān)聯(lián)性。例如，85%的靠近高速公路的大城鎮(zhèn)與水相鄰，或者發(fā)現(xiàn)通常與高爾夫球場(chǎng)相鄰的對(duì)象是停車場(chǎng)等。

3 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究方向

3.1 處理不同類型的數(shù)據(jù)

絕大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)是關(guān)系型的，因此在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上有效地執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘是至關(guān)重要的。但是在不同應(yīng)用領(lǐng)域中存在各種數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，而且經(jīng)常包含復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，例如結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、復(fù)雜對(duì)象、事務(wù)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)類型的多樣性和不同的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)不可能處理各種數(shù)據(jù)。因此針對(duì)特定的數(shù)據(jù)類型，需要建立特定的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘算法的有效性和可測(cè)性

海量數(shù)據(jù)庫(kù)通常有上百個(gè)屬性和表及數(shù)百萬(wàn)個(gè)元組。GB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)已不鮮見，TB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)出現(xiàn)，高維大型數(shù)據(jù)庫(kù)不僅增大了搜索空間，也增加了發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤模式的可能性。因此必須利用領(lǐng)域知識(shí)降低維數(shù)，除去無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，從而提高算法效率。從一個(gè)大型空間數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取知識(shí)的算法必須高效、可測(cè)量，即數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)行時(shí)間必須可預(yù)測(cè)，且可接受，指數(shù)和多項(xiàng)式復(fù)雜性的算法不具有實(shí)用價(jià)值。但當(dāng)算法用有限數(shù)據(jù)為特定模型尋找適當(dāng)參數(shù)時(shí)，有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致物超所值，降低效率。

3.3 交互性用戶界面

數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應(yīng)準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)挖掘的要求，并易于表達(dá)。從不同的角度考察發(fā)現(xiàn)的知識(shí)，并以不同形式表示，用高層次語(yǔ)言和圖形界面表示數(shù)據(jù)挖掘要求和結(jié)果。目前許多知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和工具缺乏與用戶的交互，難以有效利用領(lǐng)域知識(shí)。對(duì)此可以利用貝葉斯方法和演譯數(shù)據(jù)庫(kù)本身的演譯能力發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

3.4 在多抽象層上交互式挖掘知識(shí)

很難預(yù)測(cè)從數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)挖掘出什么樣的知識(shí)，因此一個(gè)高層次的數(shù)據(jù)挖掘查詢應(yīng)作為進(jìn)一步探詢的線索。交互式挖掘使用戶能交互地定義一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘要求，深化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，從不同角度靈活看待多抽象層上的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。

3.5 從不同數(shù)據(jù)源挖掘信息

局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)以及Internet網(wǎng)將多個(gè)數(shù)據(jù)源聯(lián)成一個(gè)大型分布、異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，從包含不同語(yǔ)義的格式化和非格式化數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘可揭示大型異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的普通查詢不能發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。數(shù)據(jù)庫(kù)的巨大規(guī)模、廣泛分布及數(shù)據(jù)挖掘方法的計(jì)算復(fù)雜性，要求建立并行分布的數(shù)據(jù)挖掘。

3.6 私有性和安全性

數(shù)據(jù)挖掘能從不同角度、不同抽象層上看待數(shù)據(jù)，這將影響到數(shù)據(jù)挖掘的私有性和安全性。通過(guò)研究數(shù)據(jù)挖掘?qū)е碌臄?shù)據(jù)非法侵入，可改進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)安全方法，以避免信息泄漏。

3.7 和其它系統(tǒng)的集成

方法、功能單一的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的適用范圍必然受到一定的限制。要想在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)知識(shí)，空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就應(yīng)該是數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、可視化工具、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的集成。

4 有待研究的問(wèn)題

我們雖然在空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用中取得了很大的成績(jī)，但在一些理論及應(yīng)用方面仍存在急需解決的問(wèn)題。

4.1 數(shù)據(jù)訪問(wèn)的效率和可伸縮性

空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的大量性，TB數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，必然增大發(fā)現(xiàn)算法的搜索空間，增加了搜索的盲目性。如何有效的去除與任務(wù)無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，降低問(wèn)題的維數(shù)，設(shè)計(jì)出更加高效的挖掘算法對(duì)空間數(shù)據(jù)挖掘提出了巨大的挑戰(zhàn)。

4.2 對(duì)當(dāng)前一些GIS軟件缺乏時(shí)間屬性和靜態(tài)存儲(chǔ)的改進(jìn)

由于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用在很大的程度上涉及到時(shí)序關(guān)系，因此靜態(tài)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)嚴(yán)重妨礙了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用?；趫D層的計(jì)算模式、不同尺度空間數(shù)據(jù)之間的完全割裂也對(duì)空間數(shù)據(jù)挖掘設(shè)置了重重障礙?？臻g實(shí)體與屬性數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系僅僅依賴于標(biāo)識(shí)碼，這種一維的連接方式無(wú)疑將丟失大量的連接信息，不能有效的表示多維和隱含的內(nèi)在連接關(guān)系，這些都增加了數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算的復(fù)雜度，極大地增加了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的工作量和人工干預(yù)的程度。

4.3 發(fā)現(xiàn)模式的精煉

當(dāng)發(fā)現(xiàn)空間很大時(shí)會(huì)獲得大量的結(jié)果，盡管有些是無(wú)關(guān)或沒(méi)有意義的模式，這時(shí)可利用領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)一步精煉發(fā)現(xiàn)的模式，從而得到有意義的知識(shí)。

在空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面，重要的研究和應(yīng)用的方向還包括：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境上的數(shù)據(jù)挖掘、柵格矢量一體化的挖掘、不確定性情況下的數(shù)據(jù)挖掘、分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘查詢語(yǔ)言和新的高效的挖掘算法等。

5 小結(jié)

隨著GIS與數(shù)據(jù)挖掘及相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)研究的不斷發(fā)展，空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在廣度和深度上的不斷深入，在不久的將來(lái)，一個(gè)集成了挖掘技術(shù)的GIS、GPS、RS集成系統(tǒng)必將朝著智能化、網(wǎng)絡(luò)化、全球化與大眾化的方向發(fā)展。

在ArcGIS中，關(guān)聯(lián)與連接的聯(lián)系與區(qū)別？

主要有兩個(gè)區(qū)別：

1、連接關(guān)系不一樣。Relate(關(guān)聯(lián)連接)方式連接的兩個(gè)表之間的記錄可以是“一對(duì)一”、“多對(duì)一”、“一對(duì)多”的關(guān)系，而Join(合并連接)方式連接的兩個(gè)表之間的記錄只能是“一對(duì)一”、“多對(duì)一”的關(guān)系，不能實(shí)現(xiàn)“一對(duì)多”的合并。

2、顯示不一樣。Relat實(shí)現(xiàn)兩個(gè)表連接后，外觀任然是兩個(gè)獨(dú)立的表，一個(gè)表的記錄進(jìn)入選擇集時(shí)，另一個(gè)表中的記錄也同步進(jìn)入選擇集。分別顯示在各自的窗口中。join實(shí)現(xiàn)兩個(gè)表連接后，被連接的表合并到結(jié)果集中，結(jié)果表的字段得到擴(kuò)展，表的顯示比較緊湊、簡(jiǎn)潔，查詢操作也較簡(jiǎn)單。

GIS是什么意思？

GIS系統(tǒng)即地理信息系統(tǒng) (GIS, Geographic Information System) 是一種基于計(jì)算機(jī)的工具，它可以對(duì)在地球上存在的東西和發(fā)生的事件進(jìn)行成圖和分析。 GIS 技術(shù)把地圖這種獨(dú)特的視覺(jué)化效果和地理分析功能與一般的數(shù)據(jù)庫(kù)操作（例如查詢和統(tǒng)計(jì)分析等）集成在一起。這種能力使 GIS與其他信息系統(tǒng)相區(qū)別，從而使其在廣泛的公眾和個(gè)人企事業(yè)單位中解釋事件、預(yù)測(cè)結(jié)果、規(guī)劃戰(zhàn)略等中具有實(shí)用價(jià)值。

地理信息系統(tǒng)是隨著地理科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、遙感技術(shù)和信息科學(xué)的發(fā)展而發(fā)展起來(lái)的一個(gè)學(xué)科。在計(jì)算機(jī)發(fā)展史上，在計(jì)算機(jī)發(fā)展史上，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)（CAD）的出現(xiàn)使人們可以用計(jì)算機(jī)處理象圖形這樣的數(shù)據(jù)，圖形數(shù)據(jù)的標(biāo)志之一就是圖形元素有明確的位置坐標(biāo)，不同圖形之間有各種各樣的拓?fù)潢P(guān)系。簡(jiǎn)單地說(shuō)，拓?fù)潢P(guān)系指圖形元素之間的空間位置和連接關(guān)系。簡(jiǎn)單的圖形元素如點(diǎn)、線、多邊形等；點(diǎn)有坐標(biāo)（x, y）；線可以看成由無(wú)數(shù)點(diǎn)組成，線的位置就可以表示為一系列坐標(biāo)對(duì)（x1, y1），（x2, y2），……（xn, yn）；平面上的多邊形可以認(rèn)為是由閉合曲線形成范圍。圖形元素之間有多種多樣的相互關(guān)系，如一個(gè)點(diǎn)在一條線上或在一個(gè)多邊形內(nèi)，一條線穿過(guò)一個(gè)多邊形等等。在實(shí)際應(yīng)用中，一個(gè)地理信息系統(tǒng)要管理非常多、非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可能有幾萬(wàn)個(gè)多邊形，幾萬(wàn)條線，上萬(wàn)個(gè)點(diǎn)，還要計(jì)算和管理它們之間的各種復(fù)雜的空間關(guān)系……。

地理信息系統(tǒng)是將計(jì)算機(jī)硬件、軟件、地理數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)管理人員組織而成的對(duì)任一形式的地理信息進(jìn)行高效獲取、存儲(chǔ)、更新、操作、分析及顯示的集成。

地理信息系統(tǒng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、國(guó)土資源、地礦、軍事、交通、測(cè)繪、水利、廣播電視、通訊、電力、公安、社區(qū)管理、教育、能源等幾乎所有的行業(yè)，并正在走進(jìn)人們?nèi)粘５墓ぷ?、學(xué)習(xí)和生活中。

地理信息系統(tǒng)的主要計(jì)算機(jī)硬件是工作站和微機(jī)。 地理信息系統(tǒng)的主要計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)軟件是UNIX、Windows9X、Windows NT、Windows2000、Macintosh等。

地理信息系統(tǒng)的主要計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件是ARC/INFO、MGE、GeoMedia、GenaMap、MapInfo、AutoDesk Map、ArcView、MapObjects、MapX、Maptitude、MapGIS、GeoStar、MapEngine等。

地理信息系統(tǒng)的主要基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)比例尺為1:400萬(wàn)、1:100萬(wàn)、1:25萬(wàn)、1:5萬(wàn)、1:1萬(wàn)、1:2000、1:1000和1:500等；基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)種類為數(shù)字線劃圖（DLG）、數(shù)字柵格圖（DRG）、數(shù)字正射影象圖（DOQ）和數(shù)字高程模型（DEM）等。

GIS 地理信息系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)

GIS與其他幾種信息系統(tǒng)密切相關(guān)，但由于其處理和分析地理數(shù)據(jù)的能力使其與它們相區(qū)別。盡管沒(méi)有什么硬性的和快速的規(guī)則來(lái)給這些信息系統(tǒng)分類，但下面的討論可以幫助區(qū)分GIS和桌面制圖、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)CAD、遙感、DBMS、以及GPS技術(shù)。

桌面制圖

桌面制圖系統(tǒng)用地圖來(lái)組織數(shù)據(jù)和用戶交互。這種系統(tǒng)的主要目的是產(chǎn)生地圖：地圖就是數(shù)據(jù)庫(kù)。大多數(shù)桌面制圖系統(tǒng)只有及其有限的數(shù)據(jù)管理、空間分析以及個(gè)性化能力。桌面制圖系統(tǒng)在桌面計(jì)算機(jī)上進(jìn)行操作，例如PC機(jī)，Macintosh以及小型UNIX工作站。

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)CAD

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)系統(tǒng)促進(jìn)了產(chǎn)生建筑物和基本建設(shè)的設(shè)計(jì)和規(guī)劃。這種設(shè)計(jì)需要裝配固有特征的組件來(lái)產(chǎn)生整個(gè)結(jié)構(gòu)。這些系統(tǒng)需要一些規(guī)則來(lái)指明如何裝配這些部件，并具有非常有限的分析能力。CAD系統(tǒng)已經(jīng)擴(kuò)展可以支持地圖設(shè)計(jì)，但管理和分析大型的地理數(shù)據(jù)庫(kù)的工具很有限。

遙感和GPS

遙感是一門使用傳感器對(duì)地球進(jìn)行測(cè)量的科學(xué)和技術(shù)，例如，飛機(jī)上的照相機(jī)，全球定位系統(tǒng)（GPS）接收器，或其他設(shè)備。這些傳感器以圖象的格式收集數(shù)據(jù)，并為利用、分析和可視化這些圖象提供專門的功能。由于它缺乏強(qiáng)大的地理數(shù)據(jù)管理和分析作用，所以不能叫作真正的GIS。

DBMS數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)專門研究如何存儲(chǔ)和管理所有類型的數(shù)據(jù)，其中包括地理數(shù)據(jù)。DBMS使存儲(chǔ)和查找數(shù)據(jù)最優(yōu)化，許多GIS為此而依靠它。相對(duì)于GIS而言，它們沒(méi)有分析和可視化的工具。

分享名稱：gis關(guān)聯(lián)技術(shù) arcgis關(guān)聯(lián)和連接的區(qū)別
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