基于GIS与SDM技术的可视化空间数据分类研究   总被引：2，自引：1，他引：1  

贾泽露  张彤 《测绘科学》2007,32(1):115-118

提出将GIS与可视化空间数据挖掘技术之集成的基本框架。在此基础上,基于VisualC++6.0和Ma-pObject2.0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘分类系统,系统采用决策树方法和贝叶斯网络作为数据挖掘方法的基本算法,采用训练与学习相结合实现空间数据的分类。文中用实例数据对系统性能、算法和规则有效性进行了验证。结果表明,该系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具,系统能够实现数据挖掘实时动态的交互控制,实现了数据挖掘过程的可视化、挖掘模型的可视化和结果的可视化显示、可视化思考、可视化分析与评价。  相似文献   

基于平行坐标的地理空间元数据可视化检索研究     

宋国民  吴军珂  黄丽华  徐少坤 《测绘工程》2015,(5):1-4

地理空间元数据具有抽象、复杂、多维的特点,而传统的元数据表达方式描述抽象,表现形式单一,表达维度有限,认知效率不高。为了提高地理空间元数据服务的效果和效率,通过引入信息可视化技术中的平行坐标方法,探究将该方法运用于地理空间元数据可视化检索的显示及交互模式。阐述基于平行坐标的地理空间元数据可视化检索原型系统的设计实现过程,通过原型系统验证该方法的可行性。  相似文献   

可视化空间数据挖掘研究综述   总被引：2，自引：1，他引：1  

贾泽露  刘耀林 《地理空间信息》2009,7(6):10-15

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。  相似文献   

地理空间分析及可视化分析研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

《浙江测绘》2003,(4):12-13

地理空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，是地理信息系统的重要功能之一。随着3S技术的融合和空间信息处理技术的发展和广泛应用，地理空间分析、空间数据挖掘和知识发现以及地学可视化已经成为空间信息处理的重要手段和关键技术。本主要论述了现有的地理空间分析方法，并讨论了基于地理空间分析的海量空间数据挖掘和地学可视化分析。  相似文献   

人口信息空间可视化系统设计研究   总被引：9，自引：3，他引：6  

苏莹  王英杰  余卓渊  谭雨奇 《测绘科学》2005,30(3):38-40

人口问题始终是我国乃至世界关注的重大社会发展问题,因此将人口信息进行空间化总结和表达,并对这些信息进行深层次开发和应用就显得尤为重要。本文探讨了人口信息空间可视化的必要性和重要性及人口信息空间可视化系统设计中的关键科学与技术问题,提出了人口信息空间可视化系统设计框架、系统功能模块和数据库结构。结合第五次人口普查信息设计和制作了《中华人民共和国人口电子地图集》,图集提供1 0个图组共计近2 0 0幅地图和近1 0 0 0个分省、分地区和分县人口指标以及强大的系统功能,形成交互的人口空间认知的可视化环境,形象地表达了人口的地区差异、分布特征;揭示了人口要素间的相互关系以及与区域各种要素制约关系,提高对我国人口问题的空间认知水平。  相似文献   

可视化交互空间数据挖掘技术的探讨   总被引：12，自引：2，他引：10  

贾泽露  刘耀林  张彤 《测绘科学》2004,29(5):34-37

随着地理信息获取技术飞速发展,使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展,传统的空间统计方法和空间分析方法已经难以有效而迅速地处理和分析它们,如何有效而及时地分析和处理空间数据变得越来越迫切。空间数据挖掘作为上个世纪90年代逐步发展起来的新兴技术,逐渐在研究和实践中显示出它的优势。与此同时,地理可视化技术也逐步走向成熟,二者的结合催生出新型空间数据分析技术———可视化交互空间数据挖掘。本文就该技术的相关问题进行了一些研究探讨。  相似文献   

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

王玲 《测绘与空间地理信息》2013,36(6):121-123

介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘存在的问题,阐述了技术的发展前景。  相似文献   

双曲线树在地理空间元数据可视化检索中的应用研究     

宋国民  于晓彭  罗奋勇  徐少坤 《测绘学院学报》2014,(3)

介绍了地理空间元数据服务、信息可视化、双曲线树等相关概念,分析了传统地理空间元数据服务在服务模式及服务效率上存在的缺陷。为了提高地理空间元数据服务的效果和效率,通过引入信息可视化技术中的双曲线树方法,探究将该方法运用于地理空间元数据可视化检索的显示模式,以及检索关键词与检索结果相关程度的优化显示方法,阐述了基于双曲线树的地理空间元数据可视化检索原型系统的设计实现过程,通过原型系统验证了该方法的可行性。  相似文献   

论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法   总被引：114，自引：0，他引：114  

李德仁  王树良  李德毅  王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》2002,27(3):221-233

首先分析了空间数据挖掘和知识发现（SMDKD）的内涵和外延；然后分别研究了用于SDMKD的概率论，证据理论，空间统计学，规则归纳，聚类分析，空间分析，模糊集，云理论，粗集，神经网络，遗传算法，可视化，决策树，空间在线数据挖掘等理论和方法及其进展；最后展望了SDMKD的发展前景。  相似文献   

地理空间元数据可视化设计及关键技术研究     

徐少坤  宋国民  王海葳 《测绘工程》2014,(4):45-50

依据信息可视化技术的特点,研究地理空间元数据单要素和多要素可视化方法;构建地理空间元数据可视化的设计流程和逻辑模型,分析影响可视化设计的主要因素及可视化技术的应用条件,并设计两个方面的交互方式;研究可视化实现的关键技术,包括数据的多层次组织和显示,基于空间特征的关联属性获取以及元数据的可视化映射。通过原型系统的实验,证明可视化模式的有效性。  相似文献   

空间信息可视化挖掘研究   总被引：5，自引：0，他引：5  

芮小平  张彦敏 《测绘科学》2005,30(2):64-66

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  相似文献   

利用Web挖掘技术改善公众网络地图查询服务   总被引：2，自引：2，他引：0  

吴运超  牛铮  黄茂军  林文鹏 《测绘科学》2007,32(3):88-90

针对影响公众网络地图查询服务质量的一些因素,提出利用Web挖掘技术来加以改善,这主要体现于三个环节:从万维网中发现并提取地址信息以扩充空间数据库;通过对扩充后的数据库进行空间分析与推理来增强查询功能;根据分析用户查询日志来指导数据采编工作以及提供针对性的查询服务。在文章的最后给出了原型系统的设计框架与试验实例。  相似文献   

空间数据发掘和知识发现的框架   总被引：1，自引：0，他引：1  

邸凯昌  李德仁  李德毅 《武汉大学学报(信息科学版)》1997,(4)

探讨和提出了空间数据发掘和知识发现的理论技术框架，包括空间数据发掘和知识发现的定义与描述、理论框架、从空间数据库中可发现的知识类型及其应用、数据发掘与知识发现方法、空间知识发现系统的结构及开发方法等，最后探讨了空间数据发掘和知识发现的发展方向。  相似文献   

利用球体剖分瓦块构建真三维数字地球平台     

王金鑫  郑亚圣  李耀辉  禄丰年  刘俊楠 《测绘学报》2015,44(6):694-701

全球离散网格是面向空间大数据的模型框架,常用于构建数字地球平台。基于球体的剖分瓦块不仅可以构建真三维的数字地球模型,而且可以实现天地一体化的空间数据集成、融合、表达和应用。本文详细论述了球体大圆弧QTM八叉树网格的剖分原理、网格几何特征分析和编解码方法等理论体系,并利用剖分瓦块实现了球体的任意分割以及地下、地表和空中实体的可视化建模。研究表明,球体QTM网格具有剖分规则简单、体系规整、几何特征明晰,适用性强等特点,尤其是可以推广到椭球。因而,该方案可用于天地一体化的空间数据的组织、管理与应用。  相似文献   

空间数据挖掘和知识发现的现状与发展   总被引：8，自引：1，他引：7  

蓝荣钦  林丽霞  陈良友  赵宁军 《地理空间信息》2004,2(3):19-21

分析了空间数据挖掘涉及的两大关键技术:空间数据仓库技术和空间数据挖掘的各种算法、地学数据挖掘所涉及的各种算法,列举了现有的各种空间数据挖掘方法,指出它们的优缺点和应用场合,简要讨论了迄今为止空间数据挖掘领域所取得的进展,展望了未来的发展方向。  相似文献   

领域专家知识及其在空间数据挖掘中的作用   总被引：2，自引：0，他引：2  

蓝荣钦  杨晓梅 《测绘学院学报》2004,21(2):141-144

根据空间数据挖掘的需要，提出把领域专家知识分为3类，即，属性划分规则(Attribute Partition Rule)、概念层次树(Concept Hierarchical Trees)和约束条件(Constraints)。文中详细介绍了领域专家知识和领域专家在空间数据挖掘各个阶段的作用。领域专家知识的表示方法也是一个非常值得重视的问题，文中给出了常用的表示模型。  相似文献   

基于数据场的空间目标行为挖掘(英文)     

王树良  伍爵博  程峰  金红  曾寔 《地球空间信息科学学报》2009,12(3):202-211

The advanced data mining technologies and the large quantities of remotely sensed Imagery provide a data mining opportunity with high potential for useful results. Extracting interesting patterns and rules from data sets composed of images and associated ground data can be of importance in object identification, community planning, resource discovery and other areas. In this paper, a data field is presented to express the observed spatial objects and conduct behavior mining on them. First, most of the important aspects are discussed on behavior mining and its implications for the future of data mining. Furthermore, an ideal framework of the behavior mining system is proposed in the network environment. Second, the model of behavior mining is given on the observed spatial objects, including the objects described by the first feature data field and the main feature data field by means of the potential function. Finally, a case study about object identification in public is given and analyzed. The experimental results show that the new model is feasible in behavior mining. Supported by the National 973 Program of China(No.2006CB701305,No.2007CB310804), the National Natural Science Fundation of China (No.60743001), the Best National Thesis Fundation (No.2005047), the National New Century Excellent Talent Fundation (No.NCET-06-0618).  相似文献   

Behavior mining of spatial objects with data field     

Shuliang Wang  Juebo Wu  Feng Cheng  Hong Jin  Shi Zeng 《地球空间信息科学学报》2013,16(3):202-211

The advanced data mining technologies and the large quantities of remotely sensed Imagery provide a data mining opportunity with high potential for useful results. Extracting interesting patterns and rules from data sets composed of images and associated ground data can be of importance in object identification, community planning, resource discovery and other areas. In this paper, a data field is presented to express the observed spatial objects and conduct behavior mining on them. First, most of the important aspects are discussed on behavior mining and its implications for the future of data mining. Furthermore, an ideal framework of the behavior mining system is proposed in the network environment. Second, the model of behavior mining is given on the observed spatial objects, including the objects described by the first feature data field and the main feature data field by means of the potential function. Finally, a case study about object identification in public is given and analyzed. The experimental results show that the new model is feasible in behavior mining.  相似文献