基于遙感數(shù)據(jù)挖掘的智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)

黃樹鵬

（成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059）

0 引言

地理信息科學(xué)（GIS），主要研究關(guān)于地球表層地理空間的各種重要自然地理信息，和人類社會活動中與表層空間地理位置密切相關(guān)的地理信息及其內(nèi)在運動規(guī)律，應(yīng)用計算機技術(shù)對地理信息進行處理、存儲、提取，以及管理和分析過程中一系列的科學(xué)理論和技術(shù)方法問題。本文通過介紹智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的必要性和可能性，來探討遙感影像數(shù)據(jù)信息和基于遙感數(shù)據(jù)挖掘的智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)。

1 智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

智能地理信息技術(shù)，是一種在云服務(wù)、大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)上，利用人工智能和無人自動控制來實現(xiàn)與現(xiàn)實世界融合的一種技術(shù)。

目前，GIS通過融合和直接集成其他信息技術(shù)，形成具有綜合性的信息技術(shù)服務(wù)系統(tǒng)，而地理空間信息服務(wù)系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，主要取決于地球空間信息技術(shù)的不斷進步，以及應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，地理空間信息科學(xué)的基礎(chǔ)服務(wù)管理功能不斷加強，地理空間信息科學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)作為地理空間技術(shù)信息分析手段廣泛存在。

地理綜合信息分析系統(tǒng)在自然景觀地理生態(tài)環(huán)境規(guī)劃、計算機信息科學(xué)、人類學(xué)以及自然森林資源管理等科學(xué)領(lǐng)域，已經(jīng)從單一功能和較分散的信息系統(tǒng)，發(fā)展成為了一個具有信息共享的、多功能的地理綜合性基礎(chǔ)信息處理系統(tǒng)，將充分運用我國專家地理知識分析系統(tǒng)，進行地理綜合信息分析并及時作出形勢預(yù)報和分析決策，向系統(tǒng)智能化角度發(fā)展[1]。

智能地理信息技術(shù)是在地理綜合信息分析系統(tǒng)上發(fā)展起來的，它結(jié)合了云服務(wù)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，通過融匯自然地理學(xué)、人類地理學(xué)和地理信息系統(tǒng)等三個分支專業(yè)的理論方法，綜合利用了物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、智慧管理、大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等現(xiàn)代技術(shù)，進行了客觀地理學(xué)世界與信息地理學(xué)世界的雙向映射，是集合了地理傳感網(wǎng)絡(luò)、地理智能網(wǎng)絡(luò)與地理控制網(wǎng)絡(luò)于一身的信息融合體系，完成客觀物理世界與信息技術(shù)世界的交互映射和融合，其映射原理如圖1所示。

圖1 現(xiàn)實物理世界與信息技術(shù)世界的映射

智能地理信息技術(shù)和非智能地理信息技術(shù)的區(qū)別在于：在地理信息系統(tǒng)的管理中，特別是在空間管理中，需要完成許多枯燥、重復(fù)的操作，極大地消耗了管理者的時間和精力。因此，如果將智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理相結(jié)合，開發(fā)出相應(yīng)的智能空間管理庫，將大大減輕管理者的負擔。例如，管理者只需將需要管理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移給智能空間數(shù)據(jù)庫，并將自己的需要逐一告知智能空間數(shù)據(jù)庫，智能空間數(shù)據(jù)庫就會自動、智能地讀取和分類信息。

2 數(shù)據(jù)挖掘在智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)中的應(yīng)用

地理信息系統(tǒng)是描述地球、地球表面及其周圍空間中存在的物體的科學(xué)信息收集系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)庫包含豐富的歷史數(shù)據(jù)和科學(xué)信息，許多科學(xué)知識可能會隱藏在地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中。地理信息系統(tǒng)依靠數(shù)據(jù)分析和挖掘新技術(shù)的幫助，可以獲得快速的發(fā)展，并被廣泛應(yīng)用[2]。

（1）雖然在地理信息系統(tǒng)中存儲了大量的客觀數(shù)據(jù)，但它的存儲容量是有限的，總是不完整地描述一個客觀世界。而物理數(shù)據(jù)挖掘主要使用深度數(shù)據(jù)學(xué)習等新技術(shù)，從這些有限的物理數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)新的物理知識，更新已有的物理數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)知識?；谏疃韧诰蚣夹g(shù)的發(fā)展，智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)不僅是一個數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，更是一個物理數(shù)據(jù)源和數(shù)學(xué)知識源。

（2）數(shù)據(jù)挖掘可以用來提煉大量的地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有地理信息系統(tǒng)，已經(jīng)存儲了大量的重要數(shù)據(jù)，要對其中不同的數(shù)據(jù)進行區(qū)分識別，才能有效應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)并計算分析信息層次和數(shù)據(jù)層次關(guān)系，使數(shù)據(jù)庫只用來存儲必要的重要數(shù)據(jù)和相互關(guān)系，從而可以細化GIS的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，最大限度地節(jié)省內(nèi)存空間，大大提高整個數(shù)據(jù)庫的管理效率和系統(tǒng)運行速度。

（3）用戶可以通過數(shù)據(jù)挖掘和智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合，來實現(xiàn)所需測量數(shù)據(jù)的更新，并對更新后的數(shù)據(jù)進行有效利用。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于智能地理信息系統(tǒng)，使智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)可以自動獲取知識和信息，通過專家系統(tǒng)與智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合，使其成為一個空間咨詢和決策支持系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)挖掘與智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合，使其成為一個真正的智能空間信息系統(tǒng)[3]，其自動化、智能化程度更高。

3 遙感影像數(shù)據(jù)信息技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著雷達、紅外、光電、衛(wèi)星、電視攝影、掃描圖像科技，以及各類宏觀和微觀傳感器技術(shù)的廣泛應(yīng)用，遙感影像數(shù)據(jù)的總量、規(guī)模和復(fù)雜度都在飛速地擴大，已大大超過了人的分析和解譯能力。用戶已經(jīng)不能夠更詳盡地解析已有數(shù)據(jù)信息，造成'空間數(shù)據(jù)信息爆炸但科學(xué)知識匱乏'。所以，迫使人們通過發(fā)展遙感影像數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的發(fā)掘（remote sensing image information mining，ReSIM）技術(shù)，找到并挖掘出蘊藏于遙感影像數(shù)據(jù)中的新信息。這是一種涵蓋了眾多學(xué)科，如影像數(shù)據(jù)處理、空間數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)分析表現(xiàn)和圖像可視化研究、空氣信息挖掘、地方信息技術(shù)、資訊獲取、機械教學(xué)與設(shè)計等的新型科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，它是急需發(fā)展的信息理論和科學(xué)技術(shù)研究的新興產(chǎn)業(yè)，是空間數(shù)據(jù)挖掘科學(xué)技術(shù)研究范疇的一個重要分支。

遙感是在20世紀60年代發(fā)展起來的對地探測綜合性科學(xué)技術(shù)，它以多光譜、多時相、高分辨率、多傳感器以及全天候的服務(wù)特性為地球科學(xué)提供大量對地探測數(shù)據(jù)，并推動了遙感技術(shù)地球科學(xué)應(yīng)用向更廣闊、更廣泛的方面發(fā)展。但盡管如此，地面遙感的實際應(yīng)用技術(shù)水平卻遠遠落后于空間遙感科學(xué)技術(shù)的進展，突出表現(xiàn)為：從衛(wèi)星上發(fā)回的大量遙感數(shù)據(jù)并沒有得到有效充分運用，對遙感數(shù)據(jù)處理資料了解的欠缺以及對遙感技術(shù)專題信息提取水平的落后，使得遙感技術(shù)數(shù)據(jù)中隱含的豐富科學(xué)知識遠遠不能得到充分的挖掘與運用，從而導(dǎo)致了遙感數(shù)據(jù)處理資料的大量耗費，以及實際使用價值的減少。所以，遙感數(shù)據(jù)的獲取能力和認識與分析能力，將成為未來遙感技術(shù)應(yīng)用中應(yīng)重點研究的問題。

遙感數(shù)據(jù)是地表信息內(nèi)容的反映，但因為地理體系的復(fù)雜化和開放式，地球表面信息內(nèi)容往往是多維的、無限的，而通過信號傳遞所獲取的遙感數(shù)據(jù)也就是最簡單的二維信號，所以遙感數(shù)據(jù)的地學(xué)空間解析和傳播過程反演，帶有模糊和多解的特征。遙感信息的復(fù)雜化和不確定性的特征，給影片的解譯工作造成了很大障礙，也是遙感信息得到進一步實用化和深化研究的主要障礙。

遙感系統(tǒng)是以地理信息技術(shù)為理論基石，通過綜合應(yīng)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析、新一代人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化運算、數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)等現(xiàn)代智能理論與技術(shù)手段，在現(xiàn)代地理信息系統(tǒng)與專家系統(tǒng)的幫助下，把不同表達的地學(xué)信息加以融合，從而發(fā)現(xiàn)了遙感影像的信息特性，并模擬了地學(xué)專家對遙感影像的認識與理解，從而完成遙感影像的自動解譯和進一步綜合決策分析。

4 數(shù)據(jù)挖掘在遙感影像信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

解讀遙感大數(shù)據(jù)的根本目的是掌握數(shù)據(jù)背后的知識和規(guī)律。遙感挖掘技術(shù)是空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個重要分支，其已成為空間數(shù)據(jù)挖掘的主流。在研究遙感與影像信息挖掘的基本框架基礎(chǔ)上，簡要介紹其所涉及的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，重點涉及目標確定、影像索引與檢索、影像分析與聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。

4.1 目標識別

目標辨識管理系統(tǒng)，一向是在映像處理應(yīng)用領(lǐng)域中一種相當活躍的研究范疇。因為對象模式一般是先驗的意識，而目標識別管理系統(tǒng)則利用它來找到影像上真正的人地物。這是視覺影像數(shù)據(jù)挖掘中最重要的一點。但一般來說，目標識別問題也被視為根據(jù)已有模式的監(jiān)督標識提問。也就是說，給定網(wǎng)絡(luò)中某個含有單個或許多感興趣目標對象的映像，或者某個已標識的與目標對象有關(guān)的模式，目標識別問題將有適當?shù)臉俗R給響應(yīng)的目標區(qū)域，或一組響應(yīng)的區(qū)域。已知的對象模型，常常都是由人輸入一個先驗值。

4.2 影像檢索

影片挖掘者需要根據(jù)某些特殊的條件，來搜尋影片訊息。上述規(guī)則和要求，根據(jù)其復(fù)雜性可以分成如下三個階段:一是對影片中原始信息的檢查，這種原始影像信息內(nèi)容中包含了色彩、紋樣、形態(tài)和影像元素的空間定位；二是對映像邏輯屬性的搜索，即已指定類型目標的搜索；第三則是對映像抽象屬性的空間搜索。

4.3 影像索引

在人們將關(guān)注的焦點聚集到社會各個層面的資訊需求上之際，為檢索影像數(shù)據(jù)而進行快速有效的搜索策略，也是十分必要的。一般來說，被檢索的影像數(shù)據(jù)庫的信息量都是相當大的，屬性矢量通常是高維的，查詢復(fù)雜度也相當高。

4.4 影像分類和聚類

根據(jù)研究內(nèi)容的影像數(shù)據(jù)智能劃分，是從大量影片數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)有價值信息內(nèi)容的最重要方法之一，劃分模塊在影片發(fā)現(xiàn)體系中也叫分類器。

4.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的就是挖掘經(jīng)常同時出現(xiàn)的事件項或?qū)ο?。在影片中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要是用來發(fā)掘一些特定的對象同時存在時出現(xiàn)某種事物或情景的可能性。

5 基于遙感數(shù)據(jù)挖掘的智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)

遙感圖像數(shù)據(jù)中的“深度知識”，如空間位置分布規(guī)律、空間關(guān)聯(lián)規(guī)則、形態(tài)特征分化規(guī)則等，必須通過操作和學(xué)習來挖掘。圖像數(shù)據(jù)庫中的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，與事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在一定的差異。一幅圖像可以包含多個對象，每個對象可以有許多特征，如顏色、形狀、紋理、關(guān)鍵字和空間位置，可能有很多關(guān)聯(lián)。采用智能地理信息技術(shù)挖掘方法，可以在不損失數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果質(zhì)量和完整性的前提下，大大降低整體數(shù)據(jù)挖掘的成本。這是在大型圖像數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)的一種有效方法。

利用全球遙感氣象數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，通過對全球遙感氣象數(shù)據(jù)的采集，進行高度智能化和高度自動化的采集分析，從當前全球氣象遙感范圍大氣的氣象數(shù)據(jù)中，自動分析挖掘采集得到的與地球上的各種氣象相關(guān)聯(lián)的氣象物理信息，實現(xiàn)從全球氣象遙感知識到大數(shù)據(jù)分析知識，到氣象科學(xué)知識的全新技術(shù)轉(zhuǎn)變，突破“大數(shù)據(jù)，小知識”的全球氣象遙感和天氣大數(shù)據(jù)挖掘氣象應(yīng)用處理技術(shù)發(fā)展瓶頸。

遙感信息大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析挖掘工作過程為:首先進行數(shù)據(jù)的分類獲取和綜合存儲，存儲從各種不同的視覺傳感器中獲取的各種海量、多源流的遙感信息數(shù)據(jù)，并利用去噪、采樣、過濾等技術(shù)方法，對其進行綜合篩選后再整合形成一個數(shù)據(jù)集;然后對這些數(shù)據(jù)集進行分類處理和綜合分析，如分別利用矢量線性和非線性等統(tǒng)計學(xué)技術(shù)方法進行綜合分析，并根據(jù)一定邏輯規(guī)則對這些數(shù)據(jù)集進行分類，并綜合分析這些數(shù)據(jù)及不同類別數(shù)據(jù)間的互聯(lián)關(guān)系等;接著對分類后數(shù)據(jù)類別進行深度數(shù)據(jù)挖掘，利用人工網(wǎng)絡(luò)、決策樹、云計算模型、深度機器學(xué)習等技術(shù)方法，探索和分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的各種內(nèi)在聯(lián)系、隱含關(guān)聯(lián)信息、模式及隱含知識;最后通過可視化信息模式及隱含知識等，用直觀的數(shù)據(jù)展示模式方便企業(yè)用戶深入理解，并將數(shù)據(jù)類別信息進行數(shù)據(jù)融合，方便用戶分析和綜合利用[4]。

隨著我國衛(wèi)星航空遙感照片圖像和地球航空遙感物理圖片圖像分辨率的不斷提高，人們不僅可以從衛(wèi)星遙感照片圖像中同時獲得更多有用的遙感數(shù)據(jù)和影像信息，同時利于遙感圖片影像信息分類技術(shù)對遙感信息提取。

隨著全球遙感技術(shù)和自動地理環(huán)境信息監(jiān)測系統(tǒng)分析技術(shù)的快速發(fā)展，基于全球遙感技術(shù)數(shù)據(jù)的自動地理環(huán)境信息系統(tǒng)分析技術(shù)得到了快速的發(fā)展，并廣泛地應(yīng)用到自然資源與環(huán)境管理、自動環(huán)境制圖、設(shè)施環(huán)境管理、城市與工業(yè)區(qū)環(huán)境規(guī)劃、人口管理與商業(yè)環(huán)境利用、交通運輸、石油與天然氣利用、教育與軍事等九大產(chǎn)業(yè)的100多個工業(yè)領(lǐng)域。

6 結(jié)束語

綜上所述，遙感技術(shù)所獲得的信息，為專業(yè)地理數(shù)據(jù)庫提供了大量豐富的內(nèi)容，智能地理信息系統(tǒng)技術(shù)為我國遙感技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，提供了良好的技術(shù)環(huán)境。創(chuàng)新發(fā)展的遙感專業(yè)技術(shù)模型的形成，數(shù)據(jù)挖掘的深度與廣度，使得遙感信息技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生了一個新的飛躍，促進了地理數(shù)據(jù)的快速發(fā)展。