地球信息科学学报张鑫港

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引言

空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。

1.空间数据挖掘的一般步骤

空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤：

（1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。

（2）空间数据预处理和特征提取：数据预处理目的是去除数据中的噪声，包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。

（3）空间数据挖掘和知识评估：采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测，从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估，看是否达到预期效果。

2.空间数据挖掘的方法研究

空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科，结合了计算机科学、统计学、地理学等领域的很多特性，产生了大量处理空间数据的挖掘方法。

2.1 空间关联规则

关联规则挖掘是寻找数据项之间的联系，表达式形式是X→Y，其中X与Y是两种不相交的数据项集，即X∩Y=？覫。KOPERSKI K等人将关联规则与空间数据库相结合，提出了空间关联规则挖掘[2]。空间关联规则将数据项替换为了空间谓词，一般表达形式如下：

A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm（3）

令A=（A1，A2，…，An），B=（B1，B2，…，Bm），A和B分别表示Ai和Bj的谓词集合，A和B可以是空间谓词或非空间谓词，但是必须至少包含一个空间谓词且A∩B=？覫。SHEKHAR S和HUANG Y针对空间关联规则的特点提出了把关联规则的思想泛化成空间索引点集的空间同位规则的概念，在不违背空间相关性的同时用邻域替换掉了事务[3]。时空关联不仅涉及事件在空间中的关联，还考虑了空间位置和时间序列因素。国内的柴思跃、苏奋振和周成虎提出了基于周期表的时空关联规则挖掘方法[4]。

2.2 空间聚类

空间聚类分析是普通聚类分析的扩展，不能完全按照处理普通数据的聚类分析方法来处理空间数据。由于存在地理学第一定律，即空间对象之间都存在一定的相关性，因此在空间聚类分析中，对于簇内的定义，要考虑空间自相关这一因素。通过对空间数据进行自相关分析，可判断对象之间是否存在空间相关性，从而可合理判断出对象是否可以分为一簇。

基本的聚类挖掘算法有：

（1）划分聚类算法：存在n个数据对象，对于给定k个分组（k≤n），将n个对象通过基于一定目标划分规则，不停迭代、优化，直到将这n个对象分配到k个分组中，使得每组内部对象相似度大于组之间相似度。

（2）层次聚类算法：通过将数据不停地拆分与重组，最终把数据转为一棵符合一定标准的具有层次结构的聚类树。

（3）密度聚类算法：用低密度的区域对数据对象进行分割，最终将数据对象聚类成为若干高密度的区域。

（4）图聚类算法：用空间结点表示每个数据对象，然后基于一定标准形成若干子图，最后把所有子图聚类成一个包含所有空间对象的整图，子图则代表一个个空间簇。

（5）网格聚类算法：把空间区域分割成具有多重分辨率的和有网格结构特性的若干网格单元，在网格单元上对数据进行聚类。

（6）模型聚类算法：借助一定的数学模型，使用最佳拟合数据的数学模型来对数据进行聚类，每一个簇用一个概率分布表示。

仅采用一种算法通常无法达到令人满意的预期结果，王家耀、张雪萍、周海燕将遗传算法与K-均值算法结合提出了用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[5]。现实空间环境中，存在很多像道路、桥梁、河流的障碍物，张雪萍、杨腾飞等人把K-Medoids算法与量子粒子群算法结合进行带有空间障碍约束的聚类分析[6]。

2.3 空间分类

分类，简单地说是通过学习得到一定的分类模型，然后把数据对象按照分类模型划分至预先给定类的过程。空间分类时，不仅考虑数据对象的非空间属性，还要顾及邻近对象的非空间属性对其类别的影响，是一种监督式的分析方法。

空间分类挖掘方法有统计方法、机器学习的方法和神经网络方法等。贝叶斯分类器是基于统计学的方法，利用数据对象的先验概率和贝叶斯公式计算出其后验概率，选择较大后验概率的类作为该对象映射的类别。决策树分类器是机器学习的方法，采取从上到下的贪心策略，比较决策树内部节点的属性值来往下建立决策树的各分支，每个叶节点代表满足某个条件的属性值，从根节点到叶节点的路径表示一条合适的规则。支持向量机也是机器学习的方法，思路是使用非线性映射把训练数据集映射到较高维，然后寻找出最大边缘超平面，将数据对象分类。神经网络是一种模拟人神经的网络，由一组连接的输入和输出单元组成，赋予各个连接相应的权值，通过调节各连接的权值使得数据对象得到正确分类。

针对融入空间自相关性的空间分类挖掘，SHEKHAR S等人使用空间自回归模型和基于贝叶斯的马可夫随机场进行空间分类挖掘[7]，汪闽、骆剑承、周成虎等人将高斯马尔可夫随机场与支持向量机结合并将其用于遥感图像的信息提取[8]。

2.4 其他空间挖掘方法

空间数据挖掘的方法多种多样，其他还包括：空间分析的方法，即利用GIS的方法、技术和理论对空间数据进行加工处理，从而找出未知有用的信息模式；基于模糊集、粗糙集和云理论的方法可用来分析具有不确定性的空间数据；可视化方法是对空间数据对象的视觉表示，通过一定技术用图像的形式表达要分析的空间数据，从而得到其隐含的信息；国内张自嘉、岳邦珊、潘琦等人将蚁群算法与自适应滤波的模糊聚类算法相结合用以对图像进行分割[9]。

3.结论

空间数据挖掘作为数据挖掘的延伸，有很好的传统数据挖掘方法理论的基础，虽然取得了很大进步，然而其理论和方法仍需进一步的深入研究。伴随着大数据时代，面对越来越多的空间数据，提升数据挖掘的准确度和精度是一个有待研究的问题。同时现在流行的空间数据挖掘算法的时间复杂度仍停留在O（nlog（n））~O（n3）之间，处理大量的异构数据，数据挖掘算法的效率也需要进一步提高。数据挖掘在云环境下已经得到很好的应用[10]，对于处理空间数据的空间云计算是有待学者们研究的方向。大多数空间数据挖掘算法没有考虑含有障碍约束的情况，如何解决现实中障碍约束问题值得探讨。带有时间属性的空间数据呈现出了一种动态、可变的空间现象，时空数据挖掘将是未来研究的重点。

由于数据挖掘涉及多种学科，其基本理论与方法也已经比较成熟，针对空间数据挖掘，如何合理地利用和拓展这些理论方法以实现对空间数据的挖掘仍将是研究人员们需要长期努力的方向。

参考文献

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[10] 石杰.云计算环境下的数据挖掘应用[J].微型机与应用，2015，34（5）：13-15.

来源 | AET电子技术应用

中国科学院地理科学与资源研究所的科研成就

截至2014年底，地理资源所共有在研项目/课题1160项。其中，主持国家重点基础研究发展计划（973）项目5项、承担课题30项，主持中国高技术研究发展计划（863）重大项目1项、课题9项，主持国家科技支撑计划项目2项、课题18项，国家科技基础性工作专项项目7项，国家科技重大专项项目1项、课题7项、国家科技基础条件平台项目2项；承担国家自然科学基金重大项目1项、重大研究计划项目2项、重点项目18项、创新研究群体科学基金1项、国家重大科研仪器研制项目1项、面上项目205项，青年科学基金项目141项，“国家杰出青年科学基金”项目5项，“国家优秀青年科学基金”项目3项；承担中国科学院战略性先导科技专项项目2项、课题10项，中国科学院重点部署、创新集群及重要方向项目15项，中国科学院STS项目14项，中国科学院科研装备研制项目2项；承担国家发展和改革委员会卫星及应用产业专项项目2项，科学技术部农业科技成果转化资金项目4项、科学技术部国际合作项目2项，国家自然科学基金委员会对外交流国际合作项目5项，国家社会科学基金重大项目2项；承担经费在100万以上国家部委委托项目14项、与地方政府合作项目48项。2014年，地理资源所获得国家科技进步二等奖3项、省部级科技奖11项。其中，第一完成单位的成果“地球系统科学数据共享国家平台构建、关键技术与应用服务”获国家科技进步二等奖；第二完成单位的成果“南海及周边地区遥感综合监测与决策支持分析”获国家科技进步二等奖，“毛乌素沙地砒砂岩固沙造田技术研究应用及其生态改善作用”获国土资源科学技术奖一等奖，“重金属污染农田污染物阻隔技术集成及应用”获北京市自然科学奖三等奖。2014年，地理资源所共发表论文1805篇，其中SCI和SSCI刊物收录论文750篇，中国国内刊物913篇，EI、ISTP及其他国外刊物论文142篇。出版学术著作（地图集）50部，获得受理和授权专利24项，获得计算机软件著作权60项，完成区域（全国）发展规划31项。19份咨询报告得到党和国家领导人批示或被中办、国办刊物采用。 地理类 《地球信息科学学报》是地球信息科学领域的学报级综合性学术期刊，主要刊登以地球系统信息流为主要研究对象、以地球信息机理、地球信息认知方法、地球信息时空图谱、“数字地球”战略以及全球变化等科学问题为研究内容的原创性学术论文、创新型工程应用论文以及相关评论与简讯；在中国科技论文统计与分析数据库（CSTPCD，中国科技信息研究所）中，其总被引频次、影响因子总排序和学科排序逐年上升。在中国学术期刊影响因子年报（自然科学与工程技术版）中，《地球信息科学学报》已跻身于先进期刊之列，2010-2013年连续3年影响因子排名测绘科学技术学科领域第二名。《地理学报》是中国地理学会和中国科学院地理科学与资源研究所主办的学报级综合性学术刊物，主要刊登能反映地理学科最高学术水平的最新研究成果，地理学与相邻学科的综合研究进展，地理学各分支学科研究前沿理论，与国民经济密切相关并有较大应用价值的地理科学论文。《地理研究》（GEOGRAPHICAL RESEARCH）是中国科学院地理科学与资源研究所主办的综合性地理学学术期刊，主要刊登地理学及其分支学科、交叉学科的具有创新意义的高水平学术论文，以及对地理学应用和发展有指导性的研究报告、专题综述与热点报道等。2008年影响因子达到2.246。 资源类 《自然资源学报》是由中国自然资源学会和中国科学院地理科学与资源研究所主办的自然资源科学研究的综合性学术刊物，主要报道自然资源学科理论研究的最新成果、自然资源的数量与质量评价、自然资源研究中新技术与新方法的运用、区域自然资源的管理及可持续发展等研究成果，综述和简要报道中国国内外自然资源研究进展和发展趋势。《自然资源学报》连续7次被中国科技信息研究所评为“中国百种杰出学术期刊”；2008年和2011年被中国科技信息研究所评为“中国精品科技期刊”；2012年被中国科学文献计量评价研究中心、清华大学图书馆和中国学术期刊电子杂志社评为2012年度“中国国际影响力优秀学术期刊”；2006—2011、2013年获得中国科协精品科技期刊项目资助。《资源科学》是中国科学院地理科学与资源研究所主办的综合性学术期刊，刊登资源科学领域具有创新性的论文，报道最新的研究成果，发表相关的学术评论，介绍学科的前沿动态，为建立和发展资源科学理论体系、促进中国资源的可持续利用和资源管理服务。

地球信息科学学报的主要内容

《地球信息科学学报》学报主要刊登理论研究、科研成果、学位论文、专题论坛、工程技术设计，应用解决方案等探索性的学术论文。栏目有地球信息综合研究，GIS应用，数字地图、遥感技术与应用、区域开发与生态，学苑动态等。

刘永学的南京大学地理信息科学系教授

先后主持国家自然科学基金项目3项、国家863重点项目课题1项、863项目子课题1项；主要负责国土资源大调查项目、国家行业公益项目等项目。共发表学术论文100余篇，其中SCI论文20余篇、计算机与技术学科类EI论文30余篇、一级学报论文10余篇；参与制定国家行业标准1部；申请国家发明专利17项，其中已授权9项（其中，第一发明人3项）；登记软件著作权7项。先后获国家科学技术进步奖二等奖（2014，4/15），地理信息科技进步奖一等奖（国家测绘地理信息局，2013，4/10）、测绘科技进步奖一等奖（国家测绘局，2009，3/9）、“十一五”测绘地理信息优秀青年贡献奖（国家测绘地理信息局，2011）、测绘地理信息教学成果奖二等奖（国家测绘地理信息局，3/7）等奖项。2012年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。以第一作者、通讯作者发表SCI论文18篇1. Y.X. Liu*, C. Sun, Y.H. Yang, M.X. Zhou, W.F. Zhan, W.Y. Cheng. 2015. Automatic extraction of offshore platforms using time-series Landsat-8 Operational Land Imager data. Remote sensing of environment. .2015.12.047.2. *, M.X. Zhou, S.S. Zhao, W.F. Zhan, K. Yang, M.C. Li. 2015. Automated extraction of tidal creeks from airborne laser altimetry data. Journal of Hydrology 527, 1006-10203. *, J.L. Chen, W.Y. Cheng, C. Sun, S.S. Zhao, Y Pu. 2014. Spatiotemporal dynamics of the urban sprawl in a typical urban agglomeration: a case study on Southern Jiangsu, China (1983–2007). 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Safety assessment of shipping routes in the South China Sea based on the fuzzy analytic hierarchy process. Safety science 62, 46-5718. Y.C. Wang, Y.X. Liu*, M.C. Li, L. Tan. 2014. The reconstruction of abnormal segments in HJ-1A/B NDVI time series using MODIS: a statistical method. International Journal of Remote Sensing 35 (23), 7991-8007以第一作者、通讯作者发表中文核心期刊论文34篇1. 孙超, 刘永学*, 李满春, 赵赛帅, 周旻曦. 近25a来江苏中部沿海盐沼分布时空演变及围垦影响分析. 自然资源学报. 2015, 30(9):1486-1498.2. 周旻曦, 刘永学*, 李满春, 等. 多目标珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法——以西沙永乐环礁为例. 地理研究, 2015, 34(4): 677-690.3. 王加胜, 李满春, 刘永学*, 等. 南沙群岛历史事件时空演化的可视化表达. 地理科学, 2015, 35(5): 608-614.4. 蒋洁, 刘永学*, 钟礼山, 李满春, 孙超. 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