从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法

马荣华, 何增友

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2006 > 31(8): 679-682

马荣华, 何增友. 从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 679-682.

引用本文:

马荣华, 何增友. 从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 679-682.

MA Ronghua, HE Zengyou. Fast Mining of Spatial Outliers from GIS Database[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 679-682.

Citation:

MA Ronghua, HE Zengyou. Fast Mining of Spatial Outliers from GIS Database[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 679-682.

从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法

马荣华¹,
何增友²

¹ 中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京市北京东路73号210008;² 哈尔滨工业大学计算机系,哈尔滨市西大直街92号, 150001

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40301038)

作者简介:
马荣华,博士,副研究员。现主要从事GIS数据挖掘与认知理论以及湖泊水质遥感研究。

中图分类号: P208

Fast Mining of Spatial Outliers from GIS Database

MA Ronghua¹,
HE Zengyou²

¹ Nanjing Institute of Geography and Limnology,CAS,73 East Beijing Road,Nanjing 210008,China;² Department of Computer Science and Engineering,Ha'erbin Institute of Technology,92 Xidazhi Street,Ha'erbin 150001,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40301038)

摘要: 根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。
- GIS /
- 数据挖掘 /
- 空间离群点 /
- 最近邻
Abstract: On the basis of the spatial characteristics of GIS, an alternative viewpoint for defining and discovering spatial outliers from GIS is proposed,in which the spatial location of a spatial outlier is significantly far from other spatial objects in its neighborhood determined by non-spatial attribute.Then the SOD algorithm is proposed and analyzed in detail.Experimental results on synthetic datasets demonstrate that the proposed approach can effectively and efficiently identify spatial outliers in large spatial data sets.Finally,the authors give the general procedure to mine the spatial outliers from GIS database.
- IS /
- data mining /
- spatial outlier /
- nearest neighbor

[1]	徐斌, 张艳. 地下水化学类型分区的GIS空间分析模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(6): 866-874. doi: 10.13203/j.whugis20170295
[2]	张兴国, 刘学军, 王思宁, 刘洋. 监控视频与2D地理空间数据互映射 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(8): 1130-1136. doi: 10.13203/j.whugis20130817
[3]	李清泉, 李德仁. 大数据GIS . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(6): 641-644. doi: 10.13203/j.whugis20140150
[4]	李青元, 李洪省, 刘皓晨. GIS符号库数据模型抽象及其交换格式研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(6): 565-568.
[5]	陈鹏, 孟令奎, 宋杨. 三维GIS中基于空间拓扑约束条件的R树研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(4): 347-349.
[6]	马荣华, 何增友. 从空间数据库中挖掘频繁邻近类别集的一种新算 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(2): 112-114.
[7]	李定平, 胡光道, 程路. MapGIS下空间数据库的建立及其典型问题研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(11): 1029-1032.
[8]	黄慧. 基于边-节点和原子属性的多比例尺GIS数据模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(12): 1067-1070.
[9]	王少华, 边馥苓. GIS数据库自动更新机制研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(12): 1059-1062.
[10]	刘经南, 刘晖. 连续运行卫星定位服务系统——城市空间数据的基础设施 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(3): 259-264.
[11]	王晏民, 李德仁, 龚健雅. 一种多比例尺GIS方案及其数据模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(4): 458-462.
[12]	陈军, 赵仁亮, 乔朝飞. 基于Voronoi图的GIS空间分析研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(S1): 32-37.
[13]	郭菁, 郭薇, 胡志勇. 大型GIS空间数据库的有效索引结构QR-树 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(3): 306-310.
[14]	胡鹏, 杨传勇, 胡海, 李圣权. GIS的基本理论问题——地图代数的空间观 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(6): 616-621.
[15]	陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(4): 391-396.
[16]	陈江平, 傅仲良, 边馥苓, 沙宗尧. 基于特征数据的VRML建模在Web GIS中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(5): 538-542.
[17]	童小华, 史文中, 刘大杰. GIS中数字化数据误差的分布检验与处理 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2000, 25(1): 79-84.
[18]	张保钢, 朱凌, 朱光. GIS中位置信息的通用数据质量模型及其质量控制 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(2): 134-137,141.
[19]	陈军, 陈尚超, 唐治锋. 用非第一范式关系表达GIS时态属性数据 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1995, 20(1): 12-17.
[20]	张巍, 许云涛, 龚健雅. 面向对象的空间数据模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1995, 20(1): 18-22.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 764
HTML全文浏览量: 47
PDF下载量: 332
被引次数: 0

从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法

马荣华¹,
何增友²

¹ 中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京市北京东路73号210008;² 哈尔滨工业大学计算机系,哈尔滨市西大直街92号, 150001

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40301038)

作者简介:
马荣华,博士,副研究员。现主要从事GIS数据挖掘与认知理论以及湖泊水质遥感研究。

收稿日期: 2006-04-20
修回日期: 2006-04-20
刊出日期: 2006-08-05

中图分类号: P208

关键词:

GIS /

空间离群点 /

摘要: 根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。

English Abstract

马荣华, 何增友. 从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 679-682.

引用本文:

马荣华, 何增友. 从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 679-682.

MA Ronghua, HE Zengyou. Fast Mining of Spatial Outliers from GIS Database[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 679-682.

Citation:

MA Ronghua, HE Zengyou. Fast Mining of Spatial Outliers from GIS Database[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 679-682.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码