26、机器学习技术在土地利用与犯罪分析中的应用

机器学习技术在土地利用与犯罪分析中的应用

1. 土地利用机器学习技术概述

在土地利用与土地覆盖（LULC）研究中，不同的机器学习分类器被用于确定最准确的分类方法。虽然有许多研究致力于此，但目前LULC映射的准确性仍不完善。未来，需要研究这些分类器在不同地形气候和地貌条件下的准确性。

常见的应用场景包括：
- 利用卫星数据监测土地利用和土地覆盖的变化，如在拉脱维亚东北部、肯尼亚塔纳河流域等地的研究。
- 对高光谱图像进行土地利用和土地覆盖映射，结合机器学习算法和上下文信息。
- 通过机器学习算法对LiDAR点进行分类，以表征油菜冠层结构。

2. 计算机视觉与机器学习在犯罪分析中的应用

2.1 犯罪分析的背景与需求

根据刑法，任何故意对自己或他人造成伤害，以及对财产造成损害或损失的行为都构成犯罪。如今，非法活动的数量和种类正以惊人的速度增加，传统的犯罪解决方法由于其缓慢和低效，已无法适应当今高犯罪率的环境。因此，开发能够提前可靠预测犯罪的方法变得至关重要，这有助于减轻警察的工作量并预防犯罪。

2.2 计算机视觉与机器学习基础

• 计算机视觉 ：是人工智能的一个分支，专注于教计算机理解和解释周围的视觉环境。它主要用于分析相机周围的数据，应用包括物体识别、车牌识别、增强和混合现实，以及位置评估等。VLFeat库可用于加速计算机视觉研究的快速原型开发，在人脸检测/识别过程中还可跟踪人的身体位置。
• 机器学习 ：系统可以在没有明确设计的情况下自行学习和改进。在某些情