32、地理信息系统中的分类方法探索

地理信息系统中的分类方法探索

1. 引言

在地理信息系统（GIS）的研究领域中，地理空间数据的处理和分析至关重要。地理空间数据通常借助GIS系统进行管理，该系统能够呈现地域及其特征。一般而言，地域以图层堆栈的形式展现，每个图层与特定属性相关联，图层依据属性值对地域进行划分。

GIS为用户提供了查询地域以提取具有特定属性区域的功能。如同将标准数据库查询语言扩展以包含归纳查询一样，我们认为这种方法也适用于GIS和空间数据库。例如，对特定用途（如农业）的区域进行分类、发现区域间的关联或对区域进行聚类等问题都值得深入探究。

在数据库知识发现的归纳算法中，通常从“事务”集合开始，在空间数据库中，事务的概念自然对应于表征区域的属性值元组。这就引出两个关键问题：
- 事务的选择，即确定具有特定值的区域。
- 在归纳算法中对区域的有效利用。

我们的目标是构建一个分类树，依据区域的属性对其进行分类。以农业领域为例，选择作物类型作为分类任务，其他属性涉及土地特性（如含水量等）。我们将展示如何通过改进的ID3算法实现这一目标，关键在于引入考虑特定空间关系的熵度量。

2. 空间数据库中的知识发现方法

在分析地理参考数据时，考虑数据的空间成分（如位置、邻近性、方向等）十分重要。目前，已有多种方法用于处理此类信息：
- 空间与非空间数据分离处理 ：部分技术在学习阶段将空间数据与非空间数据分开处理，在模式分析阶段再将它们关联起来。例如，有集成环境用于空间分析，结合知识发现方法和地图可视化探索数据。地图可视化旨在为知识发现过程准备或选择数据，并解释结果。还有利用C4.5算法从非空间