38、机载数据挖掘：技术与应用探索

机载数据挖掘：技术与应用探索

1. 机载数据挖掘的资源利用挑战与解决方案

在很多情况下，我们可能无法获取先验信息，那么如何充分利用资源呢？一种方法是使用正式描述，在传感器、其连接的平台以及远程计算位置之间传递信息。通过这种方式，传感器或传感器平台上运行的传感过程可以宣传其能力，而其他位置的分析和决策支持过程可以发现这些能力并匹配自身需求。

2. 机载数据挖掘标准的应用：SensorML

在计算机网络系统中，有多种资源发现和广告的方法正在研究和实施。随着Web服务协议的出现，资源发现和广告正成为更通用的服务。其中，SensorML对机载数据挖掘有直接影响。

2.1 SensorML概述

SensorML是开放地理空间信息联盟（OGC）为更好利用地理信息系统（GIS）数据而开发的技术和标准的一部分。它基于三种可观测的基本信息类型：待观测对象（具有可测量和量化的物理属性）、传感器对该对象的观测数据值以及传感器的元数据（包括观测位置和时间等）。其主要用途包括：
- 将原始传感器数据处理为可用测量值并进行地理配准
- 在传感器或传感器平台上进行有限的数据转换
- 为机载或下游过程提供可能影响进一步数据分析的传感器特性

SensorML包含的描述内容如下表所示：
| 描述类型 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 观测特性 | 测量的物理属性、质量特性和响应特性 |
| 几何特性 | 样本的大小、形状和空间权重函数，以及传感器数据收集的几何和时间特性 |
| 描述与文档 | 历史和参考信息 |

2.2 Sen