空间数据挖掘及其在军事领域的应用

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1、2006年6月军事运筹与系统工程Jun.2006第20卷第2期MilitaryOperationsResearchandSystemsEngineeringVol.20No.2空间数据挖掘及其在军事领域的应用12武玉红，刘毅勇（1.第二炮兵装备研究院第二研究所，北京100085；2.中国科学院计算技术研究所，北京100080）摘要：空间数据挖掘是在数据挖掘的基础之上结合空间信息处理等相关领域而形成的一个新兴学科分支。本文简要介绍了空间数据挖掘的基本情况，分析了它在军事领域的应用前景，并针对战场环境表示、情报

2、处理、战场态势评估等重点难点问题具体分析了其应用模式和方法。关键词：空间数据挖掘；知识发现；战场环境；情报信息处理；战场态势评估中图分类号：E917文献标识码：A文章编号：1672-8211（2006）02-0018-041概述随着人类科学技术的飞速发展，雷达、红外、光电、卫星、电视摄像、成像及电子显微成像等各种技术和手段被广泛应用于空间信息的生成和采集，加上先进的空间信息制作技术和发布技术的应用，导致了空间信息数据的爆炸性增长。而另一方面，人类处理这些海量信息并从中挖掘有用的知识的技术和手段相对而言却非常

3、贫乏和软弱，使我们迷失在空间信息和数据的汪洋大海之中饱受空间知识匮乏之苦。“被数据淹没，却饥渴于知识”（JohnNaisbett，1997）的现象在空间信息领域显得尤为突出。随着空间信息的爆炸性增长与空间知识贫乏的矛盾日益突出，以及数据挖掘研究领域如火如荼的发展，使得空间数据挖掘这一门新兴学科应运而生。空间数据挖掘（spatialdatamining）是在数据挖掘的基础之上，结合地理信息系统（GIS）、遥感图像处理、全球定位系统（GPS）、模式识别、可视化等相关的研究领域而形成的一个分支学科，也称为空间数据

4、挖掘和知识发现（spatialdataminingandknowledgediscovery简称为SDMKD）。空间数据挖掘和知识发现这一学科起源于国际GIS会议。1994年，我国学者李德仁院士在加拿大渥太华举行的GIS国际学术会议上提出了从GIS数据库中发现知识的概念，并系统分析了空间知识发现的特点和方法。目前空间数据挖掘己成为国际研究的一个热点，渗透到数据挖掘和知识发现、地球空间信息学和一些综合性的学术活动中，成为众多著名国际学术会议的重要研究专题。许多相关的学术杂志也持续地发表空间数据挖掘方面的研究成

5、果。由于有了数据挖掘的研究成果作为其坚实的基础，空间数据挖掘这一学科的发展更加迅猛，同样由于空间信息独特的复杂性，也使得空间数据挖掘的研究更加艰难，因而更加富有挑战性。空间数据挖掘也称为空间数据挖掘和知识发现（SDMKD），它是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤，即数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等步骤

6、。空间数据挖掘的任务是要从空间数据库和数据仓库中发现知识，并利用这些知识提供相关的决策支收稿日期：2005-09-26；修回日期：2006-03-15作者简介：武玉红（1963-），男，大学本科，助理研究员，主要研究方向为情报管理.空间数据挖掘及其在军事领域的应用"!持。具体地说，是要综合利用统计学、模式识别、人工智能、粗集、模糊数学、机器学习、专家系统、可视化等领域的相关技术和方法，以及其他可能的信息技术手段，从大量的空间数据、管理数据、经营数据或遥感数据中析取出可信的、新颖的、感兴趣的、隐藏的、事先未知

7、的、潜在有用的和最终可理解的知识，从而揭示出蕴含在空间数据背后客观世界的本质规律、内在联系和发展趋势，实现知识的自动或半自动获取，为管理和经营决策提供依据。空间数据挖掘的方法是多种多样的，其中融合了统计学、模式识别、人工智能、粗集、模糊数学、机器学习、专家系统、可视化等众多领域的研究成果。而且，将来肯定还会不断出现新的方法。在实际应用中，为了发现某类知识，常常要综合运用多种方法。目前，常用的空间数据挖掘方法包括：基于概率论的方法、空间分析方法、统计分析方法、归纳学习方法、空间关联规则挖掘方法、聚类分析方法、

8、神经网络方法、决策树方法、粗集理论、基于模糊集合论的方法、空间特征和趋势探测方法、基于云理论的方法、基于证据理论的方法、遗传算法、数据可视化方法、计算几何方法、空间在线数据挖掘，等等。空间数据挖掘这门新兴的学科不仅具有广阔的发展前景，同样具有宽广的应用范围。它在遥感影像处理、公共卫生领域以及交通事故分析、电力负荷的空间分布预测、土地覆盖情况分析、气候变化的空间分布规律分析、农作物产量预测等方面均有过成功的应用。未