空间建模与空间决策支持

地理信息系统 2011 12 第十章空间建模与空间决策支持 第一节空间分析过程及其模型第二节空间决策支持模型第三节专家系统第四节数据仓库与空间数据挖掘第五节GIS空间分析与空间动态建模第六节空间相互作用与位置 分配模型 第一节空间分析过程及其模型 一 空间分析过程1 明确分析的目的和评价准则 2 准备分析数据 3 进行空间分析操作 4 进行结果分析 5 解释 评价结果 如有必要 返回步骤1 6 结果输出 地图 表格和文档 例1 道路拓宽改建过程中的拆迁指标计算1 明确分析的目的和标准本例的目的是计算由于道路拓宽而需拆迁的建筑物的建筑面积和房产价值 道路拓宽改建的标准是 道路从原有的20m拓宽至60m 拓宽道路应尽量保持直线 部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除 2 准备进行分析的数据本例需要涉及两类信息 一类是现状道路图 另一类为分析区域内建筑物分布图及相关信息 3 进行空间操作首先选择拟拓宽的道路 根据拓宽半径 建立道路的缓冲区 然后将此缓冲区与建筑物层数据进行拓扑叠加 产生一幅新图 此图包括所有部分或全部位于拓宽区内的建筑物信息 4 进行统计分析首先对全部或部分位于拆迁区内的建筑物进行选择 凡部分落入拆迁区且楼层高于10层以上的建筑物 将其从选择组中去掉 并对道路的拓宽边界进行局部调整 然后对所有需拆迁的建筑物进行拆迁指标计算 5 将分析结果以地图和表格的形式打印输出 例2 设某项应用为停车场选址 要求 1 停车场必须在高速公路附近 但又必须距离高速公路一些距离 以免除噪音或其他干扰 2 停车场必须沿天然的小河流建造 3 为使停车场的可利用面积最大 停车场的选址必须尽可能避免沿河的沼泽地 请试以GIS方法 设计该项地址选择的方法步骤 1 明确分析的目的和标准 分析的目的是为停车场建造选择最佳的位置 分析的标准是建设位置需要考虑距离高速公路的远近 邻近天然的小河流 土地利用类型不能是沼泽地等 2 准备进行分析的数据 本实例中涉及的数据主要包括 土地利用现状图 包含有高速公路的交通图 河流水系图等 3 进行空间操作 主要包括 利用交通图中的高速公路进行缓冲区分析 得到满足距离高速公路远近的多边形区域 A 利用河流水系图中天然的小河流进行缓冲区分析 可得到满足邻近河流条件的多边形区域 B 将得到的两个多边形图层 A B 进行空间叠合相交分析 得到满足上述两个条件的新多边形区域 C 将得到的新多边形 C 与土地现状利用图多边形图层进行叠合分析 得到一个新的多边形 D 该多边形具有土地利用类型属性同时又满足邻近高速公路和天然河流的条件 在D多边形中进行条件组合查询 查询得到不是沼泽地的多边形地块 4 将查询选择得到的地块及相关信息以地图和表格形式打印输出 空间分析建模通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的 交互的空间分析操作命令 对一个空间决策过程进行的模拟 地图建模的结果得到一个 地图模型 它是对空间分析过程及其数据的一种图形或符号表示 目的是帮助分析人员组织和规划所要完成的分析过程 并逐步指定完成这一分析过程所需的数据 第二节空间决策支持模型 决策的概念决策支持系统的概念和特点决策支持系统的构成空间决策支持的一般过程 一 决策的概念 决策是一个决策者为达到某种目标或目标集合 根据一定的约束条件下在多种侯选方案里进行选择的复杂过程 当系统状态集Q中状态数n 1时 为确定性决策问题 当n 1时 且系统各状态出现的概率未知时 为不确定性决策问题 当n 1 且系统各状态出现的概率服从一个已知的概率分布时 为风险决策问题 空间决策与一般决策问题同样有确定性决策 不确定性决策和风险决策 人类的知识可分为结构化和非结构化两种知识 结构化的知识 结构化的知识有着高度结构化的形式和结构化的求解程序 包括数学模型 统计方法 计算机算法等都属此类型的知识 它们在表现和分析方面遵循固定的框架 大多数情况下只能被专家理解 又称为程式式知识 ProceduralKnowledge 非结构化的知识 大量的知识都是非结构化的 象人类的体验 直觉 价值观 专家经验 本质上是定性的 不能用固定的程序进行表达 又称为描述性知识 DeclarativeKnowledge 根据决策过程的可描述程度 把决策划分为结构化 非结构化和半结构化决策三种 结构化决策 一般指决策方法和决策过程有固定规律可寻 非结构化决策 一般指决策方法和决策过程有固定规律可寻 半结构化决策 是指介于结构化决策和非结构化决策之间的一种情况 以上三种划分不是绝对的 它随着人们对决策认识程度的加深而变化 从认识论的角度看 非结构化问题会不断地进化成为半结构化问题 进而完全被认识成为结构化问题 空间决策过程 决策树 例如有R个试验Lr 费用为Cr 试验结果有O1 Ot OT等共T个 在试验Lr条件下Ot发生的概率记为Prt Ot 设此时有d1 dI等共I个备选决策方案 若选择决策di 则这时可能出现S1 SJ共J种状态 在试验Lr中出现结果Oi时选取决策di的条件下 状态Sj出现的概率记为Prti Sj 此时可能有L种后果x1 xL 而Prti Sj 表示在实验Lr中出现结果为Ot时 选取决策di而出现状态Si的情况下 Sj发生后果xl的概率 其效用记为U xl 决策树的方法是顺着树的各个分校进行分析 并计算各种可能情况的概率大小 最后计算在这些条件下最终出现的后果的效用 将各种效用加以比较 从中选取最佳效用所对应的试验与决策作为应取的决策 二 决策支持系统的概念和特点 决策支持系统 DSS DecisionSupportSystem 是辅助决策者通过数据 模型 知识以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统 决策支持系统的特点 主要解决半结构化的决策问题 虽然解决问题的方法 模型已有规律可循 但因人 因时 因条件而异 不是唯一和确定的 面向决策者 DSS的输入和输出 起源和归宿都是决策者 强调支持的概念 力求扩展决策者做出科学决策的能力 而不是取而代之 模型和用户共同驱动 决策过程和决策模型是动态的 根据决策的不同层次 周围环境 按用户需求提供新的性能 强调交互式的处理方式 问题的解决是一个交互的和递归的过程 通过大量 反复 经常性的人机对话方式将计算机无法处理的因素 如人的偏好 主观判断能力 经验 价值观念等 输入计算机 并以此规定和影响着决策的进程 三 决策支持系统的构成 DSS的基本结构主要由四个部分组成 即数据部分 模型部分 推理机部分 人机交互部分 四 空间决策支持的一般过程 1 空间决策支持的概念空间决策支持是应用空间分析的各种手段 对空间数据进行变换 以提取出隐含于空间数据中的某些事实与关系 并以图形和文字的形式直观地加以表达 为现实世界中的各种应用提供科学 合理的支持 帮助决策者解决复杂的空间问题 2 空间决策支持的一般过程 确定目标 根据用户的要求 任务等 确定目标 搜集数据 广泛搜集与解题有关的各种数据 建立模型 根据目标 形成定量分析模型 寻求手段 寻找空间分析手段 形成分析的结果 提交用户使用 结果评价 对空间分析结果进行评价 确定结果的可靠性和合理性 第三节专家系统 专家系统是研究模拟有关专家的推理思维过程 将有关领域专家的知识和经验 以知识库的形式存入计算机 系统可以根据这些知识对输入的原始事实进行复杂的推理 并做出判断和决策 从而起到专门领域专家的作用 具有这种功能的系统称为专家系统 意义 GIS需要利用专家系统来提高系统的推理分析功能和智能决策功能 专家系统所需的许多知识恰好隐含在GIS数据库中 这就为专家系统在地理信息系统中的应用提供了一个相互促进 相互作用的集成环境 GIS在各领域的应用 如进行环境评价 城市规划 空间模拟等 都离不开专家系统的支持 专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于 专家系统所解决的问题一般没有算法解 并且往往是要在不完全 不精确或不确定的信息基础上做出结论 一 专家系统的基本组成专家系统的核心内容是知识库和推理机制 主要组成部分是 数据库 知识库 推理机 解释器及知识获取五个部分组成 1 知识库知识库用于存取和管理所获取的专家知识和经验 供推理机利用 具有知识存储 检索 编辑 增删 修改和扩充功能 2 数据库用来存放系统推理过程中用到的控制信息 中间假设和中间结果 3 推理机用于利用知识进行推理 求解专门问题 具有启发推理 算法推理 正向 反向或双向推理 串行或并行推理等功能 4 解释器解释器用于作为专家系统与用户的 人 机 接口 其功能是向用户解释系统的行为 包括 咨询理解 对用户咨询的提问进行 理解 将用户输入的提问及有关事实 数据和条件 转换为推理机可接收的信息 结论解释 向用户输出推理的结论或答案 并且根据用户需要对推理过程进行解释 给出结论的可信度估计 5 知识获取器专家系统与专家的 界面 知识库中的知识一般都是通过 人工移植 方法获得 界面 就是知识工程师 专家系统的设计者 采用 专题面谈 口语记录分析 等方式获取知识 经过整理后 再输入知识库 为了提高知识工程师获得专家知识的效率 可以借助 知识获取辅助工具 来辅助专家整理知识或辅助扩充和修改数据库 近年来 开始机器学习 机器识别 半自动化等方法获取知识 二 人工智能与专家系统从广义上讲 一般认为用计算机模拟人的智能行为就属于人工智能的范畴 人工智能广泛应用于知识工程 专家系统 决策支持系统 模式识别 自然语言理解 智能机器人等方面 专家系统 ES 是人工智能应用最为成熟的一个领域 与模式识别 智能机器人并列为人工智能技术中最活跃的三个领域 人工智能和专家系统在地理科学中有着广泛的应用前景 是地理科学适应信息时代要求的基本技术手段 二 专家系统的知识表示与推理知识表示综合采取多种有效的形式 推理模块是不同应用领域相关模块的有机综合 推理模块是其关键所在 是空间分析模块与专家系统的结合 稳定 完善的推理模块是系统成败的关键问题 1 知识表示 1 知识表示的形式知识表达效果最好的知识表示形式是产生式规则 产生式规则的知识一般表示为 ifAthenB 简化为A B 产生式规则 意思是 如果A成立 则B成立 产生式规则的知识表示具有如下特点 相同的条件可以得出不同的结论 相同的结论可以有不同的条件来得到 条件之间可以是 与 AND 连接和 或 OR 连接 一般规则中的结论 可以是另一条规则中的条件 2 知识精确程度由于专家的大部分决策都是在知识不确定的情况下作出的 因此 在决策模型的实际应用过程中 经常使用可信度 CF 来表示事实和规则的确信程度 造成事实不确定性的因素有含糊性 不完全性 不精确性 随机性和模糊性 事实的不确定性可以用可信度CF值表示 CF的取值范围为 0 CF 1或0 CF 100 3 规则的结构形式一个规则的前提条件可以是一个对象的事实也可以是两个或两个以上对象事实经过逻辑 与 或 的连接来表达 但后续结果只能包含一个对象事实 规则中的前提条件和后续结果除了可以表示不同的对象事实之间的关系以外 还可以表示对象事实和函数之间的关系 知识推理 知识推理方法有前向推理 数据驱动 和后向推理 目标驱动 由于空间决策问题的复杂性 在空间决策分析过程中 两种推理方法经常结合起来使用 规则推理经常使用后向推理方法 而模型推理则使用前向推理方法 三 人工智能与专家系统从广义上讲 一般认为用计算机模拟人的智能行为就属于人工智能的范畴 人工智能广泛应用于知识工程 专家系统 决策支持系统 模式识别 自然语言理解 智能机器人等方面 专家系统 ES 是人工智能应用最为成熟的一个领域 与模式识别 智能机器人并列为人工智能技术中最活跃的三个领域 人工智能和专家系统在地理科学中有着广泛的应用前景 是地理科学适应信息时代要求的基本技术手段 第四节数据仓库与空间数据挖掘 一 数据仓库近年来 人们逐渐认识到计算机系统存在两类不同的处理 操作型处理和分析型处理 操作型处理也叫事务型处理 是指对数据库联机进行的日常操作 通常是对一个或一组记录的查询和修改 主要为企业特定应用服务 对此人们关心的是响应时间 数据的安全性和完整性 分析型处理是用于管理人员的决策分析 例如决策支持系统 专家系统和多维分析等 经常要访问大量的历史数据 数据仓库 DataWarehouse 数据仓库是指面向主题的 集成的 稳定的 随着时间变化的数据集合 用以支持管理决策 数据仓库是一种把收集的数据转变成有意义的信息技术 数据仓库体系结构 二 数据挖掘 人们被数据淹没 但却饥饿于知识 数据挖掘 DataMining 又称为数据库中的知识发现 KnowledgeDiscoveryinDatabase KDD 就是从大量数据中获取有效的 新颖的 潜在有用的 最终可理解的模式的非平凡过程 简单的说 数据挖掘就是从大量数据中提取或 挖掘 知识 数据挖掘主要分为以下四个步骤 1 数据选取2 数据转换3 数据挖掘4 结果解释 知识挖掘过程 1 定义 三 空间数据挖掘 空间数据挖掘和知识发现 SpatialDataMiningandKnowledgeDiscovery SDMKD 简称空间数据挖掘 SpatialDataMining SDM 是数据挖掘的一个新的分支 从空间数据中提取隐含其中 事先未知 潜在有用的 空间的或非空间的一般知识规则的过程 空间数据库中的知识 浅层知识如某一地区有无河流 道路的最大和最小宽度等 这些知识一般通过GIS的查询功能就能提取出来 深层知识如空间位置分布规律 空间关联规则 形态特征区分规则等 它们并没有直接存储于空间数据库中 必须通过运算和学习才能挖掘出来 与传统数据挖掘的不同 1 传统数据挖掘处理的是数字和类别 而空间数据则是一些更为复杂的数据类型 例如 点 线 多边形等对象 2 传统数据挖掘通常具有显式的输入 而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的 3 在传统数据挖掘中 有一个至关重要的前提假设 数据样品是独立生成的 而这一假设在空间分析中是不成立的 事实上 空间数据之间是高度自关联的 2 空间数据挖掘的特点 空间数据挖掘方法统计分析方法基于概括的方法聚类方法空间关联规则 SpatialAssociationRule 方法 产生空间数据挖掘的推动力 首先 空间信息正在逐步成为各种信息系统的主体和基础 它有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息 包含着更丰富的知识 其次 在地学领域 随着卫星和遥感技术的广泛应用 日益丰富的空间和非空间数据收集和存储在大空间数据库中 海量的地理数据在一定程度上已经超过了人们处理能力 同时传统地学分析难以胜任从这些海量的数据中提取和发现地学知识 3 产生 武汉大学李德仁教授最早 1994年 关注到从GIS数据库中发现