李德仁院士_空间数据挖掘和知识发现解析

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时空关联性分析方法研究与应用

时空关联性分析方法研究与应用摘要：随着信息技术、通讯技术、数字存储技术和高速数据获取技术的迅猛发展，在交通、电力、物流、环境监控、工业生产等领域积累了大量与时间和地理空间相关的数据资源，可这些随时随地获取的、呈爆炸性增长的数据资源在给我们带来丰富信息的同时，“数据越丰富，知识越贫乏”的问题则日益突出。

近年来，越来越多的学者认识到，通过研究空间对象随时间的变化规律，发现数据的时空关联规则，分析数据的时空变化趋势并预测未来的时空状态，对于规划建设、指挥调度、应急管理、信息服务等具有重要的应用价值。

本文研究的目的是面向智能交通领域，在时空关联性分析基础上，利用时空关联规则挖掘方法获取含时空约束的关联规则，从而进行交通拥堵趋势分析，为道路导航、趋势查询、交通控制等提供辅助决策信息。

时空关联性分析是研究空间对象随时间的变化规律，反映时空数据在时间和空间上的关联性，时空关联规则挖掘作为时空关联性分析的主要方法之一，目前已有不少学者对其进行了研究或应用。

本文详细介绍了时空关联规则挖掘的研究现状，通过分析现有时空关联规则算法在同时考虑时间和空间约束方面的不足，实现了一种新的时空关联规则挖掘方法。

文中首先对时空数据进行空间关联性分析和时间段划分形成事务表，然后对空间关联的项集进行连接并产生时空关联规则。

在算法执行过程中，对关联规则挖掘相关的阈值进行了分析，使挖掘所得的结果能更好的满足用户的需求。

算法分析和实验对比表明，同时考虑时间和空间约束，能够在分析过程中及时过滤不相关的数据，提高时空关联规则的获取效率，能够有效地发现时空关联规则。

在理论研究的基础上，本文设计并实现了一个基于时空关联规则分析交通拥堵趋势的原型系统，可有效地实现时空关联性分析和结果的可视化。

关键词：时空关联性分析，时空关联规则，可视化，阈值分析，交通拥堵时空关联性分析绪论当前像气象预报、环境监测和交通控制等领域，在问题的求解过程中越来越需要同时考虑时间和空间因素，而时空关联性分析的目标就是明确时空数据的时间有效性和空间可达性，从而在时间和空间上进行有效的趋势分析和预测。

★█从大测绘迈向新地理信息时代【李德仁】

★█从大测绘迈向新地理信息时代【李德仁】随着Google Earth、微软Virtual Earth、下一代互联网、Web2.0、网格计算和云计算技术的出现，一个新的地理信息时代悄然来临。

武汉大学李德仁院士最近发表了一篇名为《论新地理信息时代》的文章，他提出了新地理信息时代即将到来的预言，分析了新地理信息时代的典型特征以及其带来的地理数据组织无序、质量更新、共享隐私等问题对地球信息科学和地理信息产业的影响，并探讨了积极应对的策略，引起了广泛关注。

在9月9日下午召开的第六届国际数字地球开幕式上，我们有幸专访到了立得空间首席科学家李德仁院士。

李德仁院士是国内外知名的摄影测量与遥感学家，中国测绘学界泰斗，中国工程院、中国科学院、欧亚科学院院士。

目前致力于3S系统为代表的空间信息科学以及多媒体通信技术的研究。

以下是此次专访的摘录。

《3S新闻周刊》：您以前提到过您一直想推动“大测绘”，就是“跳出测绘圈子做测绘”，将信息孤岛连接起来，将测绘的大地、航测、制图联合起来，再同其他行业联合在一起。

那么“大测绘”是在一种什么情况下提出的？目前的发展状况是怎样的？李德仁：测绘是个古老的行业，从当初尼罗河泛滥，田被水一冲就变了，土地就需要丈量，泛滥一次就要重新丈量一次，这就是测量。

土地测量还跟拿破仑有关，拿破仑当皇帝后提出来，应当让全国的土地有统一的坐标系，这就是最早的地籍测量的过程。

之后，航空、飞机发明后，测绘就开始发展了。

50年代开始从卫星上拍照，70年代开始发射导航定位卫星，借助信号来测定你所在的位置。

这样就有了全球定位系统。

原来的测绘是以生产地图为目标，把所有的信息放在一张纸上。

现在的测绘手段也变了，地面的大地测量变成GPS全球定位，地面的人工测图变成航空、卫星测图，画在纸上的地图制图现在画在电脑上了，就成了地理信息系统。

有了GIS、RS、GPS这三个S就成为了3S，3S代表了测绘方法的进步。

就像你们3sNews就是专注于做3S领域的媒体。

“院士”李德仁遥感助力抗疫

李德仁，湖北省唯一的中国科学院、中国工程院两院院士，武汉大学教授，1939年生于江苏秦县，1963年毕业于武汉測绘学院（现武汉大学遥感学院）后，一直从事地球空间信息学的教学研宪和科研攻关。

疫情发生后，这•位年过八旬的院士主动请缨，第一时间利用航夭遥感手段采集火神山、雷神山医院诫工前后的卫星照片，开展琢境监測评估，为疫情防控提供技术支持，并利用遥感信息技术把疫情带来的损失降到最小。

红院士w李德仁遥感助力抗疫文/曹巍图/张华50HUBEI PICTORIAL李德仁院士与泰国诗琳通公主交流李德仁院士在武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室指导研究生开展雷达干涉测量研究（金文杰摄）己亥岁末，一场罕见的新冠肺炎疫情席卷大地；庚子年初，“两院”院士利用航天遥感技术为“火、雷”两神山建设助力。

专业援助2020年农历大年初一，得到火神ill医院正式动工的消息，身处武汉的李德仁院士看到新闻后习惯性地思索，如何利用自己的专长为处在大灾中的国家做点事？如何用智慧化的手段来应对突如其来的疫情？自1月25日起，他联系团队成员，立即布置开展科研，协调合作单位利用航天遥感手段采集火神山医院施工前后的卫星照片，幵展环境监测评估。

后来又对雷神山医院进行了监测，并把卫星照片发出来，为医院建设提供数据支持，确保地表稳定，水没有污染，周边环境没有损害。

51李德仁院士在测绘遥感与地理信息学科发展论坛上与专家交流除了帮助以上两座医院的建设，他所研究的地理空间信息技术在抗疫期间还发挥了其它作用。

如利用北斗导航定位用于提高精度，指挥交通管理，运输物资，以及指挥医院里消杀、送饭、送医疗器材的机器人，还有智能控制4000辆保证医务人员上下班的城市电动车等。

用智慧城市建设，把城市分成16000个100米 X100米的网格，由下沉社区的干部补充采集大量数据，实现网格化精细管理，在“四类人员”的隔离与收治中发挥了作用。

李德仁不无骄傲地说："中国的遥感技术这些年进步很大。

永不停歇的思考——李德仁

程费用。现在中国的模式则是应试学习，学一门，考
一门，忘记一门，这是死读书。
如此读大学
1、不迷信书本，不迷信权威，读大学期
珍惜大学时代
间我就敢于对教科书上的公式大问号。这也是王院士喜欢我的原因。 2、我总是第一个进图书馆，最后一个出来，没钱买书，我就做大量读书笔记，
大学生都基本成人，他们的世界观、价值观趋于成熟和稳定，思想活跃、精力充沛、记忆力强，是学习的最佳时期。大学校园优美，图书资料丰富，有现代化的教学手段，没有理由不努力学习，抓住人生最好的时机，苦学成才，不至于白白浪费自己。 ——李德仁
“也许我比我的学生们看得远一点，站的高一点，但在每一个具体的问题上，我都不如他们专研的那么深，他们才是真正的专家” ——阿克曼教授
读书心得圈点，纠正不成熟之处，肯定他的创新，鼓励他考研，留他任助教，推荐他到国家测绘总局测绘科学研究所，力荐他出国深造。
“李德仁现在已经学成，他是一个世界级的科学家，他回去可以减轻你的负担。你可以放下你的担子了，李可以来接你的事了”。 ——阿克曼教授对王之卓院士说。
遥感技术的主要发展趋势
GIS技术的主要发展趋势
不停歇的思索
“不上课，不是不学习的时候”
寒暑假是不上课的时间，但绝对不是不
什么时候去学习？
学习的时间。二十岁左右是一个黄金年龄，应当利用这个时候的充沛精力去好
好学习。我当学生的时候学的是工科的
高等数学，但是我自学了理科的高等数学，这个不是老师要求的，后来我才发现这些学习对我以后的理论成果有很大建议：在德国，学生在开学之前一个礼拜考试。如果考得不好，可以把考试成绩扔到垃圾箱，重新学习这门课程。考试通过而且个人满意后，才去注册缴纳课的影响。国外学生正真的假期是圣诞到元旦，这期间所有人都不学习，家庭一起庆贺新年。其他时间，特别是暑假，有的去打工，有的去补习，有的去实验室实习。总而言之，抓住学习不放。

论空间数据挖掘和知识发现_李德仁

论空间数据挖掘和知识发现李德仁1王树良1史文中2王新洲3(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)(2香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港,九龙红石勘(3武汉大学科技部,武汉市珞珈山,430072)了将数据的最大价值挖掘出来,以取得最多的知识,1989年在美国底特律召开的第一届KDD(knowledge discovery from databases)国际学术会议上,又出现了一门称为从数据库中发现知识(即KDD)的新学科,从数据库中发现先前未知却有用的知识,为决策分析提供技术支持。

GPS、RS和GIS等技术的应用和发展,使空间数据的膨胀速度远远超出了常规的事务型数据,“数据爆炸但知识贫乏”的现象在空间数据中更为严重。

1994年在加拿大渥太华举行的GIS国际会议上,李德仁院士首次提出了从GIS数据库中发现知识———KDG(knowledge discovery from GIS)的概念。

他系统分析了空间知识发现的特点和方法,认为从GIS数据库中可以发现包括几何特征、空间关系和面向对象的多种知识,KDG能够把GIS有限的数据变成无限的知识,可以精练和更新GIS数据,使GIS成为智能化的信息系统,并第一次从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识[1]。

1995年,在加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议上,数据库中的数据被形象地喻为矿床,再次出现了崭新的数据挖掘(data mining,DM,又译为数据发掘、数据开采或数据采掘等)学科。

随着研究和应用的深入,人们对KDD和DM的理解越来越全面,相继又出现了知识提取(knowledge extraction)、信息发现(informationdiscovery)、信息收获(information harvesting)、数据考古(data archaeology)等含义相同或相似的名称。

具体名称虽然不同,但其本质是相同的,都是从数据库中提取事先未知却有用的知识。

李德仁：青年创新的榜样

李德仁：青年创新的榜样作者：彭科峰李政焦静波来源：《科学导报》2015年第87期在江苏省泰州中学的校园里，有一个古老的书院，书院里长着一棵800多岁的银杏树，李德仁每次回到母校，总要在这棵银杏树下拍张照片。

这位湖北省唯一的两院院士，从中学课外兴趣小组得到测量学的启蒙，误打误撞跨进武汉测绘学院大门，从此开始了近60年的测绘生涯。

在以他为首的科学家团体的努力下，中国测绘科学与美国德国并驾齐驱，三足鼎立。

A“中学是最好的时光”李德仁出生在江苏省泰县溱潼镇，1951年秋天，11岁的李德仁小学毕业，母亲带着他坐了一个小时的汽船到地区的泰州中学参加小升初考试。

此后的6年中学时光，李德仁都是在这所有着千年书院传承的江苏名校度过的。

由于上学比别人早，第一次离开家时，李德仁望着母亲离开的背影，“还哭了鼻子”。

令他开心的是，住校生活并没有想象中那么痛苦。

一个班里坐着几十个孩子，吃完了饭就开始挤着堆儿学习。

一个很亮很亮的灯泡吊在天花板上，一群孩子在老师的监督下开始晚自修，“大家都在一起，很守纪律，会做的帮不会做的同学，互相帮助”。

李德仁的功课一直很好，他当过班长、团支部书记，做过数理化课的课代表，但这也无法掩盖他少年时代的淘气，有时晚自习还没上完，他又提前完成了作业，就溜回宿舍和同学聊天、拉胡琴、抄歌谱。

课余时间，他经常打羽毛球、乒乓球，学校附近一家新建的电影院也是他时常光顾的地方。

高三那年，祖籍泰州的京剧大师梅兰芳先生携夫人和幼子梅葆玖及其京剧团回乡省亲在家乡演出，李德仁甚至跑上街连续看完5场演出。

“我的孙子孙女就没有这个福气了。

”李德仁感慨，看到孙子孙女每天面对无数的作业和参考资料，虽然生活条件好了，却一点也不比从前快乐。

“过早地将孩子们推向竞争的角斗场，对孩子们真的好吗？”李德仁难以忘怀中学时代的多彩生活，他很想让孙子孙女拥有像他那样的中学时光，但也有些无可奈何，“你不学别人在学，你就掉队了，高考指挥棒影响力这么大，哪个家长不‘望子成龙’呢”。

论空间数据挖掘和知识发现

论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。

随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。

本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。

本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。

然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。

接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。

通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。

本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。

本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。

通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。

这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。

这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。

空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。

空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。

李德仁中国测绘界的泰斗

李德仁中国测绘界的泰斗作者：暂无来源：《中华儿女》 2013年第21期他是中国测绘界和湖北省唯一的两院院士，他解决了世界测量学上一个百年难题，推动地理信息进入按需服务的新时代本刊记者李菡丹他从验后方差估计导出粗差定位的选权迭代法被国际测绘界称为“李德仁方法”；他解决了世界测量学上一个百年难题；他推动了地理信息进入按需服务的新时代；在以他为首的科学团队的努力下，中国测绘科学得以与美、德并驾齐驱，稳立世界三强。

这个人就是中国测绘界和湖北省唯一的两院院士、武汉大学学术委员会主任、测绘遥感信息工程国家重点实验室学术委员会主任李德仁。

李德仁早年毕业于武汉测绘科技大学并留校，2000年，武汉大学与武汉测绘科技大学、武汉水利电力大学、湖北医科大学合并组建新的武汉大学，时任武测校长的李德仁毅然从行政岗位退了下来，成为一名武大人。

“一个学科的发展，如果没有一个环境，一个平台，一个团队的话，提升起来也是有限的。

”李德仁说，学科发展和人才培养才是最重要的，学术是永恒的，官位是短暂的。

1+1+1+1>4“在合校之前，这四所大学中有三所是‘211工程’大学，一所是省重点大学，可以说这四所大学都是非常优秀的大学，而且区域位置靠近，为合校奠定了基础。

”虽然合校至今只有13载，但是李德仁说在这之前就对武汉大学有一定的了解，武大给他的印象是：求异、思变；中学为体，西为中用；学科门类齐全；广结英才。

合校后，他认为优势更加突出，武汉大学成为一所综合性大学，文理科得以交融，学科优势互补，风格互补，实现了1+1+1+1>4.当然，也存在一些问题，比如基础科学还有待振兴。

随即，李德仁便给记者讲了“大鱼理论”的故事。

2000年，四所学校合并时，他到世界各地开会，每次都会被问及到有关合并的系列问题。

有一次，国际摄影测量与遥感学会的主席给他5分钟到台上讲一讲，到底武测进入武大好不好。

当时他就讲了“大鱼理论”（BigFishTheory），肯定了合校的做法。

李德仁科学要为祖国服务

◎编辑|彭扬|封面故事|李德仁科学要为祖国服务作为我国高精度高分辨率对地观测技术体系的开创者，中国科学院院士、中国工程院院士李德仁将爱国精神根植于心，力践于行。

“爱我中华”，这是李德仁的曾祖父留下的家训首句。

作为我国高精度高分辨率对地观测技术体系的开创者，中国科学院院士、中国工程院院士李德仁将这种爱国精神根植于心，力践于行。

对于入选2021年“最美科技工作者”，李德仁感到非常光荣，也倍感责任重大。

“我们只是一个代表，代表了为国家建设、为国家过去100年和未来100年任务作出贡献的中国知识分子。

”1957年，李德仁从江苏省泰州中学毕业，进入武汉测绘学院（后更名为武汉测绘科技大学，现属于武汉大学信息学部）航空摄影测量系攻读本科。

1963年，当他以两科满分、一科99分的优异成绩报考研究生时，因为档案中一份“莫须有”的材料，政审未能通过，随后被分配到地方水泥厂工作。

在长达15年的逆境岁月中，他未曾气馁，坚持学习，还钻研出了特种水泥制作技术，和同事们成功研制了“新型铝酸水泥系列”，这项技术在改革开放后获得了第一届国家发明二等奖。

1978年，科学的春天来临，国家恢复研究生招生。

李德仁得以回归校园继续学业，并师从中国科学院院士王之卓。

1981年，就在李德仁完成硕士学业时，王之卓“迫不及待”地将他送出国深造。

1982年，李德仁进入德国波恩大学进修，短短半年时间，他就在国际学术期刊连发两篇高质量论文，针对西方学者发现和消除粗差的倾向性方法，推导出比丹麦法更具优势的新方法，被国际测量学界称为“李德仁方法”。

次年，他又进入德国斯图加特大学攻读博士学位，师从摄影测量领域世界著名领军学者弗里兹·阿克曼。

为了将更多知识早日带回祖国，他每天工作14个小时以上，常在凌晨后最后一个锁门，又在清晨第一个打开实验室的大门。

这期间，李德仁首次创立了误差可区分性理论和系统误差与粗差探测方法，为现代测量学奠定了数据处理的理论基础。

【科技前沿】：走在测绘科技最前沿-李德仁

走在测绘科技最前沿李德仁，江苏镇江丹徒人，摄影测量与遥感学家，湖北省唯一的两院院士。

武汉大学教授、博士生导师，测绘遥感信息工程国家重点实验室主任。

在他和同事们的共同努力下，中国测绘科学牢牢占据着世界前3名的位置。

在武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室大楼前，记者和李德仁院士约在10点采访，记者提前到达，在会客厅里等候。

“方向对了，但实验还得重新做，这样一个结果还不能说明问题，看看能不能从另外一个角度入手？”未见其人，先闻其声。

江浙口音较浓的普通话从办公室传来，李德仁正在和学生讨论一项科研实验。

10点整，正当记者犹豫要不要打断他们的谈话时，李德仁走出了办公室，看了眼手表，对学生说：“我这里约了一名客人，你先回实验室吧。

”就这样，记者的采访准时开始。

李院士用他简单质朴的道理开始阐释一名科研人员如何让人生更加厚重。

科技成果服务社会68岁的李德仁，精神矍铄。

虽然已是中科院院士和工程院院士，但他仍不止步。

“科学家不应只埋头做理论，理论最终要走向实践，化为科技产品服务社会。

所以，我要做的事情还很多。

”对这句话他身体力行。

2005年，他牵头开发了武汉市市政“网格化管理”系统，将遥感图像、计算机、手机、无线网络等融合在一起，市民如果有问题可给市长、区长打热线，系统迅速将问题传给相关部门，以便及时解决。

这种崭新的现代城市管理模式，覆盖了社会治安、劳保、食品药品监管、卫生、文化、教育等领域，提高了政府的办事效率。

这仅是一件小小的科技成果服务社会的例子。

李德仁从测绘的基础理论拓展到航空测量，将计算机、统计、测绘、航天、通讯等学科进行交叉后，拓展到了遥感领域，后来又开拓到了空间信息领域，他的科技产品一件件问世，服务于大众。

不仅如此，李德仁注重用最快的速度将最新的科研成果转化为社会生产力，先后创办了武大吉奥信息工程技术有限公司、武大方略数码有限公司、武汉立得空间信息技术发展有限公司等三家高科技企业。

目前，三家企业年产值近亿元。

李德仁院士的报告

我们的学科叫摄影测量与遥感，一直是国家的重点学科，在党员先进性教育中，我们必须思考这样一个问题：国家重点学科如何保持先进性，即如何使我们的摄影测量与遥感学科，包括我们的国家重点实验室保持国内第一，国际先进。

我今天的报告分为五个方面。

一、形势大好，任务艰巨二、我上大学是从1957年到1963年，一共6年，是比较长的。

那时的大学主要是做教学工作，科研工作很少。

我们当时的系主任是王之卓院士，他在当主任期间，整个学校的项目就很少，一年就没几个课题，没多少钱。

发展到今天，我们这个学科是国家的重点学科，我们以这个学科为基础，将大地测量、地图与地理信息工程，还有计算机通讯结合在一起，1989年向国家申请了一个国家重点实验室，就是测绘遥感信息工程国家重点实验室。

现任实验室主任是我，第一任主任是张祖勋院士，是他将接力棒传给了我。

所以这个重点学科和国家重点实验室是我们大家的，这个学科从1956年到武汉来，再加上以前在同济大学的24年，算起来，有70多年的历史，是多少人劳动创造的结晶，是个宝贝，是国家的宝贝。

1992年，国际上相关专业的学者权威纷纷到我们学校来参观，来交流，之后写了个报告，说武汉测绘科技大学摄影测量与遥感这个学科可以与世界上美国的加州大学、德国的斯图加特大学、荷兰的德耳夫特大学媲美。

其后的国际大会上的学者专家形成了一个共识：美国，德国，中国是世界上航测遥感的三个最重要的强国。

但是我们的任务也很艰巨。

学科发展是在整个社会的进步的发展基础之上向前推进的。

50年代的航空测量靠的是光学机械仪器，我们称之为模拟法；70年代，电脑用起来了，我们称之为解析法；90年代，全数字化用起来，叫数字摄影测量。

摄影测量走了这么一条路，称之为摄影测量的三步曲。

所以这样的三步曲走过来以后，使遥感，航空航天遥感发展起来了。

上一个世纪50年代，俄罗斯苏联人先上天，60年代美国人获得了气象卫星的图像，到70年代获得了陆地卫星的图像。

现在我们的图像发展得很快，现在遥感图像的发展，从看清楚地面目标大小的单元，即象素在地面的大小，叫做空间分辨率，美国军方达到了0.1米到0.15米，，我们国家从改革开发以后不断的发卫星，美国和俄罗斯总共发了8000多颗卫星，美国人在天上有180多颗卫星。

K-Means聚类算法

K—means聚类算法综述摘要：空间数据挖掘是当今计算机及GIS研究的热点之一。

空间聚类是空间数据挖掘的一个重要功能.K—means聚类算法是空间聚类的重要算法。

本综述在介绍了空间聚类规则的基础上,叙述了经典的K-means算法，并总结了一些针对K-means算法的改进。

关键词：空间数据挖掘，空间聚类,K—means，K值1、引言现代社会是一个信息社会，空间信息已经与人们的生活已经密不可分。

日益丰富的空间和非空间数据收集存储于空间数据库中，随着空间数据的不断膨胀，海量的空间数据的大小、复杂性都在快速增长,远远超出了人们的解译能力，从这些空间数据中发现邻域知识迫切需求产生一个多学科、多邻域综合交叉的新兴研究邻域，空间数据挖掘技术应运而生.空间聚类分析方法是空间数据挖掘理论中一个重要的领域，是从海量数据中发现知识的一个重要手段。

K—means算法是空间聚类算法中应用广泛的算法,在聚类分析中起着重要作用。

2、空间聚类空间聚类是空间数据挖掘的一个重要组成部分.作为数据挖掘的一个功能，空间聚类可以作为一个单独的工具用于获取数据的分布情况，观察每个聚类的特征，关注一个特定的聚类集合以深入分析。

空间聚类也可以作为其它算法的预处理步骤，比如分类和特征描述，这些算法将在已发现的聚类上运行。

空间聚类规则是把特征相近的空间实体数据划分到不同的组中，组间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小。

空间聚类规则与分类规则不同,它不顾及已知的类标记，在聚类前并不知道将要划分成几类和什么样的类别，也不知道根据哪些空间区分规则来定义类。

（1)因而，在聚类中没有训练或测试数据的概念，这就是将聚类称为是无指导学习（unsupervised learning)的原因。

（2）在多维空间属性中,框定聚类问题是很方便的。

给定m个变量描述的n个数据对象，每个对象可以表示为m维空间中的一个点，这时聚类可以简化为从一组非均匀分布点中确定高密度的点群.在多维空间中搜索潜在的群组则需要首先选择合理的相似性标准.（2)已经提出的空间聚类的方法很多，目前,主要分为以下4种主要的聚类分析方法（3）:①基于划分的方法包括K—平均法、K—中心点法和EM聚类法。

0047月中心组学习内容：国家最高科学技术奖获得者李德仁：我俯瞰的是一生的仰望

国家最高科学技术奖获得者李德仁：我俯瞰的是一生的仰望防灾救灾、农田水利、国防安全……从国家安全到经济建设、社会民生，都离不开测绘遥感技术。

我国遥感卫星地面处理系统实现从无到有、从有到好的跨越式发展，离不开国家最高科学技术奖获得者一一中国科学院院上、中国工程院院士，测绘遥感学家李德仁。

李德仁图片加载中…李德仁穷且益坚“进步”来自“每一步”李德仁与测绘遥感的交集是从大学开始的。

受益于天赋和儿时严谨的家风，李德仁学习成绩尤其是数学成绩优异，考第•是常事儿。

大学就读武汉测绘学院期间，他对行业内名家的合理大胆质疑，引起了中国航空摄影测量与遥感学科奠基人王之卓的注意。

当李德仁以为，自己马上能成为王之卓的学生、开启测绘遥感研究之路，命运的转折突然来临。

在那段特殊的历史时期，李德仁结束下放后被分配到石家庄水泥制品厂工作，但他也从不认为那是人生低谷。

李德仁：我打了一年水泥电线杆，打榔头、绑钢筋、灌混凝土水泥三班倒。

我们年轻时候的想法是，父母生了我们，国家养了我，不管干什么工作，要把它干好。

凭借着这股精气神儿，当水泥厂工人期间，李德仁与团队成功研制了一种新的硫铝酸盐水泥。

他不曾失去希望，也始终没有放弃自己的专业学习。

1978年，国家恢复研究生招生，时年39岁的李德仁终于来到恩师王之卓身边学习。

第二年，李德仁参加出国考试，又考了第一名。

∆1982年10月，李德仁在德国波恩大学学习图片加我中...△1982年10月，李德仁在德国波恩大学学习1982年，已经43岁的李德仁远赴德国，分别在波恩大学、斯图加特大学学习。

李德仁：人生的进步是靠一步一步走出来的，你走的每一步你都要总结这一步，走稳了没有。

国家给钱让你去留学，你达到了你的作用没有？如果你经常这样对自己提出要求，你就可以进步得比较快。

在斯图加特大学，他师从国际著名的摄影测量和遥感学家阿克曼教授。

当时，阿克曼给了他一个航空测量领域极具挑战的难题。

李德仁：上世纪80年代数据开始多了，有地面的、有空中的、有卫星的，数据处理是一个难题。

李氏三兄弟院士：李德仁、李德毅、李德群

李氏三兄弟院士：李德仁、李德毅、李德群作者：来源：《党史天地》2016年第20期李德仁：中国测绘界的泰斗在江苏泰州市姜堰区溱潼古镇上的院士旧居，其厅堂悬挂着李氏80字家训：“爱我中華、兴我家邦、少小勤学、车胤孙康、弦歌雅乐、翰墨传香、尊师益友、孝德永彰、和亲睦邻、扶幼尊长、敬德修业、发奋图强、女红针黹、娴淑贤良、诗书共读、兰桂齐芳、扶贫济困、造福一方、克勤克俭、家道隆昌。

”家训由李德仁三兄弟的曾祖父李贞发手书于1890年。

李家的子女从小就学到了要勤学读书、尊老爱幼、与人和睦相处等道理。

李德仁，普通职员家庭出身，姐弟7人中，他为长子。

其父母薪水微薄，幼年时期的清贫激发了他勤奋、自强的信念。

1957年，18岁的李德仁从江苏省泰州中学毕业，报考了北京大学工程物理系。

后来阴差阳错，被武汉测绘学院（现武汉测绘科技大学，以下简称武测）航空测量系录取。

1963年，李德仁本科毕业，航测系主任王之卓教授鼓励李德仁报考研究生。

当年选拔的考试科目一共3门，李德仁两门满分、一门99分。

但因为档案里一份“莫须有”的材料，他被取消了录取资格，分配到河北省石家庄市水泥制品厂当工人。

通过自学与实践，李德仁掌握了特种水泥制造技术，并与同伴们研制成功“新型铝酸水泥系列”（获得改革开放后第一届国家发明二等奖）。

1967年，李德仁和朱宜萱结婚。

李德仁还自学了大学教材《硅酸盐工艺学》上、中、下3本厚书，并到北京国家建材科学研究院学习矾土水泥化验技术。

1978年，国家恢复研究生招生，经王之卓教授推荐免试，李德仁成为他门下的研究生。

1982年，李德仁获准赴德国波恩大学进修，在那里先后完成了两项研究，提出了克服自检校平差中过度参数化的3种方法，并改进了波恩大学的相应计算机软件；他从验后方差估计理论出发，提出了粗差定位验后方差选权迭代法，被称为“李德仁方法”。

1983年，李德仁转入斯图加特大学攻读博士学位。

他针对经典可靠性理论的缺点，进行大量的试验和理论工作，1985年提出包括误差可发现性和可区分性在内的、基于两个多维备选假设的扩展可靠性理论，使不同模型的区分和同一模型误差的定位问题得到了解决，因此获得德国的“双莎航空测量奖”。

李德仁院士简介

李德仁院士简介
佚名
【期刊名称】《湖南大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(49)6
【摘要】李德仁,男,汉族,中共党员,1939年12月出生,江苏丹徒人,中国科学院院士、中国工程院院士,武汉大学教授,国际著名摄影测量与遥感学家,武汉大学学术委员会主任。

牵头开展顶层设计与“卡脖子”难题攻关,实现国产遥感卫星全球1:5万无地面控制高精度测图,推动国家设立全球测图专项。

【总页数】1页(PF0002-F0002)
【正文语种】中文
【中图分类】K82
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从数字地图到空间信息网格_空间信息多级网格理论思考_李德仁

收稿日期:2003-09-20。

项目来源:国家863计划资助项目(2003AA132080)。

第28卷第6期2003年12月武汉大学学报·信息科学版Geomatics and Information Science of Wuhan University V ol .28No .6Dec .2003文章编号:1671-8860(2003)06-0642-09文献标识码:A从数字地图到空间信息网格———空间信息多级网格理论思考李德仁1　朱欣焰1　龚健雅1(1　武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)摘　要:提出了一种既适合网格计算环境又充分考虑到地球空间的自然特征和社会属性的差异性及经济发展不平衡的特点的空间信息表示新方法———空间信息多级网格。

阐述了其体系结构,信息表示与数据存取,与传统的各种比例GIS 空间数据库之间的数据转换及应深入研究的关键技术,并对其在国家和省市宏观决策中的应用可能性进行了讨论。

关键词:网格计算;空间信息多级网格;多比例尺空间数据库中图法分类号:P2081　问题的提出地理(地球)空间信息以地图形式在纸介质上表示已有几千年的历史。

当电子计算机问世后,要把空间数据放到电子计算机中去,人们就自然地想到了“地图数字化”道路,于是出现了用离散而且有拓扑关系的点串来描述点、线、面、体各种空间要素。

但数字地图不是空间数据在计算机中表示的惟一方法。

网格(grid )是近年来逐渐兴起的一个研究领域。

网格技术将各种信息资源(内容)连接起来,比现有网络更有效地利用信息资源。

对网格的研究工作分为三个层次:计算网格、信息网格和知识网格(李国杰,2001)。

计算网格是网格的系统层,它为应用层(信息网格、知识网格等)提供系统基础设施。

信息网格研制一体化的智能信息处理平台,消除信息孤岛,使得用户能方便地发布、处理和获取信息。

知识网格研制一体化的智能知识处理平台,消除知识孤岛,使得用户能方便地发布、处理和获取知识。

李德仁-21世纪遥感与GIS的发展

随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。

在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。

一、遥感技术的主要发展趋势1.航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率）从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。

遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600-1000km）、太空飞船（200-300km）、航天飞机（240-350km）、探空火箭（200-1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。

三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。

卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的0.62m，高光谱分辨率已达到5-6nm，500-600个波段。

在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。

时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1-3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。

由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR 进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。

基于可拓理论的数据挖掘方法研究

可拓集合理论是可拓学的基本理论，是分析事物可变性的理论基础，
可以反映可拓域中物元从不具有到具有某种特征的变化过程，将可拓集合理论引入到聚类分析过程，就形成了可拓聚类分析方法。可拓聚类方法将着眼点放在样本与类的关系上，认为每一样本与各个聚类都有一个隶属关系，将样本对各个类的隶属度进一步扩展到
区间【－ｏｏ，＋叫。可拓聚类方法利用可拓集合中关联函数可以取负值的特
ｅｘｔｅｎｉｃｓ，
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ
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ｂｅｔｗｅｅｎ
ａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｕｓｅｄｆｏｒｄａｔａ
ｍｉｎｉｎｇ，ｔａｋｅｓ
ｂｒｉｅｆｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｏｆｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆｅｘｔｅｎｉｃｓａｎｄｃｏｍｅｓｕｐ
ｆｏｒｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆ
中国石油大学（华东）硕士论文
第１章前言
智能提供一种简洁规范的知识表示方法。用基元描述信息和知识，可
以利用基元的可拓性，开拓出新的信息和知识，为人工智能的策略生
成技术提供依据，为信息开发和知识挖掘提供理论和方法［刀。分类是数据挖掘中一种重要的算法，分为有指导（有监督）分类（有预先指定的类别）和无指导（无监督）分类（没有预先指定的类别）。聚类属于后者，传统分类方法基于二值逻辑。样本对各个类的隶属度或取０或取ｌ，分别表示属于和不属于该类。但现实世界中，很多场合下，一组事物是否形成一个类群、一个事物是否属于某一个子类，都不是明确的，而是模糊的，存在一个隶属“程度”的问题，不宜用普通关系的聚类分析方法进行分类。模糊聚类基于多值逻辑，其理论基础是Ｚａｄｅｈｌ９６５年提出的模糊集理论。在模糊聚类中，样本对各个类的隶属度从０，ｌ两个离散值扩展到连续区间【ｏ，１】。模期聚类顾及到了样本与样本之间的联系，认为每一样本与各个聚类中心都有一个隶属关系。用模糊集合的理论和方法来描述和处理聚类问题更为自然、方便【８一ｌｏ］。虽然模糊聚类可以反映各聚类内部样本个体在某种关系下的远近亲疏，但却很难直观反映样本个体与类间关联程度的变化动态【１１】。