地理本体知识约束下的DBSCAN空间聚类算法及应用

发布时间：2017-10-05 23:44

  本文关键词：地理本体知识约束下的DBSCAN空间聚类算法及应用

  更多相关文章： 地理本体 地理知识表达 DBSCAN 地理空间聚类分析 地理知识发现 空间大数据

【摘要】：将定义好的地理本体及其关系应用到空间聚类分析过程中,通过逻辑规则推理,强化地理空间知识对聚类算法的指导,探索解决聚类分析缺乏地理知识约束等问题的方法,使聚类分析结果更合理。实现了一个基于本体约束的DBSCAN程序原型,并将聚类结果展示在Web电子地图中。以本体建立地理空间约束知识聚类分析实际上是对地理空间对象进行半监督的空间分析过程。原型系统验证表明,地理本体知识约束下的DBSCAN算法是可行的。
【作者单位】： 浙江省第一测绘院;武汉大学资源与环境科学学院;
【关键词】： 地理本体 地理知识表达 DBSCAN 地理空间聚类分析 地理知识发现 空间大数据
【分类号】：P208;TP311.13
【正文快照】： 0引言地理信息系统(Geographic Information System)中,以形式化本体描述地理语义关系在各种相关应用中日益普遍,例如GIS数据的融合、查询以及最优路径查找和地理知识发掘。作为GIS的一个组成部分,地理空间聚类分析也可以考虑集成本体,例如将地理信息背景知识注入到标准的聚类，

本文编号：979529