Автоматическое районирование многомерных данных в векторных ГИС

• Автор: Заварзин, Андрей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 159 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Теоретические основы автоматической классификации многомерных данных в векторных ГИС
1.1 Обзор классических методов классификации многомерных данных... Л
1.1.1 Постановка задачи классификации многомерных данных
1.1.2 Классификация задач разбиения множества многомерных объектов на однородные группы
1.1.3 Модель смеси распределений
1.1.4 Методы классификации без обучения
1.2 Обзор методов автоматической классификации и районирования, применяемых в геоинформатике
1.2.1 Направления исследований авторов
1.2.2 Оценочные и типологические классификации многомерных данных
1.2.3 Алгоритмы классификации многомерных данных, применяемые в геоинформатике
1.2.4 Учет при классификации многомерных данных географического пространства
1.3 Реализация методов автоматической классификации и районирования в современных векторных ГИС
1.3.1 Реализация в векторных ГИС методов классификации по единственному признаку
1.3.2 Реализация в векторных ГИС методов классификации по многим признакам
1.4 Выводы по главе
Глава 2. Формирование системы методов автоматического районирования
2.1 Система методов автоматического районирования
2.1.1 Обобщение постановки задачи районирования

2.1.2 Классификация методов районирования
2.2 Ядерные методы автоматического районирования
2.2.1 Общая схема ядерного алгоритма районирования
2.2.2 Алгоритм районирования на основе метода классификации к-медоидов
2.2.3 Изоморфизм постановок задач классификации многомерных данных при наличии ограничений
2.3 Иерархические методы автоматического районирования
2.3.1 Агломеративные иерархические алгоритмы районирования
2.3.2 Дивизимные иерархические алгоритмы районирования на основе классических дивизимных методов классификации
2.3.3 Дивизимный иерархический алгоритм районирования барьеров максимальных различий
2.4 Выводы по главе
Глава 3. Разработка технологии автоматического районирования
3.1 Общая схема процессов автоматической классификации и
районирования
3.1.1 Этапы автоматической классификации многомерных данных в векторных ГИС
3.1.2 Функции ГИС, необходимые для реализации системы автоматического районирования
3.2 Модели идентификации объектов
3.2.1 Постановка задачи идентификации объектов
3.2.2 Формализация задачи идентификации объектов
3.2.3 Базовая и расширенная модели идентификации объектов
3.2.4 Исследование разработанных моделей
3.3 Получение, хранение и использование матрицы смежности
3.3.1 Трудности реализации системы автоматического районирования, связанные с матрицей смежности

3.3.2 Вычисление матрицы смежности для одинакового количества объектов
3.3.3 Зависимость времени вычисления матрицы смежности от частоты процессора
3.3.4 Зависимость времени вычисления матрицы смежности от количества объектов
3.3.5 Организация хранения матрицы смежности
3.3.6 Дополнительные сложности программной реализации модуля расчета матрицы смежности
3.4 Реализация и исследование агломератавных иерархических алгоритмов районирования
3.4.1 Проблема расчета межрайонных расстояний для агломеративных методов районирования
3.4.2 Комбинированный алгоритм расчета межрайонных расстояний
3.4.3 Оценка временной сложности агломеративных алгоритмов районирования
3.4.4 Пространственные свойства образуемых районов для различных агломеративных алгоритмов районирования
3.5 Модель визуализации хода и результатов анализа
3.5.1 Классические средства визуализации
3.5.2 Картографические средства визуализации
3.5.3 ЕЯ-модель визуализации
3.5.4 Пример визуализации автоматического районирования
3.6 Выводы по главе
Заключение
Приложения

(в природе, в расселении и в жизни людей, в хозяйстве) территориальной структуры, организованности и иерархической соподчиненности» (Саушкин, 1969, с.147). В.И.Блануца понимает под районированием «процесс многофакторного (многопризнакового) деления территории на множество непересекающихся целостных районов, представляющих собой компактные сгущения некоторых исходных ячеек (точек) как в трехмерном физическом, так и в многомерном признаковом пространстве» (Блануца, 1993, с.З). В.С.Тикунов рассматривает районирование как «процедуру вычленения целостных территориальных систем, когда внимание исследователей концентрируется на различиях между ними» (Тикунов, 1997, с.9).
В терминах районирования синонимом класса с ограничением на его географическую нерасчлененность является понятие района. Будем обозначать систему районов и район соответственно символами 5 и 5,, имея в виду, что если
5, ={ои еО|уе1,..то
Уои 6 51,. 3ои е 5,: g(pi/,ol,) = 1, где
у,Ге{
g - географическое расстояние типа смежности.
Хотя и существуют уникальные географические алгоритмы районирования (например, метод барьеров максимальных различий), чаще всего методы автоматического районирования являются модификациями существующих методов классификации. В работах (Трофимов и др., 1985, с.16; Трофимов, Рубцов, 1992, с.81) приводится тезис, что модификация
существующих методов автоматической классификации для целей районирования может производиться следующим образом:
— путем изменения формул мер близости между объектами за счет отражения в них относительного географического положения объектов, что позволяет учесть топологические свойства объектов в мерах подобия;