基于深度學習的多源測繪信息數據挖掘技術研究

摘要：隨著地理信息系統（GIS） 的快速發展，多源測繪信息的集成與分析成為一個重要領域。文章旨在探討如何利用深度學習技術對多源測繪信息進行數據挖掘，以提高地理信息處理的效率和準確性。通過整合不同來源的測繪數據，并應用深度學習算法進行特征提取和模式識別，本研究旨在開發一套有效的數據處理和分析框架，用于支持復雜的地理信息系統（GIS） 應用和決策制定。

關鍵詞：深度學習；多源測繪信息；數據挖掘

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）31-0065-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

在當今數字化時代，地理信息處理[1]在各個領域扮演著至關重要的角色。隨著測繪技術的不斷發展和數據獲取手段的多樣化，多源測繪信息[2]的利用成為提高地理信息處理效率和準確性的重要途徑。然而，多源數據的異構性和復雜性給數據處理和分析帶來了挑戰，傳統方法往往難以有效處理這些數據。因此，利用深度學習技術對多源測繪信息進行數據挖掘，成為解決這一問題的重要途徑之一。

1 基于深度學習的多源測繪信息數據挖掘技術研究

深度學習[3]是一種基于人工神經網絡的機器學習方法，通過多層次的非線性變換來對數據進行建模和學習。深度學習的核心思想是通過多層次的特征提取和組合來表征數據的復雜結構，從而實現對數據的高效表征和分類。常用的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和深度信念網絡（DBN）等。

1.1 基于深度學習的多源測繪信息的數據挖掘方法

多源測繪信息的數據挖掘方法包括數據預處理、數據特征提取、深度學習模型的選擇與訓練和模型評估等步驟。通過以上步驟建立的基于深度學習的多源測繪信息數據挖掘技術能夠有效地處理和分析大規模的測繪數據，提取有價值的地理信息，支持復雜的GIS應用和決策制定。

步驟1：基于深度學習的多源測繪信息的數據挖掘方法中，數據預處理是非常關鍵的一步，它主要包括數據格式轉換、影像配準和數據融合等操作。

步驟2：基于深度學習的多源測繪信息的數據挖掘方法中，數據特征提取決定了模型對數據的理解和表征能力。在進行數據特征提取之前，首先需要對原始數據進行特征選擇，其次是特征提取，在深度學習中，常用的特征提取方法包括手工設計特征和使用深度學習模型自動學習特征兩種方式。

步驟3：在選擇模型和訓練過程中，需要考慮數據類型、任務類型、數據規模等因素。

步驟4：深度學習多源測繪信息的模型評估步驟是確保模型性能和泛化能力的關鍵環節。

首先是準備測試數據集，在進行模型評估之前，首先需要準備一個獨立的測試數據集。這個數據集應該與訓練數據集不重疊，以確保評估的客觀性。測試數據集應該具有代表性，涵蓋了模型可能遇到的各種情況和場景。使用已經訓練好的深度學習模型對測試數據集進行預測，模型將對每個樣本進行分類或識別，并輸出相應的預測結果。根據評估結果，對模型進行調整和優化。

2 基于BP 神經網絡的多源測繪信息數據清洗

BP神經網絡[4]是一種多層前饋神經網絡，利用BP 神經網絡進行多源測繪信息數據清洗。

1） 輸入層。

輸入層接收原始的多源測繪信息數據，每個數據樣本作為輸入層的一個節點。輸入層的節點數取決于原始數據的特征維度，每個節點代表一個特征。

2） 隱藏層。

隱藏層是BP神經網絡中進行特征學習和數據處理的關鍵部分。隱藏層的節點數和層數可以根據問題的復雜程度和數據的特點進行調整。隱藏層的每個節點都與輸入層的所有節點相連，并通過權重和偏置來計算節點的輸出值。首先隱藏層通過學習原始數據的特征表示來進行特征提取，將原始數據轉換為更高層次的抽象特征表示，以便于清洗和預處理。其次隱藏層通常會使用激活函數來進行非線性變換，以增加網絡的表示能力。常用的激活函數包括Sigmoid 函數、ReLU函數等。

3） 輸出層。

輸出層接收隱藏層的輸出，并產生最終的清洗結果。輸出層的節點數通常與數據的清洗結果的類別數相匹配，每個節點代表一個可能的類別或清洗結果。輸出層接收隱藏層的輸出，并產生最終的清洗結果。輸出層的節點數通常與數據的清洗結果的類別數相匹配，每個節點代表一個可能的類別或清洗結果。

基于BP神經網絡的多源測繪信息數據清洗是一項關鍵的數據處理技術，通過該方法可以實現對原始數據的有效清洗和預處理，從而提高數據的質量和可用性。在清洗多源測繪信息數據時，BP神經網絡可以發揮重要作用，幫助處理數據中存在的復雜關系和噪聲，提升數據的準確性和一致性。

2.1 多源測繪信息數據提取

多源測繪信息數據提取是指從多種不同來源獲取的測繪數據中，提取出有用的信息和特征，以支持地理信息處理、分析和決策制定。在數據提取之前，通常需要對原始數據進行預處理數據清洗。

首先評估多源測繪信息樣本和中心之間的關聯度[5]。

式中c代表多源測繪信息樣本數。

劃分多源測繪信息公式如下：

式中em多源測繪信息的聚類中心

將多源測繪信息數據集轉變成矩陣模式，歸一化輸入矩陣，然后利用BP神經網絡調節權值。

BP神經網絡由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每個層級之間的神經元通過全連接方式相連，每個連接都有一個權值，表示上一層神經元對下一層神經元的影響程度。在網絡結構中，任意兩個隨機節點之間都不存在連接，這確保了網絡的稀疏性和獨立性。

2.2 多源測繪信息數據挖掘

多源測繪信息數據挖掘是利用多種來源的測繪數據進行挖掘和分析，以發現數據之間的關聯、模式和規律。本文采用遺傳算法來劃分多源信息中的數據集，進而找到不同數據之間的關聯性，算法的詳細過程如下：

式中n和m是兩個測繪信息，sup（n） 和sup（m） 表示多源測繪信息的感興趣程度。

利用公式（4） 得到適應度公式：

式中ρ1、ρ2表示兩個權重值。

種群初始化是遺傳算法中的關鍵步驟之一，其目標是確保種群具有多樣性，以便更好地探索解空間。種群初始化在遺傳算法中占據著舉足輕重的地位，它是整個算法運行的起點，也是確保算法能夠高效、全面搜索解空間的基礎。種群初始化的主要目標是確保種群具有多樣性。多樣性意味著種群中的個體在解空間中分布廣泛，覆蓋了盡可能多的潛在解。在種群初始化的過程中，還需要考慮種群的規模和個體的編碼方式。種群規模的大小直接影響到算法的搜索能力和計算效率。過小的種群規模可能導致搜索空間不足，而過大的種群規模則可能增加計算負擔，降低算法的效率。

3 實驗分析

深度學習在多源測繪信息中展現了優異的特征提取能力，為后續數據挖掘提供了有力支持。我們使用了某省地理數據庫近5年的測繪數據，數據集包含了30 000個樣本。實驗關注了3個主要指標：適應度、挖掘時間和精度。這些指標反映了深度學習在數據挖掘過程中的效率和準確性，為評估其在多源測繪信息中的應用提供了依據。

3.1 適應度值的比較

為驗證不同方法對多源測繪信息樣本的挖掘能力，采取適應度指標來驗證。適應度值越大，表示多源測繪信息挖掘效果越好。假設代次數為1 000次，以下表1是本文深度學習方法與判斷聚合法和加權深度森林法的比較。

3.2 數據挖掘時間的比較

為了全面評估不同方法在相同數據規模下的性能表現，本文針對數據庫規模為3 500的數據集進行了深入的對比分析。在這個過程中，本文首先將數據集輸入深度學習模型中，并對模型參數進行了調整，以確保每種方法都能在最佳狀態下運行。

通過表2中的數據，可以清晰地看到不同方法在運行時間上的差異。運行時間的長短直接反映了方法在處理多源測繪信息數據時的效率。時間耗時越少，說明該方法在數據挖掘方面的效果越顯著，也就意味著它在實際應用中能更快地給出結果，從而提高了工作效率。

在對比結果中，可以發現本文提出的方法在運行時間上表現尤為出色。與判斷聚合法相比，本文方法在相同數據規模下的運行時間提高了10秒；而與加權深度森林方法相比，本文方法節省了5秒。這樣的時間提升在大量數據處理中顯得尤為重要，尤其是在對實時性要求較高的應用場景中，效率的提升能夠顯著增強方法的實用性和競爭力。

3.3 數據挖掘精度的比較

對數據挖掘精準度進行測試，數據庫規模均采用30 000張，如表3所示，檢測精度越高，數據挖掘中的效果越顯著，本文方法相比較于判斷聚合法和加權深度森林方法檢測精度分別提高了13.67%和7.73，證明了本文方法在多源測繪信息數據挖掘中的優勢。

4 結束語

本研究成功展示了深度學習技術在多源測繪信息數據挖掘中的應用潛力和實際效果。通過構建和訓練深度學習模型，能夠有效地從多源測繪數據中提取關鍵特征，并識別出有價值的模式。這一方法不僅提高了地理信息處理的效率，還增強了對復雜地理現象的理解和分析能力。深度學習技術的引入為GIS領域帶來了新的視角和工具，使得決策者能夠基于更準確和全面的數據做出更加明智的決策。

參考文獻：

[1] 田江博.地理信息服務處理的方法研究[J].長春師范大學學報，2020，39（8）：92-97.

[2] 梁科.基于不確定場定義模糊貢獻度的多源測繪信息數據挖掘研究[J].現代電子技術，2023，46（18）：71-76.

[3] 姜來為，王策，楊宏宇.基于深度學習的多目標跟蹤研究進展綜述[J/OL]. 吉林大學學報（工學版），1-17[2024-04-17].

10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240149.

[4] 鮑海泉，方瑞寅.基于BP神經網絡的目標識別算法和多源感知技術相融合的GIS性能檢測方法[J].工業儀表與自動化裝置，2024（2）： 97-100，117.

[5] 梁科.基于不確定場定義模糊貢獻度的多源測繪信息數據挖掘研究[J].現代電子技術，2023，46（18）：71-76.

【通聯編輯：梁書】