基于數據聚類算法的地理信息系統多模塊化設計

武雪梅

（重慶市勘測院，重慶 401121）

0.引言

地理信息系統在地籍管理、災害預警、土地利用等方面都發揮了重要作用。通過地理信息系統可以隨時隨地進行信息訪問，實現信息共享[1]。然而，地理信息的龐雜性，給管理工作帶來巨大難度和挑戰，導致后期信息檢索和尋找困難，因此對地理信息進行分類整理，一直是地理信息系統中的重要功能模塊[2]。然而，由于地理信息類型多樣、信息量龐大、維度也較大，所以以單一模塊為基礎的系統在分類整理方面面臨巨大的困難。這一點也是地理信息系統一直亟待解決的問題。

面對上述問題，目前主要有3種算法可以分類整理：（1）是神經網絡算法，這種算法結合地理信息特征，通過神經網絡三層運算，完成分類整理；（2）是隨機森林算法，這種算法通過構建不同類別的決策樹，并根據投票分類器實現多種混合信息的分類；（3）是支持向量機算法，這種方法通過一個或一組超平面，然后利用超平面實現二維數據信息的分類。以上3種方法雖然都能完成信息整理任務，但是在處理大規模和高維度的數據時，能力會直線下降。總而言之，當前常用的這3種信息分類整理方法并不適用多維度、大數量的地理信息處理工作。

針對上述問題，本研究將數據聚類算法應用到地理信息系統的多模塊化的設計當中，以期提高地理信息整理質量，方便后期地理信息檢索，提升地理信息系統服務質量。

1.基于聚類算法的地理信息系統多功能模塊設計

地理信息系統是地理信息集成平臺，通過登錄這個系統，可以實現地理信息查找和共享[3]?！?br>