基于深度学习的多源测绘信息数据挖掘技术研究

摘要：随着地理信息系统（GIS） 的快速发展，多源测绘信息的集成与分析成为一个重要领域。文章旨在探讨如何利用深度学习技术对多源测绘信息进行数据挖掘，以提高地理信息处理的效率和准确性。通过整合不同来源的测绘数据，并应用深度学习算法进行特征提取和模式识别，本研究旨在开发一套有效的数据处理和分析框架，用于支持复杂的地理信息系统（GIS） 应用和决策制定。

关键词：深度学习；多源测绘信息；数据挖掘

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）31-0065-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

在当今数字化时代，地理信息处理[1]在各个领域扮演着至关重要的角色。随着测绘技术的不断发展和数据获取手段的多样化，多源测绘信息[2]的利用成为提高地理信息处理效率和准确性的重要途径。然而，多源数据的异构性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战，传统方法往往难以有效处理这些数据。因此，利用深度学习技术对多源测绘信息进行数据挖掘，成为解决这一问题的重要途径之一。

1 基于深度学习的多源测绘信息数据挖掘技术研究

深度学习[3]是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的非线性变换来对数据进行建模和学习。深度学习的核心思想是通过多层次的特征提取和组合来表征数据的复杂结构，从而实现对数据的高效表征和分类。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。

1.1 基于深度学习的多源测绘信息的数据挖掘方法

多源测绘信息的数据挖掘方法包括数据预处理、数据特征提取、深度学习模型的选择与训练和模型评估等步骤。通过以上步骤建立的基于深度学习的多源测绘信息数据挖掘技术能够有效地处理和分析大规模的测绘数据，提取有价值的地理信息，支持复杂的GIS应用和决策制定。

步骤1：基于深度学习的多源测绘信息的数据挖掘方法中，数据预处理是非常关键的一步，它主要包括数据格式转换、影像配准和数据融合等操作。

步骤2：基于深度学习的多源测绘信息的数据挖掘方法中，数据特征提取决定了模型对数据的理解和表征能力。在进行数据特征提取之前，首先需要对原始数据进行特征选择，其次是特征提取，在深度学习中，常用的特征提取方法包括手工设计特征和使用深度学习模型自动学习特征两种方式。

步骤3：在选择模型和训练过程中，需要考虑数据类型、任务类型、数据规模等因素。

步骤4：深度学习多源测绘信息的模型评估步骤是确保模型性能和泛化能力的关键环节。

首先是准备测试数据集，在进行模型评估之前，首先需要准备一个独立的测试数据集。这个数据集应该与训练数据集不重叠，以确保评估的客观性。测试数据集应该具有代表性，涵盖了模型可能遇到的各种情况和场景。使用已经训练好的深度学习模型对测试数据集进行预测，模型将对每个样本进行分类或识别，并输出相应的预测结果。根据评估结果，对模型进行调整和优化。

2 基于BP 神经网络的多源测绘信息数据清洗

BP神经网络[4]是一种多层前馈神经网络，利用BP 神经网络进行多源测绘信息数据清洗。

1） 输入层。

输入层接收原始的多源测绘信息数据，每个数据样本作为输入层的一个节点。输入层的节点数取决于原始数据的特征维度，每个节点代表一个特征。

2） 隐藏层。

隐藏层是BP神经网络中进行特征学习和数据处理的关键部分。隐藏层的节点数和层数可以根据问题的复杂程度和数据的特点进行调整。隐藏层的每个节点都与输入层的所有节点相连，并通过权重和偏置来计算节点的输出值。首先隐藏层通过学习原始数据的特征表示来进行特征提取，将原始数据转换为更高层次的抽象特征表示，以便于清洗和预处理。其次隐藏层通常会使用激活函数来进行非线性变换，以增加网络的表示能力。常用的激活函数包括Sigmoid 函数、ReLU函数等。

3） 输出层。

输出层接收隐藏层的输出，并产生最终的清洗结果。输出层的节点数通常与数据的清洗结果的类别数相匹配，每个节点代表一个可能的类别或清洗结果。输出层接收隐藏层的输出，并产生最终的清洗结果。输出层的节点数通常与数据的清洗结果的类别数相匹配，每个节点代表一个可能的类别或清洗结果。

基于BP神经网络的多源测绘信息数据清洗是一项关键的数据处理技术，通过该方法可以实现对原始数据的有效清洗和预处理，从而提高数据的质量和可用性。在清洗多源测绘信息数据时，BP神经网络可以发挥重要作用，帮助处理数据中存在的复杂关系和噪声，提升数据的准确性和一致性。

2.1 多源测绘信息数据提取

多源测绘信息数据提取是指从多种不同来源获取的测绘数据中，提取出有用的信息和特征，以支持地理信息处理、分析和决策制定。在数据提取之前，通常需要对原始数据进行预处理数据清洗。

首先评估多源测绘信息样本和中心之间的关联度[5]。

式中c代表多源测绘信息样本数。

划分多源测绘信息公式如下：

式中em多源测绘信息的聚类中心

将多源测绘信息数据集转变成矩阵模式，归一化输入矩阵，然后利用BP神经网络调节权值。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层级之间的神经元通过全连接方式相连，每个连接都有一个权值，表示上一层神经元对下一层神经元的影响程度。在网络结构中，任意两个随机节点之间都不存在连接，这确保了网络的稀疏性和独立性。

2.2 多源测绘信息数据挖掘

多源测绘信息数据挖掘是利用多种来源的测绘数据进行挖掘和分析，以发现数据之间的关联、模式和规律。本文采用遗传算法来划分多源信息中的数据集，进而找到不同数据之间的关联性，算法的详细过程如下：

式中n和m是两个测绘信息，sup（n） 和sup（m） 表示多源测绘信息的感兴趣程度。

利用公式（4） 得到适应度公式：

式中ρ1、ρ2表示两个权重值。

种群初始化是遗传算法中的关键步骤之一，其目标是确保种群具有多样性，以便更好地探索解空间。种群初始化在遗传算法中占据着举足轻重的地位，它是整个算法运行的起点，也是确保算法能够高效、全面搜索解空间的基础。种群初始化的主要目标是确保种群具有多样性。多样性意味着种群中的个体在解空间中分布广泛，覆盖了尽可能多的潜在解。在种群初始化的过程中，还需要考虑种群的规模和个体的编码方式。种群规模的大小直接影响到算法的搜索能力和计算效率。过小的种群规模可能导致搜索空间不足，而过大的种群规模则可能增加计算负担，降低算法的效率。

3 实验分析

深度学习在多源测绘信息中展现了优异的特征提取能力，为后续数据挖掘提供了有力支持。我们使用了某省地理数据库近5年的测绘数据，数据集包含了30 000个样本。实验关注了3个主要指标：适应度、挖掘时间和精度。这些指标反映了深度学习在数据挖掘过程中的效率和准确性，为评估其在多源测绘信息中的应用提供了依据。

3.1 适应度值的比较

为验证不同方法对多源测绘信息样本的挖掘能力，采取适应度指标来验证。适应度值越大，表示多源测绘信息挖掘效果越好。假设代次数为1 000次，以下表1是本文深度学习方法与判断聚合法和加权深度森林法的比较。

3.2 数据挖掘时间的比较

为了全面评估不同方法在相同数据规模下的性能表现，本文针对数据库规模为3 500的数据集进行了深入的对比分析。在这个过程中，本文首先将数据集输入深度学习模型中，并对模型参数进行了调整，以确保每种方法都能在最佳状态下运行。

通过表2中的数据，可以清晰地看到不同方法在运行时间上的差异。运行时间的长短直接反映了方法在处理多源测绘信息数据时的效率。时间耗时越少，说明该方法在数据挖掘方面的效果越显著，也就意味着它在实际应用中能更快地给出结果，从而提高了工作效率。

在对比结果中，可以发现本文提出的方法在运行时间上表现尤为出色。与判断聚合法相比，本文方法在相同数据规模下的运行时间提高了10秒；而与加权深度森林方法相比，本文方法节省了5秒。这样的时间提升在大量数据处理中显得尤为重要，尤其是在对实时性要求较高的应用场景中，效率的提升能够显著增强方法的实用性和竞争力。

3.3 数据挖掘精度的比较

对数据挖掘精准度进行测试，数据库规模均采用30 000张，如表3所示，检测精度越高，数据挖掘中的效果越显著，本文方法相比较于判断聚合法和加权深度森林方法检测精度分别提高了13.67%和7.73，证明了本文方法在多源测绘信息数据挖掘中的优势。

4 结束语

本研究成功展示了深度学习技术在多源测绘信息数据挖掘中的应用潜力和实际效果。通过构建和训练深度学习模型，能够有效地从多源测绘数据中提取关键特征，并识别出有价值的模式。这一方法不仅提高了地理信息处理的效率，还增强了对复杂地理现象的理解和分析能力。深度学习技术的引入为GIS领域带来了新的视角和工具，使得决策者能够基于更准确和全面的数据做出更加明智的决策。

参考文献：

[1] 田江博.地理信息服务处理的方法研究[J].长春师范大学学报，2020，39（8）：92-97.

[2] 梁科.基于不确定场定义模糊贡献度的多源测绘信息数据挖掘研究[J].现代电子技术，2023，46（18）：71-76.

[3] 姜来为，王策，杨宏宇.基于深度学习的多目标跟踪研究进展综述[J/OL]. 吉林大学学报（工学版），1-17[2024-04-17].

10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240149.

[4] 鲍海泉，方瑞寅.基于BP神经网络的目标识别算法和多源感知技术相融合的GIS性能检测方法[J].工业仪表与自动化装置，2024（2）： 97-100，117.

[5] 梁科.基于不确定场定义模糊贡献度的多源测绘信息数据挖掘研究[J].现代电子技术，2023，46（18）：71-76.

【通联编辑：梁书】