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人工智能技术在GIS应用中的研究

摘要:人工智能技术与GIS相结合,能够对海量空间地理数据中的结构化和非结

构化知识进行表达推理,预测未来发展趋势,智能化的解决复杂的现实问题。文中

阐述了人工智能与GIS结合的研究热点,在智能化知识推理中给出了详细解释,

并以实例具体描述了专家系统中自然语言输入到结果输出的运行过程。

关键词:人工智能;人工神经元网络;专家系统

人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学、控制论、信息论、

神经生物学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科;

是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门综合性的边缘学科。它借

助于计算机建造智能系统,完成诸如模式计算识别、自然语言理解、程序自动设

计、定理自动证明、机器人、专家系统等应用活动;其主要任务是建立智能信息

处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统[1]。

当前普遍的GIS系统需要完成管理大量复杂的地理数据的任务,目前,GIS

技术主要侧重于解决复杂的空间数据处理与显示问题,其推广应用遇到的最大困

难是缺乏足够的专题分析模型,或者说GIS的数据分析能力较弱,而这一能力的

提高从根本上依赖于人工智能中的知识工程、问题求解、规划、决策、自动推理

技术等的发展与应用。从这一点上讲,在不久的将来,AI在GIS系统中的应用,

尤其是其智能化分析功能将大大改善传统GIS应用范围,将GIS应用提高到一个

新的层次。

将AI应用到GIS中,使之能够对结构化或非结构化的知识进行表达与推

理。以构成一个完整的智能化地理信息系统。通过增强其在问题求解、自动推理、

决策、知识表示与使用等方面的能力,使得GIS的专题分析模型能自动地、智能

化地解决复杂的现实问题,是GIS的重要发展方向之一[2]。

1AI在GIS应用领域

人工智能与地理信息系统的结合,其产生的专题分析模型可以增强问题求

解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,并能够智能化的解决复杂

的现实问题。具体应用领域包括生态评估、环境保护、农林土地建设、地图制图

及数据获取、交通运输、通讯电力网络规划、灾害预防、养殖副业、城市规划等

等。按GIS应用中涉及的具体AI方法来分,又有GIS与专家系统(ExpertSystem,ES)

或基于知识的专家系统(Knowledge-basedExpertSystem,KBES)的结合,GIS与模

糊推理的结合,GIS与模式识别(PatternRecognition,PR)的结合,GIS与决策支持

系统(DecisionSupportSys-tem,DSS)的结合等。

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2AI在GIS中的研究热点

现实的需求要求GIS不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务,更为重

要的是实现与地理数据相关的分析、评价、预测和辅助决策[3],从而解决复杂的

规划和管理问题。所以,强化分析手段是拓展和深化地理信息系统应用的关键。

2.1空间信息智能化处理

空间分析的主要功能不是简单地从地理数据库中通过“检索”和“查

询”提取空间信息,而是利用各种空间分析模型及空间操作对空间数据进行处理,

从而发现新的知识。传统的GIS模型经过智能化改进可用于描述各类地理因素

主要特征并预测系统将来的发展趋势[4]。模型如图1所示：

人工神经网络是一种用计算机去模拟生物机制的方法,是一种不确定的方法。它

们不要求对事物的机制有明确的了解,系统的输出取决于系统输入和输出之间的

连接权,而这些连接权的数值则是根据历史上曾经发生过的事例训练得到的,这种

方式对解决机理尚不明确的问题特别有效。与传统的统计模型相比,人工神经网

络和遗传算法更适合分布不明确的非线形问题。目前,比较成形的人工神经网络

模型有:BP网、SOM(Sel-Org