基于特征匹配的土地利用数据语义邻近度计算

doi:10.18402/resci.2017.03.03

摘要/Abstract

摘要：

定量化语义关系的判断是地理数据处理的关键,也是地理本体建模与表达的难点,土地利用数据作为典型的专题性地理数据,其语义特征上的邻近关系如何,是土地资源统计、整理、规划、管理和开发需要关注的问题。针对土地利用数据的语义特征,从《土地利用现状分类》的依据出发,结合其权属特征,建立了土地利用数据语义特征的多细节层次表达模型;随后应用特征匹配的方法,通过计算其在权属、覆盖成因、覆盖类型、用途、利用状态、植被类型、附着物性质、利用方式等方面的匹配关系得到土地利用数据语义邻近度的具体度量值,实现土地利用数据从语义建模到邻近度计算的整个过程。在试验中则以具有不同语义特征的土地利用数据实体为例进行语义邻近关系计算,并将试验结果与实际经验判断进行比较,证明该模型具有较强的实用性,计算结果符合人类的认知。

关键词: 土地利用数据, 语义特征, 邻近度, 特征匹配

Abstract:

This research aimed to compute the semantic proximity in land-use data. First,this research established a model to express the layer of details of the semantic characteristics in land-use data,started from the basic situation of land-use category and combined with characteristics of ownership. Second,feature-matching was used to gain concrete metric values by computing the matching relationship among ownership,reason of coverage,land cover type,usage,using state,nature of the stem in vegetation,habits of growth in vegetation,usage of vegetation and land use patterns. This research achieves the whole process from semantic modeling to the semantic proximity in land-use data. Third,this experiment takes 38 entities in land-use data as an example to compute semantic proximity among those with the same characteristic in ownership but different characteristic in land use type,and compares the result of the experiment with the judgment of the practical experience to discover that the result of calculations conforms to human cognition and the methods used in calculating the semantic similarity have strong practicability. Finally,the computation results of semantic proximity were transformed into a spatial measurable value to divide the land-use patch into this have the adjacent relationship in spatial position based on the semantic proximity which the area of is smaller than the threshold when the scale is change smaller in the processing of land-use data in order to demonstrate the practical value of the research findings. The results of this research can be directly applied to statistics,processing,planning,management and development of land resources,and in computing semantic proximity in land-use data to calculate semantic adjacent relationships in other related spatial geographic data.

Key words: land-use data, semantic feature, proximity, feature matching

贾小斌, 艾廷华, 彭子凤. 基于特征匹配的土地利用数据语义邻近度计算[J]. 资源科学, 2017, 39(3): 408-417.

Xiaobin JIA, Tinghua AI, Zifeng PENG. Computation of semantic proximity in land-use data based on feature-matching[J]. Resources Science, 2017, 39(3): 408-417.

图/表 6

图1

图 2

图3

表 1

土地利用数据语义特征的多细节层次表达"

	土地利用数据语义特征的多细节层次表达
E₁	{OS,水田,人工建造,植被,农用地,已利用,草本,水生,农作物,0,生产性利用}
E₂	{OS,水浇地,人工建造,植被,农用地,已利用,草本,旱生,农作物,0,生产性利用}
E₃	{OS,旱地,人工建造,植被,农用地,已利用,草本,旱生,农作物,0,生产性利用}
E₄	{OS,果园,人工建造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,农作物,0,生产性利用}
E₅	{OS,茶园,人工建造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,农作物,0,生产性利用}
E₆	{OS,其他园地,人工建造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,农作物,0,生产性利用}
E₇	{OS,有林地,自然营造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,非农作物,0,生产性利用}
E₈	{OS,灌木林地,自然营造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,非农作物,0,生产性利用}
E₉	{OS,其他林地,人工建造,植被,农用地,已利用,木本,旱生,非农作物,0,生产性利用}
E₁₀	{OS,天然牧草地,自然营造,植被,农用地,已利用,草本,旱生,非农作物,0,生产性利用}
E₁₁	{OS,人工牧草地,人工建造,植被,农用地,已利用,草本,旱生,非农作物,0,生产性利用}
E₁₂	{OS,其他草地,自然营造,植被,其他土地,未利用,草本,旱生,非农作物,0,0}
E₁₃	{OS,城市,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,建筑物用地,非生产性利用}
E₁₄	{OS,建制镇,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,建筑物用地,非生产性利用}
E₁₅	{OS,村庄,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,建筑物用地,非生产性利用}
E₁₆	{OS,采矿用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,生产性利用}
E₁₇	{OS,风景名胜及特殊用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,建筑物用地,非生产性利用}
E₁₈	{OS,铁路用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₁₉	{OS,公路用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₂₀	{OS,农村道路,人工建造,硬表面,农用地,已利用,0,0,0,0,非生产性利用}
E₂₁	{OS,机场用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₂₂	{OS,港口码头用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₂₃	{OS,管道运输用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₂₄	{OS,河流水面,自然营造,湿区,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₂₅	{OS,湖泊水面,自然营造,湿区,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₂₆	{OS,水库水面,人工建造,湿区,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₂₇	{OS,坑塘水面,人工建造,湿区,农用地,已利用,0,0,0,0,非生产性利用}
E₂₈	{OS,沿海滩涂,自然营造,湿区,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₂₉	{OS,内陆滩涂,自然营造,湿区,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₃₀	{OS,沟渠,人工建造,硬表面,农用地,已利用,0,0,0,0,非生产性利用}
E₃₁	{OS,水工建筑用地,人工建造,硬表面,建设用地,已利用,0,0,0,构筑物用地,非生产性利用}
E₃₂	{OS,冰川及永久积雪,自然营造,冰雪,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₃₃	{OS,设施农用地,人工建造,硬表面,农用地,已利用,0,0,0,0,生产性利用}
E₃₄	{OS,田坎,人工建造,植被,农用地,已利用,草本,旱生,非农作物,0,非生产性利用}
E₃₅	{OS,盐碱地,自然营造,植被,其他土地,未利用,草本,旱生,非农作物,0,0}
E₃₆	{OS,沼泽地,自然营造,植被,其他土地,未利用,草本,水生,非农作物,0,0}
E₃₇	{OS,沙地,自然营造,裸土,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}
E₃₈	{OS,裸地,自然营造,裸土,其他土地,未利用,0,0,0,0,0}

表 1

图 4

表 2

土地利用数据语义邻近度计算结果"

G_SND	E₁	E₂	E₃	E₄	E₅	E₆	E₇	E₈	E₉	E₁₀	E₁₁	E₁₂	E₁₃	E₁₄	E₁₅	E₁₆	E₁₇	E₁₈	E₁₉
E₁	1	0.74	0.74	0.54	0.54	0.54	0.29	0.29	0.38	0.43	0.54	0.14	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₂	0.74	1	1.00	0.74	0.74	0.74	0.43	0.43	0.54	0.60	0.74	0.25	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₃	0.74	1.00	1	0.74	0.74	0.74	0.43	0.43	0.54	0.60	0.74	0.25	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₄	0.54	0.74	0.74	1	1.00	1.00	0.60	0.60	0.74	0.43	0.54	0.14	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₅	0.54	0.74	0.74	1.00	1	1.00	0.60	0.60	0.74	0.43	0.54	0.14	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₆	0.54	0.74	0.74	1.00	1.00	1	0.60	0.60	0.74	0.43	0.54	0.14	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₇	0.29	0.43	0.43	0.60	0.60	0.60	1	1.00	0.82	0.74	0.60	0.33	0.05	0.05	0.05	0.12	0.05	0.05	0.05
E₈	0.29	0.43	0.43	0.60	0.60	0.60	1.00	1	0.82	0.74	0.60	0.33	0.05	0.05	0.05	0.12	0.05	0.05	0.05
E₉	0.38	0.54	0.54	0.74	0.74	0.74	0.82	0.82	1	0.60	0.74	0.25	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₁₀	0.43	0.60	0.60	0.43	0.43	0.43	0.74	0.74	0.60	1	0.82	0.48	0.05	0.05	0.05	0.12	0.05	0.05	0.05
E₁₁	0.54	0.74	0.74	0.54	0.54	0.54	0.60	0.60	0.74	0.82	1	0.38	0.10	0.10	0.10	0.18	0.10	0.10	0.10
E₁₂	0.14	0.25	0.25	0.14	0.14	0.14	0.33	0.33	0.25	0.48	0.38	1	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₃	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	1	1.00	1.00	0.40	1.00	0.65	0.65
E₁₄	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	1.00	1	1.00	0.40	1.00	0.65	0.65
E₁₅	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	1.00	1.00	1	0.40	1.00	0.65	0.65
E₁₆	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.12	0.12	0.18	0.12	0.18	0.00	0.40	0.40	0.40	1	0.40	0.65	0.65
E₁₇	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	1.00	1.00	1.00	0.40	1	0.65	0.65
E₁₈	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1	1.00
E₁₉	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1.00	1
E₂₀	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.11	0.11	0.18	0.11	0.18	0.00	0.47	0.47	0.47	0.27	0.47	0.47	0.47
E₂₁	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1.00	1.00
E₂₂	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1.00	1.00
E₂₃	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1.00	1.00
E₂₄	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₅	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₆	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.47	0.47	0.47	0.47	0.47	0.75	0.75
E₂₇	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.11	0.11	0.18	0.11	0.18	0.00	0.33	0.33	0.33	0.17	0.33	0.33	0.33
E₂₈	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₉	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₀	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.18	0.11	0.11	0.18	0.11	0.18	0.00	0.47	0.47	0.47	0.27	0.47	0.47	0.47
E₃₁	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.10	0.05	0.05	0.10	0.05	0.10	0.00	0.65	0.65	0.65	0.65	0.65	1.00	1.00
E₃₂	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₃	0.29	0.29	0.29	0.29	0.29	0.29	0.21	0.21	0.29	0.21	0.29	0.00	0.27	0.27	0.27	0.47	0.27	0.27	0.27
E₃₄	0.38	0.54	0.54	0.38	0.38	0.38	0.43	0.43	0.54	0.60	0.74	0.38	0.18	0.18	0.18	0.10	0.18	0.18	0.18
E₃₅	0.14	0.25	0.25	0.14	0.14	0.14	0.33	0.33	0.25	0.48	0.38	1.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₆	0.25	0.14	0.14	0.05	0.05	0.05	0.21	0.21	0.14	0.33	0.25	0.70	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₇	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₈	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.05	0.00	0.05	0.00	0.21	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
G_SND	E₂₀	E₂₁	E₂₂	E₂₃	E₂₄	E₂₅	E₂₆	E₂₇	E₂₈	E₂₉	E₃₀	E₃₁	E₃₂	E₃₃	E₃₄	E₃₅	E₃₆	E₃₇	E₃₈
E₁	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.38	0.14	0.25	0.00	0.00
E₂	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.54	0.25	0.14	0.00	0.00
E₃	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.54	0.25	0.14	0.00	0.00
E₄	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.38	0.14	0.05	0.00	0.00
E₅	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.38	0.14	0.05	0.00	0.00
E₆	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.38	0.14	0.05	0.00	0.00
E₇	0.11	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.21	0.43	0.33	0.21	0.05	0.05
E₈	0.11	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.21	0.43	0.33	0.21	0.05	0.05
E₉	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.54	0.25	0.14	0.00	0.00
E₁₀	0.11	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.11	0.05	0.05	0.21	0.60	0.48	0.33	0.05	0.05
E₁₁	0.18	0.10	0.10	0.10	0.00	0.00	0.10	0.18	0.00	0.00	0.18	0.10	0.00	0.29	0.74	0.38	0.25	0.00	0.00
E₁₂	0.00	0.00	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.00	0.38	1.00	0.70	0.21	0.21
E₁₃	0.47	0.65	0.65	0.65	0.00	0.00	0.47	0.33	0.00	0.00	0.47	0.65	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₄	0.47	0.65	0.65	0.65	0.00	0.00	0.47	0.33	0.00	0.00	0.47	0.65	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₅	0.47	0.65	0.65	0.65	0.00	0.00	0.47	0.33	0.00	0.00	0.47	0.65	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₆	0.27	0.65	0.65	0.65	0.00	0.00	0.47	0.17	0.00	0.00	0.27	0.65	0.00	0.47	0.10	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₇	0.47	0.65	0.65	0.65	0.00	0.00	0.47	0.33	0.00	0.00	0.47	0.65	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₈	0.47	1.00	1.00	1.00	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1.00	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₁₉	0.47	1.00	1.00	1.00	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1.00	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₀	1	0.47	0.47	0.47	0.00	0.00	0.33	0.69	0.00	0.00	1.00	0.47	0.00	0.57	0.29	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₁	0.47	1	1.00	1.00	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1.00	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₂	0.47	1.00	1	1.00	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1.00	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₃	0.47	1.00	1.00	1	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1.00	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₄	0.00	0.00	0.00	0.00	1	1.00	0.08	0.10	1.00	1.00	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	0.60	0.60
E₂₅	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	1	0.08	0.10	1.00	1.00	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	0.60	0.60
E₂₆	0.33	0.75	0.75	0.75	0.08	0.08	1	0.47	0.08	0.08	0.33	0.75	0.00	0.17	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₇	0.69	0.33	0.33	0.33	0.10	0.10	0.47	1	0.10	0.10	0.69	0.33	0.00	0.38	0.29	0.00	0.00	0.00	0.00
E₂₈	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	1.00	0.08	0.10	1	1.00	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	0.60	0.60
E₂₉	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	1.00	0.08	0.10	1.00	1	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	0.60	0.60
E₃₀	1.00	0.47	0.47	0.47	0.00	0.00	0.33	0.69	0.00	0.00	1	0.47	0.00	0.57	0.29	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₁	0.47	1.00	1.00	1.00	0.00	0.00	0.75	0.33	0.00	0.00	0.47	1	0.00	0.27	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₂	0.00	0.00	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	1	0.00	0.00	0.21	0.21	0.60	0.60
E₃₃	0.57	0.27	0.27	0.27	0.00	0.00	0.17	0.38	0.00	0.00	0.57	0.27	0.00	1	0.18	0.00	0.00	0.00	0.00
E₃₄	0.29	0.18	0.18	0.18	0.00	0.00	0.18	0.29	0.00	0.00	0.29	0.18	0.00	0.18	1	0.38	0.25	0.00	0.00
E₃₅	0.00	0.00	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.00	0.38	1	0.70	0.21	0.21
E₃₆	0.00	0.00	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.21	0.00	0.00	0.21	0.00	0.25	0.70	1	0.21	0.21
E₃₇	0.00	0.00	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	1	1.00
E₃₈	0.00	0.00	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	0.60	0.60	0.00	0.00	0.60	0.00	0.00	0.21	0.21	1.00	1

表 2

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