石 巖

1. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學(xué)地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079； 3. 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院地理信息系，湖南 長(zhǎng)沙 410083

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時(shí)空數(shù)據(jù)異常模式挖掘方法研究

石 巖1，2，3

1. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學(xué)地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079； 3. 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院地理信息系，湖南 長(zhǎng)沙 410083

時(shí)空異常模式在時(shí)空數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為偏離整體或局部時(shí)空分布的時(shí)空實(shí)體，可能隱含著潛在的重要信息，并代表了特殊的地理現(xiàn)象或地理過(guò)程。時(shí)空異常模式挖掘已成為時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的重要研究?jī)?nèi)容，并在極端氣候事件識(shí)別、環(huán)境監(jiān)測(cè)、交通擁堵檢測(cè)、犯罪和流行病爆發(fā)熱點(diǎn)探測(cè)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)獲取能力的提高，時(shí)空數(shù)據(jù)表現(xiàn)出多樣、海量、動(dòng)態(tài)、多尺度(或多分辨率)等特性，迫切需要針對(duì)不同類(lèi)型的時(shí)空數(shù)據(jù)并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用發(fā)展時(shí)空異常模式的挖掘方法。為此，本文針對(duì)幾種典型的時(shí)空數(shù)據(jù)深入開(kāi)展時(shí)空異常模式挖掘的研究工作，主要內(nèi)容包括：

(1) 對(duì)傳統(tǒng)異常模式的類(lèi)型和特征進(jìn)行了簡(jiǎn)要描述，在此基礎(chǔ)上結(jié)合不同類(lèi)型空間/時(shí)空數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和異常模式的表現(xiàn)特征，對(duì)空間/時(shí)空異常模式進(jìn)行了詳細(xì)分類(lèi)和描述，并建立了一個(gè)時(shí)空數(shù)據(jù)異常模式挖掘框架。

(2) 針對(duì)兩種不同類(lèi)型的空間數(shù)據(jù)，提出了基于層次約束圖的空間異常模式探測(cè)方法：①對(duì)于空間點(diǎn)事件數(shù)據(jù)，發(fā)展了一種基于層次約束Delaunay三角網(wǎng)(TIN)的異常模式探測(cè)方法。該方法通過(guò)對(duì)原始TIN進(jìn)行一種層次邊長(zhǎng)約束，逐步提取全局、局部以及內(nèi)部空間異常點(diǎn)和異常區(qū)域。②對(duì)于帶有專(zhuān)題屬性的空間數(shù)據(jù)，發(fā)展了一種融合層次約束圖與局部密度思想的空間異常模式探測(cè)方法。該方法在空間約束TIN的基礎(chǔ)上進(jìn)一步顧及專(zhuān)題屬性距離約束TIN，以有效探測(cè)空間異常點(diǎn)和異常區(qū)域，并利用局部密度思想度量空間實(shí)體的異常度，從而進(jìn)行可視化分析。

(3) 針對(duì)時(shí)空點(diǎn)事件數(shù)據(jù)和帶有專(zhuān)題屬性的時(shí)空序列數(shù)據(jù)，提出了時(shí)空耦合的異常模式探測(cè)策略：①以Twitter時(shí)空點(diǎn)事件數(shù)據(jù)為例，通過(guò)顧及點(diǎn)事件的空間/時(shí)空異常分布，發(fā)展了一種基于時(shí)空耦合聚類(lèi)的時(shí)空演變模式探測(cè)方法。該方法可以充分提取Twitter時(shí)空點(diǎn)事件在空間映射后所形成的各種類(lèi)型空間簇和空間異常分布模式，并從時(shí)空演變的角度探測(cè)不同類(lèi)型空間簇和空間異常的形成過(guò)程。②以城市路網(wǎng)交通流時(shí)空序列為例，發(fā)展了一種融合動(dòng)態(tài)時(shí)空傳遞的時(shí)空流異常模式探測(cè)方法。該方法通過(guò)對(duì)交通流的時(shí)空傳遞進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)分析，并進(jìn)一步從全局和局部的角度充分探測(cè)靜態(tài)分布異常模式和動(dòng)態(tài)突變異常模式。

(4) 為分析異常模式的發(fā)生機(jī)制，從時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的角度出發(fā)，通過(guò)顧及時(shí)空序列數(shù)據(jù)的空間多尺度效應(yīng)，融合多尺度空間聚類(lèi)與時(shí)間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，提出了異常模式的時(shí)空遙相關(guān)挖掘框架：①融合顧及空間鄰近的層次聚類(lèi)方法和異常模式間的時(shí)間延遲效應(yīng)，探索了海洋氣候指數(shù)與中國(guó)陸地異常降水間的時(shí)空遙相關(guān)。②融合尺度空間聚類(lèi)方法和滑動(dòng)時(shí)間窗口思想，對(duì)全球異常海溫與全球陸地異常降水以及全球異常海壓與中國(guó)陸地異常氣溫之間進(jìn)行了時(shí)空遙相關(guān)挖掘。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析說(shuō)明，該方法不僅可以得到與先驗(yàn)知識(shí)吻合的模式，還得到了一些未知的模式，有助于進(jìn)一步深入分析異常氣候的發(fā)生機(jī)制。

Author： SHI Yan (1988—)，male，Post-doc in State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping & Remote Sensing-Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology,received his doctoral degree from Central South University on December 2015，(PhD advisor: Prof. DENG Min), majors in methodologies and applications of spatio-temporal data mining.

E-mail： whu_shiy@126.com

Methodologies of Mining Anomaly Patterns from Spatio-temporal Data

SHI Yan1，2，3

1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping & Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 2. Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 3. Department of Geo-informatics, Central South University, Changsha 410083, China

石巖.時(shí)空數(shù)據(jù)異常模式挖掘方法研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(11)：1386.

10.11947/j.AGCS.2016.20160360.

SHI Yan.Methodologies of Mining Anomaly Patterns from Spatio-temporal Data[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(11):1386. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160360.

P208

D

1001-1595(2016)11-1386-01

國(guó)家863計(jì)劃主題項(xiàng)目(2013AA122301)

2016-07-15

石巖(1988—)，男，武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室-地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心博士后，2015年12月畢業(yè)于中南大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師：鄧敏教授)，研究方向?yàn)闀r(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的理論方法及其應(yīng)用。