GIS信息综合：离散化与动态选取的粗集方法

"GIS信息综合中一种改进的粗集选取方法 (2011年)" GIS（地理信息系统）信息综合是一个复杂的过程，涉及到地理空间数据的分析、处理和整合。在2011年的论文中，作者针对GIS信息表的特性提出了一种改进的粗集选取方法，以解决传统粗集理论在GIS应用中遇到的问题。粗集理论是一种处理不确定性和不完全信息的数学工具，常用于数据预处理和决策分析。 在传统的基于粗集的GIS信息综合方法中，离散化是一个关键步骤，但其效率和效果往往受限。论文提出先离散化再添加决策属性的策略，即首先对原始数据进行离散化处理，然后在离散化的数据基础上添加决策属性，这有助于提高离散化的效率。离散化是将连续数据转化为离散数据的过程，便于后续的分析和决策。 动态评价目标重要性并选取的方法是本文的核心创新点。这种方法不再是一次性根据定量指标舍弃重要性低的目标，而是考虑到空间要素之间的相互关联和影响。通过动态评价，可以确保在综合过程中保留那些对整体空间特征有重大影响的目标，从而保持目标综合前后空间特征的一致性。这尤其重要，因为GIS中的空间要素通常是相互关联的，静态的选取方式可能会忽略这种关联性，导致重要信息的丢失。 此外，论文还指出了传统方法在离散化和目标选取过程中的问题。例如，贪心算法虽然能够找到较好的离散化结果，但计算成本较高，对于大量空间实体可能无法有效处理。而静态评价目标重要性的方法则可能过于简单，忽略了空间中点群分布的密集性，可能会错误地剔除某些重要区域。 通过改进的粗集选取方法，论文提供了一种更有效的GIS信息综合途径，不仅提高了离散化效率，还能更全面地考虑空间和属性信息，同时保证了空间特征的稳定性。这种方法对于地理空间数据的分析和决策支持具有重要的实践意义，尤其在处理大规模、高复杂性的GIS数据时，能更好地服务于城市规划、环境保护、灾害预警等多个领域。