[发明专利]基于空间信息与统计学习的空间信息变化检测与分类方法

权利要求书

1.一种基于空间信息与统计学习的空间信息变化检测与分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)空间信息采集：对同一研究区域的新、旧空间信息进行采集；

(2)数据预处理：对所得空间信息数据进行统一化处理；

(3)制定空间信息变化检测与分类规则：对变化前后各空间要素进行匹配，根据空间要素的特征制定对应的变化检测与分类规则；

(4)样本训练与检测分类：通过样本训练构建支持向量机分类器，并对待测数据进行变化检测与分类；

所述步骤(2)中的统一化处理包括对变化前后的空间信息数据进行数据格式统一、属性格式统一以及坐标系统一；

所述步骤(3)中空间要素的匹配包括属性匹配和几何匹配，其中，空间要素按研究目的不同分为点要素、线要素和面要素；

所述步骤(4)中支持向量机分类器的构建指的是基于各空间要素的分类规则，选取相应的特征因子，依次进行匹配，对每种变化类型各提取部分样本作为训练集，使用支持向量机进行样本训练，生成分类模型；剩余样本则作为测试集，通过生成的分类模型进行检测与分类；

空间点要素的几何变化类型分为移动、新增和消失；空间线要素的几何变化类型分为移动、新增、消失、延长、缩短和变形；空间面要素的几何变化类型分为移动、新增、消失、扩大、缩小和变形；

对空间点要素的分类选择属性和点坐标作为特征因子；对空间线要素的分类选择属性、形状、线长和端点坐标作为特征因子；对空间面要素的分类选择属性、面积、形状和中心坐标作为特征因子；

所述步骤(1)中的空间信息分为地上信息和地下信息，其中，地上信息由对应数据库直接获取，地下信息需进行实地采集，以探测地下水分布，步骤如下：

a、选定探测区域，按方形回线的方式布置发射线圈；

b、选定数据采集点，铺设方形接收线圈；

c、启动探测装置，通过电磁信号的发射与接收对地下水的分布情况进行探测；

d、使用上位机中的反演软件对所接收的信息进行反演解译，获得该采集点不同深度下的含水率；

e、重复上述步骤，对同一直线上多个数据采集点进行采集，并将所得解译结果导入GIS系统进行矢量化，根据剖面内含水量进行分区，获得对应剖面的水分布矢量图层。

2.根据权利要求1所述的一种基于空间信息与统计学习的空间信息变化检测与分类方法，其特征在于：所述探测装置由用于发射电磁信号的发射系统、用于接收反射的电磁信号的接收系统和用于仪器控制及数据通信的通信系统组成；所述发射系统包括控制模块、驱动模块、功率发射模块、发射天线模块和蓄电池；所述接收系统包括信号采集模块、磁共振调节模块、瞬变电磁调节模块和接收天线模块；所述通信系统包括端口扩展模块、接口转换模块以及用于数据处理和显示的上位机。

3.根据权利要求2所述的一种基于空间信息与统计学习的空间信息变化检测与分类方法，其特征在于：所述上位机经接口转换模块依次连接储能电源模块、功率发射模块和发射天线模块；所述上位机还经接口转换模块依次连接控制模块、驱动模块、功率发射模块和发射天线模块，所述控制模块分别与信号采集模块和储能电源模块连接，所述上位机经端口扩展模块、信号采集模块和磁共振调节模块与接收天线模块相连。

4.根据权利要求3所述的一种基于空间信息与统计学习的空间信息变化检测与分类方法，其特征在于：所述功率发射模块、发射天线模块、信号采集模块和接收天线模块内都包含磁共振和瞬变电磁两种工作模式，使用时根据需要通过开关、继电器或通信接口进行模式切换。