AIST, 2012

Географические информационные системы (ГИС) - это информационные системы, которые работают с особым видом данных - геоданными (называемых также пространственными, географическими, геопространственными данными). Основными особенностями геоданных являются:

• привязка к системам координат, позволяющим устанавливать местоположение любых элементов в глобальном географическом пространстве;
• большие объемы;
• тесная связь геометрической и атрибутивной информации.

Геоданные и их анализ позволяют решать множество практических задач, включая задачи природно-ресурсного картографирования. Однако обычно природа объекта анализа достаточно сложна. Дешифрируемые объекты как правило отличаются большой вариабельностью и мультимодальностью, и для их выделения лучше использовать непараметрические методы, т.е. методы, не накладывающие ограничений на статистическое распределение треннировочных данных. До недавних пор непараметрические классификаторы и другие методы машинного обучения были недоступны из-за банального недостатка вычислительной мощности и плохой методологической интеграции ГИС с другими областями (таких как медицинская диагностика и компьютерное зрение). Прогресс последних лет позволил наконец применить эти методы к большим массивам геоданных включая данные дистанционного зондирования. Такие методы, как деревья классификации и регрессии, метод опорных векторов и нейронные сети получили достаточно широкое распространение в науке, но до сих пор не очень активно используются на практике.

В мини-курсе мы кратко рассмотрим с какими геоданными и задачами приходится сталкиваться ГИС-аналитику, разберем несколько практических примеров применения деревьев классификации для выделения интересующих объектов или явлений, а также метод максимальной энтропии применительно к ситуации, когда у исследователя нет данных об отсутствии объекта, а есть только данные о присутствии.

План:

1. Геоданные: задачи, источники, методы, ПО для работы с ними
2. Непараметрические классификаторы для анализа данных дистанционного зондирования
3. Метод максимальной энтропии для пространственного нишевого анализа

Материалы мини-курса можно найти здесь: http//gis-lab.info/docs/aist