基于信息識別的園林植物地理信息查詢系統

李 勛

（1.西安職業技術學院 教務處，陜西 西安 710077）

我國是一個植物種類極為豐富的國家，園林更是人們生產生活中不可或缺的景觀資源之一。隨著互聯網技術的發展，人們對信息與資源的獲取更便捷，萬維網成為地理空間信息資源獲取的主要方式與載體，但相關信息數量也在急速增加，“信息爆炸”給信息的精準搜尋帶來了巨大挑戰。如今，人工觀察、記錄并采用被動輸入的信息查詢方式已很難滿足難度日益增加的信息檢索需求。在大數據背景下，為深度挖掘并最大化開發利用園林植物資源，智能信息技術已儼然成為園林植物地理信息管理中亟待引進的技術之一。園林植物景觀信息可反映現實世界中植物的存在方式及其生長狀態，信息識別是指接受者從既定位置出發，根據本身具有的知識和經驗對信息進行相關識別。不考慮其他干擾條件，將園林植物信息識別技術與服務目標相結合，可在分析植物信息有用性的同時，合理構建宏觀園林信息環境，這是實現信息價值唯一的實踐前提[1-2]。

目前以WebGIS 技術為主的園林植物地理信息查詢系統，需要限定各類擺放景觀的實際位置，以被動化信息輸入為基礎數據，在個體化區域環境中，實現對植物地理信息的合理查詢；而實際應用中，這種被動輸入信息的模式缺少主動識別過程，智能化程度較低，且易導致植物地理景觀所受保護能力不斷下降。為解決該問題，本文引入信息識別技術，在組件式GIS 開發平臺的支持下，設計了一種新型園林植物地理信息查詢系統，在完善現有數據庫服務器架構的同時，對地理信息參量進行空間化建模處理，并通過構建決策樹訓練集合的主動信息識別方式促進植物屬性特征查詢與空間地理特征查詢能力的不斷增強。

1 系統軟件設計

本文按照空間化建模、基于決策樹訓練的信息查詢、數據庫服務器架構鏈接的流程搭建系統的軟件執行環境。

1.1 園林植物地理信息識別方法設計

空間化建模是園林植物地理信息管理系統在信息處理過程中最重要的景觀特征處理工具，也是地理信息查詢與決策成果展示的必要操作技術。人僅憑肉眼很難在一堆待選數據中分辨出某一固定區域內的園林植物地理信息，且由于數據信息自身的可感知、可操控等特性，與屬性特征查詢模塊和地理特征查詢模塊所匹配的提取操作應是一項極復雜的流程[3-4]。對于園林植物地理信息查詢系統來說，待識別信息的空間化建模涉及非空間數據等多項操作，其建模處理的關鍵是識別園林區域環境中的地理信息參量與非空間專題信息參量，在既定識別技術的支持下，將二者完全轉化為數字化表達形式，并借助組件式GIS 開發平臺進行有機整合，從而實現對園林地理空間的空間化環境重構[5]。通過空間化建模識別園林植物地理信息，即

式中，i0、in分別為園林空間環境中的最小、最大地理信息查詢條件；n為待識別地理信息的迭代執行系數；q?為園林植物地理信息的分辨識別參量；yˉ為園林景觀數據的迭代均值；k?為特定園林植物景觀的地理信息特征值。

根據識別的園林植物地理信息，以決策樹訓練的方式提取空間地理信息特征。決策樹訓練是指收集園林植物地理信息訓練樣本，提取空間地理特征，并利用這些信息樣本與特征生成具有分類能力樹狀決策機構的過程。對提取的空間地理信息特征進行加窗處理，構建園林植物地理信息查詢控制函數，完成信息查詢。通常經過訓練的決策樹組織可直接應用于地理信息管理系統的特征信息識別，其質量水平將直接影響信息識別技術的應用準確率和系統的實際運行效率。決策樹訓練遵循自上而下的原則，除原有葉節點外，每個節點處均能生成兩個或兩個以上的信息事件，經過多次累計，生成一棵二叉樹或多叉樹結構體[6-8]。決策樹訓練處理深度和廣度完全取決于園林植物地理信息特征集的大小和特征區分度條件，信息特征集區分度不高或特征值過大均會導致決策樹分類效率的持續降低。因此，在選取訓練特征時應注意不要一次性挑選過多的信息參量，這也是園林植物地理信息始終具備降維處理能力的主要原因。系統決策樹訓練的空間地理信息特征提取結果可表示為：

式中，dn為第n個園林植物景觀的地理信息特征值；β、χ分別為兩個不同的地理信息數據識別條件。

對提取的空間地理信息特征進行加窗處理，窗函數形式為：

式中，x?為特征提取的決策變量；N(t)為空間地理數據的關聯語義特征分辨率。

根據處理結果，構建園林植物地理信息查詢控制函數，即

式中，vt為園林植物地理信息查詢的速度；c1為園林植物地理信息查詢聚類的空間規劃系數；α1、α2為[0,1]之間的隨機數。

1.2 數據庫服務器

數據庫服務器架構由服務器設置、數據庫架構與備份要求兩部分組成，服務器設置是指系統所設立的中心數據服務器、Web 服務器和GIS 服務器；數據庫架構與備份要求描述了園林植物地理信息與數據服務器之間的對應服務關系。在既定識別環境下，GIS 服務器與Web服務器能夠借助數據庫主機建立共用鏈接模式，數據庫服務器同時面對GIS 客戶端與C/S 客戶端提供識別信息所需的存儲數據與訪問管理指令，但前者的執行能力與特殊的C/S 客戶端類似，可在面向Web服務主機的同時，為其他園林植物地理信息提供所需的應用型任務。Web 服務器既能面向B/S 客戶端響應系統客戶提出的請求，又能將這些信息指令直接上傳至GIS 服務器。與此同時，GIS 服務器會將園林植物地理信息的處理結果反饋至B/S 客戶端主機中，具體見圖1。

圖1 數據庫服務器架構形式

園林植物地理信息查詢系統數據庫的構建需根據其設計背景與設計目的，合理規劃總體結構，充分實現其存儲、查詢和基礎知識庫的功能。數據庫將信息分為兩類進行存儲：①園林空間地理信息庫，包括基礎信息、數據信息、圖文信息；②園林植物屬性信息庫，包括花、葉、果形態以及植株整體形態、生態習性等。按照植物名稱及其相關屬性等查詢各種植被信息以及根據地理名稱、特征、方位查詢相關空間地理信息時，首先提取數據庫中滿足條件的信息表表名，然后在該信息表內查詢滿足目標信息的數據，這樣可迅速縮小查詢范圍，在一定程度上減少查詢時間，提高查詢效率。在上述信息識別技術的支持下，本文設計了新型園林植物地理信息查詢系統，能高效準確地查詢相關信息。

2 系統硬件設計

在系統軟件執行環境搭建的基礎上，設計園林植物地理信息查詢系統的硬件。系統硬件執行環境由組件式GIS 開發平臺、植物屬性特征查詢模塊、空間地理特征查詢模塊3 部分組成，兩相結合，實現基于信息識別的園林植物地理信息查詢系統。

2.1 組件式GIS開發平臺

組件式GIS 開發平臺是系統搭建的硬件基礎執行框架，由執行連接層（圖2 中“1”）和附屬連接層（圖2 中“2”）組成，執行連接層能夠感知網關設備元件的現有應用狀態，并可在信息化網絡的作用下，對系統防火墻設備進行直接控制，通常執行連接層中的設備元件能對園林環境中植物景觀擺放位置進行干擾，并可在確保系統信息查詢能力的基礎上，規劃相關應用主機的實際連接位置[9-10]；附屬連接層負載數據庫服務器、GIS 服務器的實際連接需求，能按照信息識別技術的作用權限，調動個別園林植物景觀所處的地理位置，并將上述數據文件整合為信息流的傳輸形式，反饋至相關系統執行主機。

2.2 植物屬性特征查詢模塊

植物屬性特征查詢模塊可獨立完成園林地理信息管理工作，查看景觀環境的相關屬性信息，在圖像中顯示植物景觀所屬位置，瀏覽園林景觀的圖片資料，最終使植物的地圖信息與地理屬性數據形成一一對應關系。植物屬性特征查詢主要根據園林景觀地理信息進行[11-12]，系統用戶可通過園林植物的屬性特征檢索該地理景觀的地圖坐標位置和其他屬性特征數據，標記于定位地圖中；還可自主選擇與園林植物景觀匹配的地理數據，由于園林植物景觀的屬性要素種類較多，系統的特征查詢行為必須借助SQL數據庫才能實現[13]。通常，實際查詢結果能在植物屬性表中反映出來，用戶通過數據信息處理的方式找到最初確定的園林植物地理景觀位置，并將其定位到屬性地圖的固定位置。

2.3 空間地理特征查詢模塊

系統用戶可對屬性地圖進行操作，包括拖動、縮小、放大等。首先將鼠標定位于地圖上的某一固定區域，主機管理界面能顯示該區域內所有園林植物地理景觀的名稱；然后在地圖中點擊任意景觀所在位置的圖標文件，查詢該類型植物屬性特征信息；再對植物權屬、冠幅、高度、寬度、種類等信息進行編號，使系統主控界面中顯示的文件不斷細化，最終生成完整的空間地理特征查詢文件[14-15]。在整個模塊單元（圖3）中，待輸入的識別信息始終作為中間過渡結構，一方面為園林植物地理特征提供鏈接的查詢依據，另一方面可借助輸入信道，建立系統核心控制主機特征開發平臺軟件之間的應用鏈接，直至最終生成的地圖與屬性數據能夠完全滿足特征查詢模塊的實際執行需求。

圖3 空間地理特征查詢模塊結構圖

3 實驗結果分析

本文通過對比實驗驗證基于信息識別的園林植物地理信息查詢系統的實際應用價值。將實驗組控制主機、對照組控制主機分別與電腦端設備相連，實驗組主機搭載基于信息識別的園林植物地理信息查詢系統，對照組主機搭載多維語義型管理系統，在相同的實驗條件下，分析相關實驗指標的具體變化趨勢，并測試園林植物地理信息的查詢精度。實驗采用Python語言編程設計，將園林植物地理信息查詢劃分為12 個網格，每個分塊區域的數據片大小為24 kB，數據庫的數據分布大小為1 024，數據特征采樣的時間延遲為5 ms，將數據集劃分為訓練數據和測試數據，根據上述參數設定進行園林植物地理信息查詢，得到測試集樣本數據分布見圖4。

圖4 測試集樣本數據分布

以測試集樣本為測試對象，對實驗組與對照組進行實驗測試，并分析實驗指標的具體變化趨勢。已知TII、LII指標均能反映系統主機對植物景觀在地理環境中實際擺放位置的限制影響強度，通常TII與LII指標越大，系統主機的限制影響能力越強，反之則越弱。實驗組與對照組TII指標的實際變化情況見表1，可以看出，35 min 之前，對照組TII 一直呈上升趨勢，35～45 min出現小幅波動，45～50 min達到最大值73.56%；實驗組TII先大幅增加，在40 min時達到最大值84.72%，之后呈小幅下降；與實驗組相比，對照組的最大值下降了11.16%，說明應用該方法后，TII得到了明顯的促進影響，可在一定程度上加強系統主機對于植物景觀在地理環境中實際擺放位置的限制影響能力。

表1 TII、LII指標對比表

隨著實驗時間的增加，實驗組LII 一直呈現小幅波動，在10 min 達到了最大值73.87%；對照組LII 一直呈下降趨勢，由60.48%降至50.51%；與實驗組相比，對照組最大值下降了13.39%，說明應用該方法后，LII 呈現不斷增大的變化趨勢，滿足促進系統主機對于植物景觀在地理環境中實際擺放位置的限制影響能力的實際應用需求。

為了進一步驗證本文系統的有效性，以園林植物地理信息查詢精度為驗證指標，采用實驗組和對照組測試園林植物地理信息的查詢精度，結果見圖5，可以看出，實驗組進行園林植物地理信息查詢的精度最高可達98%，而對照組的精度最高只有80%，實驗組的信息查詢精度較高、效果較好。

圖5 園林植物地理信息查詢精度對比

4 結 語

本文通過系統硬件和軟件兩部分設計了基于信息識別的園林植物地理信息查詢系統，從實用的觀點來看，TII與LII指標的增大，能促進系統主機對于植物景觀在地理環境中實際擺放位置的限制影響能力的不斷增強。在組件式GIS 開發平臺、植物屬性特征查詢模塊與空間地理特征查詢模塊的作用下，該系統能在實現園林植物地理信息空間化建模的同時，建立必要的決策樹訓練組織，使園林景區中的植物地理景觀得到有效保護，提高園林植物地理信息查詢精度。