挖掘隱性專家知識的撞擊坑自動提取

　　數字地形分析對于地貌學研究有著天然的聯系和重要的支撐作用，但是利用數字地形分析自動識別復合地貌形態類型的方法研究還相當薄弱，這主要是由于數字地形分析目前擅長計算的各種地形屬性尚難以有效刻畫復合地貌形態類型在真實世界中的復雜空間結構。

　　針對該問題，中國科學院地理科學與資源研究所研究人員以撞擊坑自動提取方法研究為例，提出了一套利用專家解譯分布圖結合地形分析提取空間結構信息、分柵格和對象兩個級別訓練隨機森林分類器的撞擊坑自動提取方法，以挖掘已有專家解譯分布圖中隱含的關于真實撞擊坑空間結構的專家知識，應用于全月撞擊坑的自動提取。

　　他們采用專家基于月球軌道激光測高儀數據（Lunar Orbiter Laser Altimeter，LOLA）繪制的撞擊坑分布圖局部為訓練區，結合500米分辨率的嫦娥一號月球數字高程模型進行方法應用評價，在更大的應用區乃至全月的應用結果表明，新方法可以利用已有撞擊坑分布圖，有效挖掘出關于真實撞擊坑空間結構的隱性專家知識，識別的撞擊坑結果優于已有的代表性方法（AutoCrat方法）。

　　該研究成果近日在線發表在Annals of the American Association of Geographers上。該研究得到中科院戰略性先導科技專項（B類）和國家自然科學基金優秀青年基金項目的資助。