本发明属于遥感应用领域，具体涉及一种基于需求特征的遥感应用主动服务方法。
背景技术：
：随着遥感技术的发展，其应用也越来越广，一般用户获取遥感服务的方式是通过各类平台，利用其搜索界面，通过输入关注区域、产品类型、需求时间等条件，返回满足要求的遥感数据搜索结果，再由用户浏览下载所需数据。这样的数据服务方式既不主动推荐数据，也不提供个性化的搜索结果；此外，由于没有对遥感的时空特性做出针对性的处理，在实际服务时，主要面临以下的问题：(1)服务的流程复杂，并且往往具有一次性，很难在其他类似的服务中应用。(2)流程之间的自动化程度较低，中间过程需要投入大量的人力进行跟踪。(3)服务匹配的准确性和自动化程度较低。(4)对遥感时空特性的处理粒度较粗。(5)应用过程中，需要与用户进行频繁的沟通、交互操作，增加了运行成本，降低了用户体验。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是提供一种基于需求特征的遥感应用主动服务方法，主要用于实现遥感产品的自动推送。本发明解决上述技术问题采用的技术方案如下：一种基于需求特征的遥感应用主动服务方法，包括如下步骤：S1、获取用户特征所述用户特征包括属性特征和行为特征，属性特征包括用户名称，行为特征包括空间经度、空间纬度、时间范围、产品类型、空间分辨率、停留时间；S2、建立用户模型所述用户模型R如下：R＝{P，X，Y，W}其中，P＝{p1，p2，...，pn}，P是用户特征的集合，元素项pn是指具体一项特征的关键词；X＝{x1，x2，...，xn}，X是用户特征的上限集合，元素项xn是对应元素项pn特征取值的上限；Y＝{y1，y2，...，yn}，Y是用户特征的下限集合，元素项yn是对应元素项pn特征取值的下限；W＝{w1，w2，...，wn}，W是用户特征的权重值集合，元素项wn表示对应元素项pn的权重值；若所述用户特征为区间范围，则区间范围设置为用户特征上限、下限；若所述用户特征为非区间范围，则设置用户特征上限、下限相同；S3、判断是否满足服务条件更新遥感产品，判断所有遥感产品中是否有包含用户模型空间经度、空间纬度、时间范围的遥感产品，若有进入下一步，若没有返回步骤S1；S4、遥感产品匹配处理S41、建立遥感产品的多属性矩阵遥感产品的集合F＝{F1，…Ff，…Fm}，其中Ff＝{Q，L，H，K}Q＝{q1，q2，…，qj}，Q是遥感产品的特征集合，元素项qj是指具体一项特征；L＝{l1，l2，…，lj}，L是遥感产品特征的上限集合，lj表示对应元素项qj特征取值的上限；H＝{h1，h2，…，hj}，H是遥感产品特征的下限集合，hj表示对应元素项qj特征取值的下限；K＝{k1，k2，…，kj}，K是遥感产品特征的权重值集合，kj表示对应元素项qj的权重；所述遥感产品特征包括空间经度、空间纬度、时间范围、空间分辨率、产品类型；若所述遥感产品特征为区间范围，将区间范围设置成遥感产品特征的上限、下限；若所述遥感产品特征为非区间范围，则遥感产品特征的上限、下限设置成相同；S42、计算遥感产品与用户模型的关联度，将关联度最高的作为匹配结果所述关联度计算方法如下：uf=1Σs=1j(ds×ws)]]>其中，ds表示遥感产品Ff与用户模型中各相同特征进行归一化后计算的差值绝对值，ws表示前述相同特征在用户模型中的权重，1≤s≤j；S5、将匹配的遥感产品推送给用户。进一步的，所述步骤S2中用户的属性特征权重直接赋值，用户的行为特征权重采用熵权法确定。进一步的，所述步骤S3还包括如下步骤：S31、读取用户模型中的空间经度、空间纬度、时间范围提取用户模型中的空间经度上下限lon1、lon2、空间纬度上下限lat1、lat2、时间范围上下限time1、time2，放入一个3×2的矩阵A中；A=lon1lon2lat1lat2time1time2]]>S32、生成判断条件矩阵更新遥感产品，提取每一项遥感产品的空间经度上下限lons1、lons2、空间纬度上下限lats1、lats2、时间覆盖范围上下限times1、times2，放入一个3×2的矩阵B中；B=lons1lons2lats1lats2times1times2]]>所有遥感产品均建立矩阵B；S33、分别判断矩阵A中的阵元，是否在某些遥感产品矩阵B的范围内，若有满足lons1＜lon1、lons2＞lon2、lats1＜lat1、lats2＞lat2、times1＜time1、times2＞time2条件的遥感产品，则表示服务条件满足，进行步骤S4，若不满足，则返回步骤S1。本发明实现了遥感信息的主动服务，通过对用户属性特征和行为特征的提取，建立基于用户特征的用户模型，通过对用户模型的多属性评价，匹配最优的服务产品。同时结合面向服务的体系结构，减少用户的交互次数，提高了用户体验；整体方法能够在特定需求发生后为用户提供及时主动的遥感服务，提高了遥感应用的及时性。附图说明图1是本发明基于需求特征的遥感应用主动服务方法流程图。具体实施方式为更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。本实施例中，所述的遥感应用可以是统计业务，如统计某地区的农业设施面积；也可以是变化监测业务等。步骤一、获取用户的特征特征获取的方式一般通过用户登陆网站的相关信息进行自动记录，也可以通过手工录入等其他方式获取，具体获取方式不做限定。获取的特征包含用户的属性特征和行为特征两个方面。所述属性特征包含用户名称、行业、单位、联系方式、地址等信息；行为特征表示用户搜索、浏览的记录特征，包括搜索区域的空间经度、空间纬度、时间范围、产品类型、空间分辨率、停留时间(即在某个区域上停留的时间长短)等。特征的具体表述方式不做限定，特征的数量可自由增加或者减少。步骤二、建立用户模型获取用户的特征后，分析用户需求，建立相应的用户模型。用户模型采用向量空间的方法建立，本实施例中，用户模型R的表示方法如下：R＝{P，X，Y，W}其中，P＝{p1，p2，...，pn}，P是用户特征的集合，其中元素项pn是指具体一项特征，可以是用户行业、单位、联系方式、地址、空间经度、空间纬度、时间范围、空间分辨率、产品类型等关键词中的任一项。X＝{x1，x2，...，xn}，X是用户特征取值的上限集合，其中元素项xn是对应元素项pn特征取值的上限；Y＝{y1，y2，...，yn}，Y是用户特征取值的下限集合，其中元素项yn是对应元素项pn特征取值的下限。对于用户特征中某些特征，比如空间范围，其通常为一个区间范围，即可通过设置上限、下限来实现表示区间范围；而一些用户特征，如用户行业，其为一具体概念，不具备上下限区间，此时将其对应的上下限设置成相等来表达。对于多个区域、时间段的情况，选择其停留时间最长的作为上下限取值。W＝{w1，w2，...，wn}，W是用户特征取值的权重值集合，元素项wn表示对应元素项pn的权重值。本发明提取一种主观法和熵权法相结合的特征权重确定方法。用户的属性特征采用主观法确定，权重直接赋值；行为特征采用熵权法确定，将用户对不同特征元素项的检索或浏览次数作为指标，通常情况下，检索或浏览次数越多，权重越高。例如对于空间范围、时间的检索频率要高于影像产品分辨率等内容的检索。元素项pi对应的权重值Wi的计算方法如下：wi=(1-Si)/(n-Σi=1nSi)]]>其中Si表示元素项pi对应的信息熵，1≤i≤n。所述信息熵的计算方法可参考文献《基于熵权法的草原生态安全评价》(生态学杂质，2006，25(8)：1003-1008)。步骤三、判断是否满足服务条件更新遥感产品，判断所有遥感产品中是否有包含用户模型空间经度、空间纬度、时间范围的遥感产品，具体步骤如下：S31、读取用户模型中的空间经度、空间纬度、时间范围。提取用户模型中的空间经度上下限lon1、lon2、空间纬度上下限lat1、lat2、时间范围上下限time1、time2，放入一个3×2的矩阵A中：A=lon1lon2lat1lat2time1time2]]>S32、生成判断条件矩阵更新遥感产品，提取每一项遥感产品的空间经度上下限lons1、lons2、空间纬度上下限lats1、lats2、时间覆盖范围上下限times1、times2，放入一个3×2的矩阵B中：B=lons1lons2lats1lats2times1times2]]>所有遥感产品均可建立矩阵B；S33、分别判断矩阵A中的阵元，是否在某些遥感产品矩阵B的范围内：若有满足lons1＜lon1、lons2＞lon2、lats1＜lat1、lats2＞lat2、times1＜time1、times2＞time2条件的遥感产品，则表示服务条件满足，进行下一步，若不满足，则返回步骤一，继续更新用户模型。步骤四、遥感产品匹配处理建立多属性评价矩阵，计算遥感产品与用户模型的关联度，将关联度最高的作为匹配结果。遥感产品包括多种特征，因此，遥感产品主动服务的匹配处理是在其基础之上的多属性决策问题。通过计算遥感产品与用户模型的关联度，将关联度最高的作为匹配的遥感产品。具体步骤如下：S41、建立遥感产品的多属性矩阵在服务匹配处理前，所有的遥感产品都可以作为备选方案，构成集合F，F＝{F1，…Ff，…Fm}，Ff是集合F中的任一项，通过提取集合元素的Ff的属性值，可构成矩阵Ff＝{Q，L，H，K}，其中Q＝{q1，q2，…，qj}，Q是遥感产品的特征，元素项qj是指具体一项特征；L＝{l1，l2，…，lj}，L是遥感产品特征的上限，lj表示对应元素项qj特征取值的上限；H＝{h1，h2，…，hj}，H是遥感产品特征的下限，hj表示对应元素项qj特征取值的下限；K＝{k1，k2，…，kj}，K是遥感产品特征的权重值，kj表示对应元素项qj的权重。则矩阵Ff为多遥感产品的多属性矩阵。所述遥感产品的特征至少包括空间经度、空间纬度、时间范围、空间分辨率、产品类型。若遥感产品特征为区间范围，则将区间范围设置成遥感产品特征的上、下限；若遥感产品特征不具备上下限区间，此时将其对应的上下限设置成相等来表达。S42、计算遥感产品多属性矩阵与用户模型的关联度，将关联度最高的作为匹配结果在多属性的决策下，匹配程度越高，越接近用户的需求，在本发明中，通过计算用户模型和遥感产品多属性矩阵的关联度，选择关联度最高的作为匹配结果，关联度的计算采用距离标准，遥感产品和用户模型中同种特征的距离越近，关联度越高。关联度计算公式如下所示：uf=1Σs=1j(ds×ws)]]>其中，ds表示遥感产品Ff与用户模型中各相同特征进行归一化后计算的差值绝对值，ws表示前述相同特征在用户模型中的权重，1≤s≤j。计算的关联度中，选择最大值作为匹配结果。步骤五、将匹配结果推送给用户为了更好的节约资源，在推送产品之前还可以进行询问处理：提取遥感产品的元数据信息推送给用户，若用户回馈需要信息，则将遥感产品推送给用户。本发明提出的主动服务方法相较于现有的遥感服务方法，在增加了主动性的基础上，加入了个性化的内容，本发明通过对用户的需求进行分解，提高服务匹配的效果。同时，提高自动化处理程度，结合用户的需求提前获取用户的相关信息，减少了用户获取结果的交互次数，提高了使用效率和用户体验。上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围之内，还可以对其做出种种变化。当前第1页1 2 3