DM(数据挖掘)在GIS(地理信息系统)的应用
大数据技术在地理信息系统中的应用
大数据技术在地理信息系统中的应用地理信息系统(GIS)是一种集成了地理信息(如地图、空间数据、属性数据等)和信息技术的综合应用系统。
GIS可以对地理现象进行分析、管理和可视化呈现，它已经成为管理地理信息的重要工具。
而大数据技术则是在近几年迅速发展起来的一种技术，它可以处理大规模的数据并提取出有价值的信息。
大数据技术在GIS中的应用已经被广泛探讨和应用。
本文将着重介绍大数据技术在GIS中的应用。
一、三维地图的可视化传统的二维地图只能展示平面信息，难以满足用户对于空间信息的需求。
随着大数据技术的发展，三维地图的可视化已经被实现。
三维地图可以以更加直观的方式展示地理信息，从而更好地展示空间信息。
三维地图可以通过大数据技术获取高精度的地形数据、建筑数据等，在地图上可视化呈现。
同时，采用大数据技术可以实现即时的数据更新，保证三维地图的及时性。
二、空间数据挖掘空间数据挖掘是通过大数据技术对地理信息进行分析，从数据中发现潜在的模式或知识。
空间数据挖掘可以应用在自然资源、环境保护、城市规划等领域。
例如，在城市规划领域，可以通过空间数据挖掘分析人流、交通、人口分布等信息，从而辅助城市规划决策。
同样，空间数据挖掘也可以应用在自然资源管理领域，对于地质、气候、气象等方面的数据进行分析和挖掘，为科学地管理自然资源提供支持。
三、空间数据共享大数据技术可以使得GIS系统中的空间数据更加容易共享。
通过大数据技术可以实现多部门之间数据的交换和共享，并加强GIS系统的整合。
空间数据共享可以促进社会各界更好地了解到地理信息，同时也可以促进GIS系统的应用和发挥更大的作用。
空间数据共享也可以促进跨区域、跨部门的合作，从而实现资源的优化配置。
四、GIS的大数据存储和计算大数据技术可以实现GIS系统中海量数据的存储和计算。
通过存储技术可以实现数据的长期保存和备份，保证数据的安全性和可靠性。
同时，大数据计算技术可以对大规模的数据进行快速处理和分析，以得出有价值的信息和结果。
大数据和地理信息系统(GIS)的结合
大数据和地理信息系统(GIS)的结合概述大数据和地理信息系统(GIS)的结合，可以说是当今科技领域的一次革命。
大数据技术的兴起为GIS提供了更多的数据源和数据处理能力，而GIS的空间分析功能又为大数据的可视化和分析提供了更好的支持。
这种结合使得我们能够从地理空间的角度，更好地理解和利用大数据，为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
大数据技术为GIS带来的机遇大数据技术的发展和普及，使得我们能够从各个渠道获得大量的数据，包括人口数据、交通数据、气象数据等等。
而这些数据正是GIS所需的，我们可以用大数据技术将其整合进GIS系统中，从而实现更全面、更精确的地理信息分析。
以城市规划为例，我们可以利用大数据技术收集到的各种城市数据，如人流数据、交通流量数据、建筑物分布数据等，将其与GIS系统结合起来，可以在城市规划中进行更精细的分析和决策。
通过GIS系统的空间分析功能，我们可以得出人口密度分布图、交通拥堵热点图等，为城市规划提供有力的支持。
另外，在自然灾害预防和处理上，大数据和GIS的结合也发挥了重要作用。
通过收集气象数据、地震数据等大数据，并与GIS系统结合起来，我们可以实时监测自然灾害的发生和传播情况，及时采取相应的应对措施，从而减少损失并保护人民的生命财产安全。
GIS技术为大数据带来的价值大数据技术的另一个关键问题是如何对海量的数据进行分析和挖掘。
而GIS技术正是解决这个问题的有效工具之一。
通过GIS系统的空间分析功能，我们可以将大数据可视化，将数据转化为图形化的表达方式，使其更易于理解和分析。
在商业领域，GIS可以为大数据提供空间视角，从而更好地了解市场格局和用户分布。
通过将大数据与GIS系统结合，我们可以分析用户的空间分布、消费习惯等，从而为企业提供更精准的市场定位和销售策略。
此外，在交通管理、环境保护等领域，GIS也可以帮助我们更好地利用和分析大数据。
通过将交通数据、环境监测数据等与GIS结合，我们可以实现交通拥堵监测、环境质量分析等功能，为决策者提供有力的参考依据。
地理信息系统中的空间数据挖掘技术应用教程
地理信息系统中的空间数据挖掘技术应用教程地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种通过空间数据的收集、存储、管理、分析和展示来描述地理现象和解决地理问题的技术系统。
空间数据挖掘技术是在地理信息系统中应用的一种数据分析方法，它通过从空间数据集中发现和提取潜在的模式、关系和知识，以帮助用户更好地理解和利用地理空间数据。
本教程将介绍地理信息系统中空间数据挖掘技术的基本原理和常见的应用方法。
一、空间数据挖掘技术简介空间数据挖掘技术是一种结合地理信息系统和数据挖掘方法的交叉学科。
它通过运用统计学、机器学习、模式识别等技术，从大规模的空间数据中提取有用的信息和知识。
常用的空间数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、空间插值、预测模型等。
二、空间数据挖掘技术的应用1. 聚类分析聚类分析是一种常用的空间数据挖掘方法，它将地理空间数据划分为具有相似特征的集群。
聚类分析可以帮助用户发现地理空间数据的分布模式，从而进行空间规划、资源优化和决策制定等工作。
例如，通过对城市人口分布数据进行聚类分析，可以了解到城市发展的热点区域、人口密度分布等信息。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现地理空间数据中存在的关联关系的方法。
它通过分析地理空间数据中的属性之间的关联关系，帮助用户了解地理现象之间的相互关系。
例如，在商业领域中，通过关联规则挖掘可以发现商品之间的关联销售关系，从而进行市场推广和销售策略的优化。
3. 空间插值空间插值是一种通过已知点的观测值来推算未知点的值的方法。
在地理信息系统中，常用的空间插值方法有逆距离插值、克里金插值等。
空间插值可以用于对地理空间数据进行补全和预测，比如对气候数据进行插值分析可以得到整个区域的气候变化趋势。
4. 预测模型预测模型是一种利用历史数据预测未来趋势和结果的方法。
在地理信息系统中，可以利用地理空间数据建立预测模型，通过对未来地理现象的预测，辅助决策制定和规划工作。
地理信息系统第五讲：GIS空间数据类型和数据挖掘
一、地理信息系统的数据
众所周知：GIS的一个重要组成部分就是数据。 数据类型:在开发一个特定的GIS时，要根据应用 需求确定对各类数据的要求（交通，规划，国 土等）。 数据挖掘:随着GIS产业化的深入发展，越来越多 的数据资料被不同数据生产部门数字化，因此 需要根据用户需求进行选择，提取，加工和处 理，以变成有效的信息和知识过程。 数据质量:数据质量是指数据适用于不同应用能 力的数据。
时间特征
时间特征：是指空间数据总是在某一特 定时间或时间段内采集得到或计算产生 的，因此，GIS数据是动态的空间数据， 必须进行动态更新和维护。
专题特征
专题特征(属性)：指的是除了时间和空间 特征以外的空间现象的其他特征。 如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、 土地酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、 交通流量、空气污染程度等
空间数据描述：现实世界各种现象的三大 基本特征：空间、时间和专题属性。
空间特征
空间特征：指空间物体的位置、形状和 大小等几何特征，以及与相邻物体的拓 扑关系。
人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空 间坐标确定的，而是确定某一目标与其他更熟 悉的目标间的空间位置关系进行定位的，而这 种关系往往也就是拓扑关系。
地图符号
地图制作过程和地图综合
地图的制作与GIS开发过程有许多相似之处，大致可分下 列步骤： 1）调查分析地图用户的要求； 2）确定制图目标，确定比例尺、投影、内容、设计符号、 编制地图规范； 3）收集数据、野外测量、像片判读、问卷调查等； 4）对数据进行鉴别、分析处理； 5）转绘数据到基础底图上； 6）进行地图综合，先选样区试验再对整个制图区域进行综 合； 7）进行地图清绘； 8）检查质量，检验精度等； 9）修改后制版印刷。
计算机技术在地理信息领域的应用
计算机技术在地理信息领域的应用计算机技术在地理信息领域的应用日益广泛，它使我们能够更好地理解和管理地理信息。
下面将介绍计算机技术在地理信息领域的几个应用。
首先是地理信息系统（GIS）。
GIS是一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理信息的技术系统。
借助计算机技术，GIS能够将地理数据与属性数据相结合，进行各种地理空间分析。
它可以被广泛应用于城市规划、土地利用、环境保护、资源管理等领域。
通过GIS，我们可以更清晰地了解地理现象的空间分布特征，进而为决策提供科学依据。
其次是卫星遥感技术。
卫星遥感技术利用卫星传感器获取地球表面的图像数据，并通过计算机处理和分析得出有关地理信息的结果。
卫星遥感技术可以用来监测和评估自然灾害、地表覆盖变化、土地资源利用等情况。
随着卫星遥感技术的发展，我们可以获取到高分辨率的遥感数据，从而更准确地了解地球表面的变化。
再次是全球定位系统（GPS）。
GPS是通过卫星定位技术确定地球上某一点位置的系统。
GPS接收器可以接收到多颗卫星发出的信号，通过计算信号的时间差来确定自己的位置。
GPS广泛应用于导航、定位、偏移监测等领域。
它为我们提供了准确、高效的定位服务，同时也为其他地理信息应用提供基础数据。
计算机技术还可以在地理信息领域进行数据挖掘和空间分析。
数据挖掘可以通过对大数据的分析和挖掘，发现其中的关联规律和趋势。
空间分析则是通过计算机对地理空间数据进行处理和分析，得出有关于空间关系和空间模式的结论。
这些分析结果可以为地理决策和规划提供重要的参考。
计算机技术在地理信息领域的应用是多种多样的，从GIS、卫星遥感、GPS到数据挖掘和空间分析，它们使我们能够更加全面地了解和管理地理信息。
随着技术的不断进步，计算机技术在地理信息领域的应用将会越来越广泛，为我们提供更多的便利和支持。
地理信息系统(GIS)的应用
地理信息系统（GIS）的应用地理信息系统（GIS）是一种利用地理数据进行存储、管理、分析和展示的技术系统。
随着科技的快速发展，GIS在各行各业中的应用也越来越广泛。
本文将介绍GIS的应用领域以及其在环境保护、城市规划和农业等方面的具体应用。
一、GIS的应用领域GIS可以在各个领域中发挥重要作用。
它可以帮助我们理解地球表面的模式和相互关系，从而更好地解决问题和制定决策。
以下是GIS 的主要应用领域：1.地理学和地理教育：GIS可以帮助地理学家研究地球表面的地理模式和变化趋势，从而促进地理学的进一步发展。
同时，在地理教育中，GIS也可以用于全球地理数据的可视化和教学。
2.环境保护：GIS可以用于环境监测、环境规划和环境管理。
通过收集和分析空气质量、水质、土壤污染等方面的数据，GIS可以帮助环境保护部门更好地了解环境问题，并采取相应措施进行保护和修复。
3.城市规划和土地利用：GIS可以用于城市规划和土地利用的分析和决策。
通过整合城市规划和相关数据，GIS可以帮助规划师评估不同用地方案的可行性，并优化城市发展布局，实现可持续发展。
4.交通运输：GIS可以用于交通规划、交通管理和交通预测。
通过分析交通流量和道路网络等数据，GIS可以帮助交通部门制定合理的交通规划，提高交通效率，减少交通拥堵和事故发生。
5.农业和资源管理：GIS可以用于农业的精细化管理和资源的可持续利用。
通过分析土壤质量、气候条件和植被分布等数据，GIS可以帮助农民优化农田的管理，提高农作物的产量和质量。
二、GIS在环境保护中的应用环境保护是GIS的重要应用领域之一。
GIS可以帮助环境保护部门监测和评估环境质量，发现环境问题，并制定相应的保护策略。
首先，GIS可以用于环境监测。
通过收集和整合空气质量、水质、土壤污染等方面的数据，GIS可以生成环境质量图层，直观地显示不同区域的环境状况。
环境保护部门可以根据这些数据制定相应的监测计划和抽样方案，及时监测环境变化。
地理信息(GIS)技术术语一览
地理信息(GIS)技术术语一览1. 地理信息系统（GIS）：一种基于空间数据的综合性信息处理技术体系，包括数据采集、存储、管理、分析、展示等功能。
2. 空间数据：地球表面及其周边空间内的各种现象和要素数据，如地图、卫星遥感数据、位置信息等。
3. GIS数据模型：一种用来描述地理数据的抽象数学模型，包括三种主要模型，分别是矢量、栅格和TIN模型。
4. 矢量数据：用点、线、面等基本要素来表示地理现象的数据形式，常见的矢量数据有点数据、线数据、面数据和多边形数据等。
5. 栅格数据：将地面分成一定大小的网格，每个网格用一个像元来表示地理现象的数据形式，常见的栅格数据有DEM、卫星遥感数据等。
6. TIN数据：通过三角形来描述地理现象的数据形式，通常用于地形建模和三维地形分析。
7. 地理编码：将地理位置（如行政区划、街道、建筑物）与数字编码相对应的方法，是位置信息geo-coding的基础。
8. 空间分析：基于空间关系，利用GIS提供的工具对空间数据进行统计、分析、预测等操作的技术。
9. 空间查询：利用GIS工具对空间数据进行条件查询和范围查询的功能。
10. 地图投影：将地球表面投影到平面，使得地球表面上的点都可以在地图上用坐标表示的方法。
11. 地图制图：根据采用的地图投影和地图样式，将地球表面及其周边空间内的多种要素绘制到纸张或屏幕上的过程。
12. 拓扑关系：指在空间中要素之间的一种特殊关系，描述的是邻接关系、相交关系、包含关系等几何关系。
13. 空间精度：指地理数据中的坐标精度和分辨率的程度，也是GIS数据质量的重要指标之一。
14. 空间分辨率：指GIS数据中标识对象的最小可见空间单元，也反映了数据的细节程度。
15. 属性数据：指地理要素的相关信息，如名称、面积、高程等非空间信息。
16. 空间数据仓库：一种以空间数据为核心的综合性数据存储、管理、分析系统，适用于大规模的空间数据处理与应用。
17. 空间数据挖掘：一种基于GIS空间数据的挖掘方法，提取隐藏在数据中的模式、关系和趋势，以支持空间决策。
简述地理信息系统的应用领域
简述地理信息系统的应用领域地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理空间数据为基础，利用计算机技术进行存储、管理、分析和展示的系统。
它在各个领域得到广泛应用，极大地推动了各行各业的发展。
本文将就GIS的应用领域进行简要介绍。
一、城市规划与土地利用城市规划是指对城市空间进行统筹、合理的布局，以实现城市可持续发展的目标。
GIS技术能够对城市的地理信息进行全面、快速的获取和分析，从而帮助规划师进行土地利用状况的评估和预测，制定科学合理的城市规划方案。
此外，GIS还可以进行交通规划、环境评估等方面的分析，为城市规划提供科学的依据。
二、资源与环境管理资源与环境管理是指对自然资源和环境进行科学合理的管理和保护。
GIS技术可以帮助相关部门对土地利用、水资源、森林资源等进行监测和管理，实现资源的合理配置和高效利用。
同时，GIS还可以进行环境影响评估、生态环境保护等方面的分析，为资源与环境管理提供决策支持。
三、农业与林业农业与林业是国民经济的基础产业，而GIS技术在这两个领域的应用也非常广泛。
通过对农田、林地等地理信息的分析，可以帮助农民和林业工作者进行土地的管理和农作物的种植。
此外，GIS还可以进行农田的适宜性评价、农作物的病虫害监测等方面的分析，为农业与林业的发展提供科学的决策依据。
四、交通运输交通运输是城市发展的重要支撑，而GIS技术在交通运输领域的应用也非常广泛。
通过对交通网络、交通流量等地理信息的分析，可以帮助交通部门进行交通规划和交通管理，提高交通运输的效率和安全性。
此外，GIS还可以进行交通拥堵分析、交通事故预测等方面的分析，为交通运输的改善提供科学的建议。
五、应急管理应急管理是指对突发事件进行及时、科学的应对和处置。
而GIS技术在应急管理中的应用也非常重要。
通过对灾害风险区域、救援资源等地理信息的分析，可以帮助相关部门进行应急预警和应急救援的决策。
地理信息系统(GIS)的应用
地理信息系统（GIS）的应用地理信息系统（Geographic Information System, GIS) 是一种将地理空间数据与属性数据相结合的技术和工具，用于地理空间数据的捕捉、管理、分析、展示和共享。
它的应用范围广泛，不仅在地理学领域得到广泛应用，还在城市规划、环境科学、交通运输、农业等领域发挥重要作用。
1. GIS在城市规划中的应用城市规划是指对城市发展进行系统规划和管理的过程。
GIS在城市规划中的应用主要体现在以下几个方面：首先，GIS可以进行土地资源调查和分析，利用地理数据对城市土地资源进行评估和优化。
通过对土地利用类型、土地所有权、土地承载力等因素进行分析，制定合理的城市用地规划，实现城市土地资源的合理利用。
其次，GIS可以进行城市交通规划。
通过分析交通节点、人口密度、道路网络等因素，提供交通拥堵分析和交通规划建议。
基于GIS技术，可以模拟城市的交通流量，为城市交通规划提供科学依据。
再次，GIS可以进行环境保护规划。
城市环境保护是当前社会发展的热点和难点问题之一。
GIS可以通过空间分析和数据处理，对城市空气质量、水质状况、噪音污染等环境因素进行监测和评估，为城市环境保护规划提供支持。
2. GIS在环境科学中的应用环境科学是研究环境问题的一门学科，而GIS在环境科学中的应用更是不可或缺的。
具体而言，GIS在以下几个方面的应用较多：首先，GIS在环境监测与评估中发挥了重要作用。
通过采集和整理环境监测数据，利用GIS技术实现对监测数据的可视化展示和空间分析，为环境问题的评估提供科学依据。
其次，GIS在环境规划和自然资源管理中起到重要支持作用。
通过地理数据的管理和分析，可以对土地利用、植被覆盖、水资源分布等环境要素进行监测和规划。
同时，GIS还能为自然保护区的管理和资源可持续利用提供技术支持。
再次，GIS可以用于环境模拟和预测。
通过对环境要素进行模拟和预测，可以分析环境变化趋势、预测环境灾害风险，为环境管理和决策提供科学依据。
地理信息系统的应用
地理信息系统的应用1. 地理信息系统简介地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
它通过将地理数据与空间位置相结合，帮助我们更好地理解和利用地理信息，为决策提供科学依据。
GIS在各个领域的应用越来越广泛，如城市规划、环境保护、交通管理、农业等。
2. 城市规划地理信息系统在城市规划中起着重要的作用。
通过收集和整理城市的地理数据，如土地利用、建筑分布、人口密度等，GIS可以为城市规划者提供科学的决策支持。
例如，可以利用GIS分析不同区域的交通流量，帮助规划人员合理设计城市道路和交通网络。
另外，GIS还可以模拟城市发展，预测未来城市发展趋势，帮助规划人员制定合理的城市规划方案。
3. 环境保护地理信息系统在环境保护方面的应用也十分广泛。
通过采集和分析空气质量、水质、土壤污染等地理数据，可以帮助环境保护部门制定环境保护策略和监测方案。
例如，可以利用GIS进行污染源追踪，确定污染物的来源和扩散路径，有针对性地采取措施减少污染。
此外，GIS还可以用于自然灾害的预测和风险评估，提前做好防灾减灾工作。
4. 交通管理GIS在交通管理方面的应用越来越重要。
通过收集和分析交通流量、道路网络、公交线路等地理数据，可以帮助交通管理部门更好地规划道路、安排交通信号、优化公交线路等。
例如，可以利用GIS进行交通拥堵分析，找到交通瓶颈并提出解决方案，改善交通流动性。
此外，GIS还可以用于交通导航系统，帮助驾驶员找到最佳路线，提高交通效率。
5. 农业地理信息系统在农业领域的应用也非常多。
通过收集和分析农作物分布、土壤质量、气象数据等地理数据，可以帮助农民制定合理的农作物种植方案。
例如，可以利用GIS分析土壤养分分布，对土地进行合理施肥，提高农作物产量。
另外，GIS还可以进行农田水利系统的规划和管理，以提高农田的灌溉效率，减少水资源的浪费。
公司产品--DMGIS平台介绍
DMGIS平台介绍梦图地理信息系统（Dream Map Geographic Information System，简称“DMGIS”），是以赵新兵为代表的GIS精英团队历时10年，经过刻苦钻研和开拓创新，研制出的新一代GIS基础平台，拥有完全的自主知识产权。
DMGIS平台凭借技术上、价格上独特的优势，已经广泛的推广，并且在几个行业发展非常不错，在气象领域及地质灾害气象预警方面的技术已经成熟。
DMGIS涵盖了通用GIS的所有功能，产品系列包括桌面GIS编辑平台、桌面GIS开发平台、网络GIS开发平台、嵌入式GIS 开发平台，以及三维GIS开发平台等等，涵盖了所有的GIS业务。
1、基本功能、组成DMGIS平台是新一代中型地理信息系统基础平台，能满足各行业不同类型用户对电子地图的需要。
DMGIS基本功能包含了通用GIS的所有功能，其功能结构图如下：DMGIS平台包含桌面GIS编辑平台、桌面GIS二次开发包、网络GIS开发平台、嵌入式GIS开发平台，三维GIS开发平台。
桌面GIS编辑平台：包含工程系统和编辑系统，主要实现GIS基本的电子地图编辑和浏览查询功能。
如下图：桌面GIS二次开发包：在这部分中提供了300多个组件、类和API供VC、VB、C#等编程语言的GIS应用工程师进行行业GIS应用软件的开发，基本上包含了DMGIS的所有功能。
网络GIS开发平台：通过这个平台可以提供各种网络电子地图服务，包括网上电子地图浏览、地图分析、在线编辑功能。
平台包含地图服务（通过TCP提供对外服务）、GISWEB服务、GISWEB控件、网格WEB地图包等模块。
如下图：嵌入式GIS开发平台：目前平台提供的嵌入式地图包主要支持各类WINCE的操作系统的智能手机，平台的数据结构专门为嵌入式设备量身定做，具有结构紧凑、精炼，更适合在资源紧缺的嵌入式设备上使用。
特别适合应用于车船的导航监控(公路、铁路、海航等)系统、野地作战指挥系统、警员行动辅助系统、工商/税务等专用系统、野外污染点位置及影响强度、影响范围分析系统等；三维GIS开发平台：采用微软最新的directx技术，运用标准地形图建立数字地面模型，可以准确的按比例还原地貌形态，具有图形显示快速、图像三维逼真等特点，实现了三维建模、三维分析等功能，满足专业用户3D工作的需要。
地理信息系统第五讲：GIS空间数据类型和数据挖掘
遥感图像空间分辩率
名义分辩率=图象某行对应于地面的实际距离/ 该行的象元素
雷达是一种自身发射电磁能又回收这种能量的 主动式系统，它又分为真实孔径雷达和合成孔 径雷达。
雷达图象有两种分辩率: 一种是由其发送信号 脉冲持续的时间和信号传播方向与地面的夹角 决定的，称为距离分辩率。另一种分辩率是由 雷达波束的宽度和地物离飞行底线的距离决定 的，而波束宽度又与雷达波长成正比，与天线 的长度成反比，这种分辩率被称为方位分辩率。
全球定位系统概念
全球定位系统（GPS）： 卫星如何测距？ GPS接收机如何与卫星同步产生伪码？ GPS的误差与微分纠正 GPS系统:美国NAVSTAR GPS
TRANSIT 俄国GLONASS 欧空局GEOSTAR
全球定位系统概念
GPS系统有21颗工作卫星，平均 配置在6个轨道上。卫星发射 用伪随机码（伪码）调制的二 种频率（L1.L2）的信号，L1 ＝1575.42MHz，L2＝ 1227.6MHz。用户设备用测量 到几颗卫星的距离的方法，来 确定观察点的位置。它能连续 提供三维位置（经度、纬度、 高度）、三维速度和时间，实 现近乎实时的导航定位。双频 发射是为了供用户设备消除电 离层对传播的影响。
空间图形数据的采集
1.扫描数字化 1）栅格扫描仪扫描 2）栅格扫描数据到矢量的转换 3）矢量扫描仪扫描 4）其它类型的自动数字化仪器 ①视频数字化仪 ②解析测图仪 5）已是数字形式的空间数据的输入 6）其它数字形式的空间数据源 ①内插数据 ②其它数据
数字化设备种类
数字化仪: 又称图数转换器，是一种 通过一定量测手段将图形或图像转换成 数字信息的装置。常用的数字化设备有:
GIS地理信息系统中的空间数据挖掘技巧
GIS地理信息系统中的空间数据挖掘技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、检索、分析和展示地理数据的计算机系统。
随着地理信息技术的迅猛发展，GIS已成为许多领域应用的关键工具。
其中，空间数据挖掘技术在GIS中的应用越来越受到重视。
本文将介绍在GIS地理信息系统中进行空间数据挖掘的一些关键技巧。
一、数据预处理空间数据挖掘的第一步是数据预处理。
这是因为在真实世界中，地理数据通常会包含一些不完整、不一致或有噪声的部分。
预处理的目标是清洗数据，消除错误和噪声，使数据更适合进行挖掘分析。
在数据预处理阶段，可以使用各种技术来处理地理数据。
例如，去除重复的数据点、填补缺失的数据、处理异常值等。
此外，还可以使用数据转换和数据标准化方法，将不同来源、不同格式的数据进行整合和统一，以确保数据的一致性和可比性。
二、空间数据挖掘算法在GIS中进行空间数据挖掘时，需要选择适合的算法来解决具体问题。
以下是一些常用的空间数据挖掘算法：1. 空间聚类：空间聚类算法用于将地理数据点划分为具有相似属性的聚类。
常用的算法包括基于密度的DBSCAN算法、K-means算法等。
通过聚类分析可以发现不同地区之间的相似性和差异性，为决策提供依据。
2. 空间关联规则挖掘：空间关联规则挖掘算法用于发现地理数据之间的关联关系。
通过挖掘空间数据中的关联规则，可以帮助我们理解不同地理现象之间的联系，例如发现商品销售与地理位置的关系等。
3. 空间预测模型：空间预测模型用于基于已有数据来预测未来的地理现象。
例如，可以使用回归模型来预测城市人口增长趋势，或使用时间序列分析来预测地震发生的概率等。
4. 空间决策支持系统：空间决策支持系统用于帮助决策者在复杂的地理环境中做出决策。
通过整合空间数据挖掘技术和决策支持技术，可以为决策者提供准确和可靠的地理信息，以支持他们的决策过程。
三、地理数据可视化地理数据可视化是将地理数据以图形化的方式呈现，以帮助人们更好地理解和分析地理现象。
测绘技术中的地理信息系统应用案例分享
测绘技术中的地理信息系统应用案例分享地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种基于电子地图的信息系统，通过将地理空间信息与属性数据相结合，实现对地理数据的存储、查询、分析、显示和管理，为各行各业提供了强大的决策支持和数据分析工具。
在测绘技术中，GIS的应用已经成为必不可少的工具，为测绘工作带来了巨大的便利与效益。
本文将以几个实际应用案例，分享GIS在测绘技术中的应用。
案例一：城市规划与土地利用城市规划是一项综合性的工作，涉及到城市的发展、用地规划、交通布局等多个方面。
而GIS提供了强大的地理分析和可视化功能，能够为规划者提供准确的地理数据和决策支持。
例如，在一座城市的规划中，规划者可以利用GIS对现有的土地利用情况进行分析，评估城市的用地格局是否合理，并通过GIS模拟工具，预测未来的城市发展趋势。
同时，GIS还可以结合交通网络数据，优化城市道路规划，提高交通效率和减少交通拥堵。
案例二：水资源管理水资源是人类生存和发展的基础，合理利用和管理水资源对于保障人民生活和环境可持续发展至关重要。
GIS在水资源管理中的应用包括水源地保护、水域污染控制、水资源调度等方面。
以水源地保护为例，通过GIS技术可以对水源地进行动态监测和管理，及时发现潜在的污染源并采取措施进行治理。
同时，GIS还可以结合水资源调度模型，进行水资源的合理分配和利用，提高水资源的利用效率。
案例三：自然灾害防治自然灾害是世界各地普遍面临的问题，如地震、洪涝、滑坡等。
GIS可以在自然灾害的预防和应对中发挥重要作用。
例如，在地震防灾中，利用GIS可以进行地震风险评估和灾后损失评估，预测地震灾害后果并制定相应的应急救援方案。
在洪涝防治中，GIS可以集成水文数据、地形数据和降雨预测数据，实现对洪水泛滥的动态监测和预警，及时提醒民众转移并安全撤离。
案例四：地质灾害评估地质灾害是指由自然地质因素引起的地表破坏、水土流失、岩质滑坡等一系列灾害性事件。
地理信息系统中的智能化分析与应用
地理信息系统中的智能化分析与应用地理信息系统（GIS）是一种有助于我们收集、分析和管理地理数据的工具。
而智能化分析则是GIS在繁琐的数据分析中大展拳脚的重要方式之一。
GIS的智能化分析和应用将我们从数据信息的泥潭中解救出来，引领我们走向数据智能时代。
一、GIS中的数据分析GIS的分析模型包括了分类分析、统计分析、空间分析和网络分析等，其中空间分析在GIS中占有非常重要的地位。
它会优先考虑由地形和地貌产生的现象以及物质的分布差异。
其中，空间分析主要成分包括：1. 点密度分析点密度分析对于了解数据点的数量分布以及数据点在空间上运动的模式分布起到了至关重要的作用。
点密度分析除了可以通过样点之间的距离来判断，还可以采用基于半径或者网格的分析方法。
2. 邻近分析邻近分析主要监控各数据之间的邻居关系，提供数据的孤立性判断，以及判断一维或二维数据之间排序的相似程度。
3. 插值分析在不连续实验点处生成连续表面，也可以称其为空间内插。
插值分析的主要作用就是能够把点数据转化为连续的面，从而能够更加全面地展示问题的解决情况。
4. 网络分析网络分析主要应用于一些具有网格或者线性结构的GIS应用，例如电力网、道路网和管道网等。
主要目的是提供基于网络路径的可达性和网络优化。
二、GIS中的数据挖掘GIS在数据挖掘方面发挥出的作用一直以来都很重要。
其与机器学习的应用一直在不断地扩大，将其遗漏或误用可能会引发整个系统的崩溃。
基本而言，挖掘主要技术包括如下几个方面：1. 基于相似度或者聚类的分类算法这种分类方法在空间分析以及数据密度分析中用到较为普遍。
使用距离或者聚类算法来对数据进行分类处理，从而给出分类模式的研究结果。
2. 基于神经网络或者决策树的数据挖掘神经网络和决策树是非常流行的挖掘算法。
神经网络在设计过程中会根据自身数据的特点自我调整，而决策树则会在节点分裂中选出最佳分割点，而也会被视为一种聚类算法。
三、GIS中的数据应用GIS的应用非常广泛，应用领域包括了智慧城市、管道管理、农业和土地监管等等。
大型数据中的地理信息系统应用
大型数据中的地理信息系统应用在当今的信息时代，数据成为了人们生产生活不可或缺的重要资源。
而随着大数据的兴起，利用数据来探索人类活动和环境特征的方法也得到了进一步的发展。
地理信息系统（GIS）就是其中一种可以将数据可视化、交互式地展现在地图上的技术。
本文将探讨大型数据中地理信息系统的应用。
一、什么是大型数据大型数据（big data），指的是由超过传统处理能力或技术能力范围的、大到无法使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大型数据常常有着高度复杂、多变、紧密关联和海量等特点。
其实，大型数据在我们身边无处不在。
从社交媒体上的人群行为、到互联网上的用户搜索记录、从气象站的大气数据、到医疗诊断的基因数据，都是大型数据。
这些数据让我们更加了解世界，但也给我们带来了一定的挑战。
二、地理信息系统的概述地理信息系统（GIS）是一种将空间和属性数据进行存储、地图制图、分析和展示的技术。
其中，“空间数据”即为地理坐标、地形地貌等与地理有关的信息，“属性数据”则是相关的文化、社会、经济、环境等一些非地理的信息。
通过GIS技术，我们可以将这些不同类型的数据映射到地图上，更加直观地显示信息。
GIS已经成为了各个领域中最重要的应用之一，包括城市规划、社会管理、资源管理、环境保护等。
GIS可以有效地帮助人们发现地理规律、分析地理问题，解决空间信息不确定性的问题，对地理可视化有着极为突出的表现。
三、大型数据中GIS的应用1. 交通交通是现代社会中一个非常麻烦的问题，特别是城市的交通拥堵。
但是，通过GIS技术的应用，我们可以更好地监测和管理道路等交通设施的情况，及时发送预警信息，并进行预测和规划。
通过GIS技术，我们可以对交通设施进行高效的排布和管理，使人们的出行更加方便快捷。
2. 环境随着城市化的进程，环境问题也变得越发突出。
但是，通过GIS技术，我们可以准确地识别并预测环境问题，如气候变化、污染、自然灾害等。
这些应用可以帮助我们更好地理解不同区域的环境特征，并及时采取有效的措施。
数据挖掘在基于GIS自动导航系统中的应用
Ｖ １ ２ Ｎｏ ９ ｏ．８ ．
数 据挖 掘在 基 于 Ｇ Ｓ自动 导 航 系统 中的应 用 Ｉ
黄 学 宏 ， 昕 昀 彭
（ 韶关 学院 信息 工程 学 院 ， 广东 韶 关 ５２０ ） １０５
摘要 ： 车辆 自动导航 系统是 智能运输 系统 的一 个重要组 成部 分 ． 出了一种数据挖掘 的复合聚类 分析 算法 ， 提 结合
数据挖掘（ ａ ｉｎ， Ｍ 是一个从 大量 的数据 中抽取 出潜在 的、 Ｄ ｔＭｎ ｇＤ ） ａ ｉ 有价值 的知识 （ 模型或规则 ） 的过 程…． 有许 多种 Ｄ Ｍ方法 ， 聚类 分析方 法是其 中的一种 ． 种 方法 把 每个 分类 对 象 称 为样 品 ， 这 并根 据对 象 的
ＧＳ系统在 自动导航 系统 中线路设计方 面的应 用进行 分析 ．实验证 明这种 复合 聚类算 法比传统的算法更加有效 ． Ｉ
关键词 ： 数据挖掘 ； 地理信息 系 中图分类号 ：Ｐ １ ，３ Ｔ ３ １ １ （ Ｉ） 复合 聚类分析 算法； ＧＳ ； 自动导航 系统 文章编号 ：０７ ３８ ２ｏ ）９ ０７— ３ １０ —５４ （ｏ７ｏ —０ １ ０ 文献标识码 ： Ａ
作者简介 ： 黄学宏 （９８ ， 广东梅县人 ， １ 一） 男， ４ 韶关学院信息工程学院副教授 。 主要从 事数 据挖掘技术的研究
维普资讯
・
ｌ ８・
韶 关学 院学报 ・ 自然
必须建立在准确使用地理数据基础上， 数据来源包括从商业组织购买 ， 以及从其他数据的转换 ． 数据分为空
心， 其他对象则根据它们与这些聚类 中心的相似度（ 距离）分别分配给与其最相似的（ ， 聚类 中心所代表的） 聚类 ； 然后计算每个所获新聚类的聚类中心 （ 该聚类中心中所有对象 的均值 ）不断重复这一过程直到标准 ，
大数据和地理信息系统(gis)的结合
大数据的应用非常广泛，包括但不限于社交媒体、电子商务、金融、医疗等领域。
GIS的概念
GIS是地理信息系统的缩写，是 一种空间信息管理工具。
GIS通过地图、卫星图像等手段 对地理空间数据进行采集、存 储、管理和可视化。
GIS广泛应用于城市规划、环境 保护、交通管理等领域。
03
人才短缺
随着大数据和GIS的不断发展，相关 人才的需求也将不断增加。未来的发 展需要培养更多的专业人才以满足市 场需求。
大数据和GIS的未来应用前景
智慧城市
随着城市化进程的不断加速，智 慧城市将成为大数据和GIS的重要 应用领域。通过大数据和GIS可以 实现对城市交通、环境、安全等 领域的全面监测和管理，提高城 市管理和服务水平。
大数据和GIS的未来挑战与机遇
01
数据安全与隐私保护
02
技术门槛高
随着大数据和GIS的不断发展，数据 安全和隐私保护将成为越来越重要的 问题。未来的发展需要解决如何在收 集和使用大数据的同时保护个人隐私 和数据安全。
对于一些企业和机构来说，利用大数 据和GIS需要较高的技术门槛。因此 ，未来的发展需要提供更多易于使用 和操作的大数据和GIS工具。
02
03
环境影响评估
GIS可以用来进行环境影响评估，如建 设项目对环境的影响评估等，为环境 保护提供数据支持和决策依据。
04
大数据和GIS的结合 点
大数据和GIS的结合点
• 请输入您的内容
05
大数据和GIS的未来 发展
大数据和GIS的未来发展趋势
技术进步
随着大数据和GIS技术的不断进步，它们将更加智能化、自动化和可视化。例如，机器学 习和人工智能技术可以用于数据的自动分析和建模，而虚拟现实和增强现实技术可以用于 数据的可视化呈现。
基于机器学习的测绘数据自动化处理与地理信息系统应用
基于机器学习的测绘数据自动化处理与地理信息系统应用基于机器学习的测绘数据自动化处理与地理信息系统(GIS)应用导言：随着机器学习技术的不断发展和普及，其在各个领域都得到了广泛的应用。
地理信息系统(GIS)作为处理和分析地理空间信息的重要工具，也在机器学习的加持下迎来了新的发展。
本文将探讨基于机器学习的测绘数据自动化处理与GIS应用的相关话题。
一、测绘数据自动化处理的意义测绘数据是用于绘制地图和进行地理分析的主要数据源，其准确性和时效性对于实现有效的地理信息管理和决策具有重要意义。
然而，传统的测绘数据处理方法存在人力成本高、耗时长和易受人为因素干扰等问题。
随着机器学习技术的进步，利用大量的测绘数据进行训练，可以建立起更加准确和高效的模型，实现测绘数据的自动化处理。
通过机器学习算法，可以有效提取地物边界、识别地物类型、纠正数据误差等，减少人工干预，提高数据处理的效率和精度。
二、机器学习在测绘数据处理中的应用1. 地物边界提取在测绘数据的处理中，地物边界的提取是一个重要的任务。
传统的方法往往需要人工标注地物边界，耗时且易出错。
而基于机器学习的方法可以通过训练样本自动学习地物边界的特征，从而准确地提取地物边界。
例如，利用深度学习技术可以训练一个卷积神经网络(CNN)模型，自动从测绘数据中提取建筑物、道路等地物的边界。
2. 地物分类除了提取地物边界，机器学习还可以用于地物的分类任务。
通过训练样本，机器学习算法可以学习不同地物的特征，从而对测绘数据中的地物进行分类。
例如，利用支持向量机(SVM)算法可以对植被、水体等地物进行分类。
这样的自动化分类可以提高地物分类的精度和效率，为后续地理分析提供可靠的数据基础。
3. 数据误差纠正测绘数据中常常存在各种误差，例如点位偏差、数据缺失等。
传统的方法通常需要人员进行手动修正，但效率低且容易出错。
基于机器学习的方法可以通过训练模型，从已知的高质量数据中学习误差模式，然后对测绘数据进行纠正。
超级计算技术在地理信息系统中的应用与使用教程
超级计算技术在地理信息系统中的应用与使用教程地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种利用计算机技术进行地理空间数据采集、存储、管理、分析和展示的工具。
地理信息系统的发展离不开计算能力的提升，而超级计算技术的不断进步为地理信息系统的应用和使用提供了更多的可能性。
本文将探讨超级计算技术在地理信息系统中的应用，并为读者提供使用教程。
一、超级计算技术在地理信息系统中的应用1.高精度地图生成超级计算技术可以处理大规模地理数据，包括遥感图像、高程数据、道路网络等。
通过利用超级计算技术的并行计算能力，可以高效地处理这些数据，快速生成高精度的地图。
在城市规划、灾害防治、交通管理等方面，高精度地图是关键的基础，超级计算技术为地理信息系统提供了强大的支持。
2.空间数据分析地理信息系统常常需要进行空间数据的分析，例如热力图绘制、空间插值、空间模式分析等。
超级计算技术可以加速这些复杂的计算过程，提高分析的效率和准确性。
例如，利用超级计算技术进行基于光线追踪的大规模三维视觉分析，可以更精确地生成景观可视化效果，有助于环境规划和可持续发展。
3.地理数据挖掘超级计算技术在地理信息系统中的另一个应用是地理数据挖掘。
地理数据挖掘旨在从地理数据中发现隐藏的模式和关联规则，以提供更深入的洞察力和决策支持。
超级计算技术可以加速数据挖掘算法的运行，从而能够处理更大规模的地理数据，挖掘出更有价值的信息。
二、超级计算技术在地理信息系统中的使用教程1.准备工作在使用超级计算技术进行地理信息系统的处理之前，首先需要准备好相关的数据和软件环境。
确保你已经获得了需要处理的地理数据，并安装了相应的地理信息系统软件和超级计算平台。
2.数据预处理地理信息系统中的数据预处理是非常重要的步骤。
在进行超级计算之前，首先需要确保数据的质量和准确性。
例如，可以对遥感图像进行辐射校正、影像配准等操作，对高程数据进行噪声去除和填充处理，保证数据的可靠性和一致性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
DM(数据挖掘)在GIS(地理信息系统)的应用
摘要：首先介绍了DM可以发现的知识类型、可以使用的方法及可以采用的DM系统原型，讨论了GIS的应用，探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性，最后简单介绍了DM对GIS的贡献。
关键词：数据挖掘，地里，信息
Abstract: the first introduced the DM can find knowledge type, can use the methods and the DM prototype system, discusses the application of GIS, and probes into the application of GIS DM in the necessity and possibility, finally introduced the DM to the contribution of GIS.
Key words: data mining, the ground, information
1、DM(DataMining数据挖掘)简介
DM是指把人工智能、机器学习与数据库等技术结合起来，由计算机自动地从数据库或数据仓库中的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并具有潜在价值的信息或模式，以解决数据量大而知识贫乏这一困扰专家系统(ES)的知识瓶颈问题的非平凡过程。
这一概念一经提出，立即引起了学者、软件开发商和用户的极大兴趣，国外纷纷建立了许多专门研究知识发现和数据挖掘的公司或部门，从数据挖掘的基本概念和原理开始，直到挖掘方法、算法以及软件工具，进行了广泛深入的研究。
到目前为止，已经形成了比较完整的数据挖掘理论和方法体系，并且出现了许多实用的数据挖掘工具，广泛应用于商业、金融、保险、医疗、化工、制造业、工程和科学等领域，产生了巨大的效益。
2、GIS(GeographicInformationSystem地理信息系统)简介
GIS是以采集、存储、描述、分析和应用与空间地理分布有关的数据的计算机系统。
作为数据库管理技术、计算机图形学以及空间分析方法的共同产物，它已在社会、军事、经济和管理部门得到了长足的发展和广泛的应用。
目前，它正逐步与遥感(RS)和全球定位系统(GPS)技术相结合，向集成化、自动化及智能化迈进。
专家系统技术在遥感影像解释、地形数据的表达及语义和非语义信息的提取等方面的应用，正是为了提高这种高集成度的地理信息系统的自动化和可靠性。
然而，尽管专家系统中的知识表达和知识应用的研究取得了不少的进展和成果，其知识获取仍然主要依赖于专家和知识工程师，离知识自动生成还有相当大的差距。
因此，知识获取问题成了专家系统发展的瓶颈，也成了建立智能化遥感与地理信息系统的瓶颈。
事实上，GIS数据库中含有丰富的数据和信息，是自然界和人类活动的共同产物，专家系统所需的许多知识就隐含在这些数据和信息之
中。
所以，如果能将计算机科学的DM技术用于GIS，从GIS数据库中自动生成专家系统所需的知识，无疑将会给知识获取问题的解决带来无限生机。
3、DM 在GIS中应用的必要性和可能性大千世界中，许多事物之间都存在着千丝万缕的联系，在描述客观世界的数据中必然存在其内部的相互依赖性。
Tobler的第一地理规则就描述了这样一种空间依赖性：“所有的事物都是有联系的，一个地方发生的事件总是与它附近发生的事件有关联，并且相距近的事物之间的联系一般比相距远的事物之间的联系要紧密。
”如果能从这些数据中找出其规律性或相互联系，就可以反过来推断客观世界的情况。
GIS是一个对地球表面及空间物体描述，的信息系统，其数据库中丰富的数据和信息本身就是大自然和人类社会活动的双重产物，专家系统中所需要的许多知识就可能隐藏在GIS数据库中。
若能利用DM技术，从GIS的空间和属性数据中得出有关自然界与人类活动的内在规律，就必将为专家系统在GIS中的应用和发展提供新的手段和方法，也将为GIS自身的发展提供更广阔的前景。
一方面，GIS的应用需要DM技术的帮助，这种需要使得GIS必将成为DM的一个极好的应用领域。
因为①GIS数据库中不仅包含了大量的属性数据，而且还包含了大量的空间数据。
②社会上许多行业需要GIS作决策支持和规划管理，而且各应用领域的特点互不相同，都存在着许多显著的但又不充分的领域知识。
另一方面，DM在GIS中的应用必将促进DM 自身的发展。
因为GIS数据库中含有的大量的空间数据比DM已有的应用领域中的数据类型更加丰富和复杂。
4、DM对GIS的贡献DM用于GIS，可使GIS在以下几个方面得到较大的进展或突破：(1)使有限数据的GIS成为具有无限知识的GIS。
尽管GIS中存储了大量的数据，但其容量总是有限的，总是对客观世界的不完全描述。
而DM利用机器学习技术，能从这些有限的数据库发现新的知识，将这些知识反作用于已有的数据，就可得到更新的数据和知识，这样循环下去，GIS不仅是一个信息系统，而且是一个数据源和知识源，也就使有限的GIS变成了无限的GIS，也使静态的数据变成了动态的数据和知识。
(2)可用于GIS的数据精练。
现有的GIS数据库中存储了大量的数据，其中有些数据是必需的，有些数据是冗余的，有些数据是最基本的，有些数据是可导出的。
利用DM，可以寻找出数据间的相互依赖性，得到数据间的层次和层次间的相互关系。
因而，数据库中就可只存储那些必需的数据和关系，而不必存储其它的数据，就可将GIS数据库进行精练。
这样不仅可以节省存储空间，而且可以提高数据库的管理效率和整个系统的运行速度。
(3)可用于GIS的数据更新。
现有的GIS数据库中存储了描述客观世界的大量数据，而客观世界在人类活动的影响下是时刻变化的，如何将这些变化在GIS 中进行快速地更新，也是一个十分棘手的问题。
GIS数据库的更新通常是利用新的航空或航天遥感数据，但这时需要解决的问题是哪些数据需要更新，如何自动地从遥感影像中获取更新数据。
用DM中的空间分析方法可以解决此问题，它通过对不同时域的数据进行比较，得到事物随时间变化的规律，并找到影响此变化的主要因子。
这样，在以后的分析中，只要检查这些主要的因子是否变化，若有变化，就进行数据更新，否则就不予考虑。
(4)使GIS成为真正的“智能”空间信息系统。
在GIS中引入专家系统技术，使GIS具有了一定的自动性和智能性，但它远不能称为一个真正的“智能”系统。
因为它不具备自动学习的功能，只能利用已有的知识进行推导。
可DM技术的引入，使得GIS系统能自动地获取知识而可能成为真正的“智能”系统。
完全可以说，专家系统与GIS的结合，使GIS
成为了一个空间咨询和决策支持系统，而:*与GIS的结合，可使GIS成为真正的智能空间信息系统，进而促进GPS、DPS、RS、GIS与ES的完整结合。
参考文献
1.李德仁等.从GIS数据库中发现知识[J].测绘学报，1995
2.范明等译.数据挖掘——概念与技术[M]机械工业出版社，2001-08
3.石云等.空间数据采掘的研究与发展[J].计算机研究与发展，1999。