空间数据挖掘与发展趋势探讨
基于深度学习的时空数据挖掘技术与应用研究
基于深度学习的时空数据挖掘技术与应用研究一、引言在近几年，随着大数据和互联网的快速发展，时空数据越来越多地涌现出来并被广泛应用。
时空数据是指在时间和空间维度上都存在变化和关联的数据，例如地理信息、社交媒体、传感器数据等。
而时空数据挖掘技术就是指对这些数据进行处理和分析，以挖掘数据潜在的价值和信息。
深度学习技术则是一种机器学习的分支，它背后的原理是人脑神经元之间的联系和相互影响。
使用深度学习技术可以自动提取时空数据中的特征，并识别和分类这些数据。
与传统的机器学习算法相比，深度学习具有更高的准确性和鲁棒性。
本文旨在介绍基于深度学习的时空数据挖掘技术及其应用研究现状，并展望未来的发展方向。
二、基于深度学习的时空数据挖掘技术1. 时空数据的表示时空数据可以使用不同的表示方式来进行处理和分析。
其中，一种广泛应用的表示方式是张量表示法，即将时空数据看作是多维张量，从而可以利用张量计算的方法进行处理。
基于张量的模型包括张量分解和张量神经网络。
2. 时空数据的分类和预测时空数据的分类和预测是时空数据挖掘的重要问题。
基于深度学习的时空数据分类和预测模型可以自动提取数据中的特征，并进行高效的分类和预测。
其中，深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络和时空注意力网络等。
卷积神经网络主要用于图像分类和物体识别等问题。
循环神经网络主要用于序列数据的建模和预测，例如自然语言处理和时间序列分析。
时空注意力网络则主要用于处理时空数据，并关注重要的时空特征。
3. 规律挖掘时空数据挖掘的另一个重要问题是规律挖掘，即发现时空数据中存在的规律和模式。
基于深度学习的数据挖掘模型可以挖掘时空数据中的潜在规律，并自动发现数据中存在的模式。
四、应用研究1. 地理信息系统地理信息系统是一个广泛应用的时空数据领域。
基于深度学习的地理信息系统可以利用遥感图像、卫星影像以及地面监测数据等时空数据进行建模和预测，例如基于卫星影像的土地利用类型分类和森林覆盖率预测等。
空间数据挖掘技术的发展与应用
空间数据挖掘技术的发展与应用1. 引言空间数据挖掘技术是指利用数据挖掘算法和技术手段对空间数据中的有价值信息进行提取和分析的过程。
随着科技的不断进步和数据的大规模产生，对空间数据挖掘技术的需求也在逐渐增加。
在本文中，将探讨空间数据挖掘技术的发展与应用。
2. 空间数据挖掘技术的发展2.1 空间数据挖掘的概念与原理空间数据挖掘技术是将数据挖掘技术应用到空间数据中，通过对空间数据的挖掘和分析，挖掘出数据中的潜在规律和有价值的信息。
空间数据挖掘技术的核心任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2.2 空间数据挖掘技术的发展历程空间数据挖掘技术的发展可以追溯到上世纪80年代。
在当时，由于计算机技术的限制和数据量的有限，空间数据挖掘技术受到了很多限制。
但随着计算机技术和数据采集技术的不断进步，空间数据挖掘技术发展迅速。
现在，各种针对空间数据挖掘的算法和模型被提出，并且得到了广泛的应用。
3. 空间数据挖掘技术的应用3.1 地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是空间数据挖掘技术最常见的应用之一。
利用空间数据挖掘技术，可以对地理数据进行分析和挖掘，从而提取出地理数据中的有价值信息。
这些信息可以用于城市规划、环境保护、交通管理等领域。
3.2 物流与交通管理空间数据挖掘技术也被广泛应用于物流与交通管理领域。
通过对交通数据和物流数据的挖掘，可以分析交通流量、相关道路的瓶颈问题，进而优化交通路线和物流方案，提高效率和降低成本。
3.3 智能导航系统智能导航系统是一个利用空间数据挖掘技术的应用。
通过对用户位置数据的挖掘，可以为用户提供个性化的导航服务。
智能导航系统可以根据用户的出行习惯和实时交通状况，提供最佳的导航方案，并且能够根据用户的反馈进行实时调整。
3.4 自然灾害预测与应对空间数据挖掘技术在自然灾害预测与应对方面也发挥着重要的作用。
通过对历史灾害数据的挖掘，可以分析出自然灾害的规律和趋势，提前预测自然灾害的发生概率和影响范围。
GIS的主要研究领域与发展趋势
GIS的主要研究领域与发展趋势GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的计算机技术，用于收集、管理、分析和展示地理信息的工具。
随着技术的不断发展，GIS的研究领域也在不断扩展，并呈现出一些明显的发展趋势。
1.空间数据处理与管理：这是GIS的基础研究领域，包括空间数据的采集、存储、整理和更新等。
随着遥感技术和全球导航卫星系统的发展，空间数据的获取和处理能力不断增强，对于大规模、多维、高分辨率数据的处理和管理成为研究的重点。
2.空间分析与模型：空间分析是GIS的核心功能之一，包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等。
这些分析方法可以帮助研究人员在地理空间中找到隐藏的关联性和规律，并构建空间模型进行预测和决策支持。
3.空间数据挖掘与可视化：空间数据挖掘是对空间数据进行深入挖掘和发现的过程，它包括空间聚类、时空模式挖掘、地理关联规则挖掘等。
可视化则是将空间数据以图形、动画等方式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和使用地理信息。
4.空间数据质量与精度：空间数据的质量对于GIS应用的准确性和可靠性至关重要。
研究者致力于开发出新的方法和技术，提高数据的精度、一致性和完整性，以确保GIS分析结果的正确性和可信度。
5.GIS与网络空间：随着互联网的普及和发展，GIS与网络空间的结合成为研究的新方向。
这包括基于云计算的GIS服务、互联网GIS应用、移动GIS等，旨在提高GIS系统的可访问性、可扩展性和共享性。
GIS的发展趋势如下：2.面向大数据的GIS技术：随着大数据时代的来临，GIS也面临着应对大规模、多维度、高速度数据处理的挑战。
研究者正在探索新的算法和技术，以推动GIS在大数据环境下的应用和发展。
3.移动GIS的普及与应用：移动设备的普及和发展为移动GIS的应用提供了巨大的机会。
研究者正在致力于开发移动GIS应用软件和技术，使用户可以实时获取和使用地理信息。
4.基于云计算的GIS服务：云计算技术的发展为GIS的服务模式提供了新的空间。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
GIS发展现状和趋势
GIS技术的研究现状及未来发展趋势随着计算机技术的飞速发展、空间技术的日新月异及计算机图形学理论的日渐完善，GIS(Geographic Information System）技术也日趋成熟，并且逐渐被人们所认识和接受。
近年来，GIS被世界各国普遍重视，尤其是“数字地球”概念的提出，使其核心技术GIS更为各国政府所关注。
目前，以管理空间数据见长的GIS已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。
当前GIS正处于急剧发展和变化之中，研究和总结GIS技术发展，对进一步开展GIS研究工作具有重要的指导意义。
因此，本文就目前GIS技术的研究现状及未来发展趋势进行总结和分析。
1 GIS研究现状及其分析1.1 GIS研究现状世纪90年代以来，由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善，GIS在全球得到了迅速的发展。
在海量数据存储、处理、表达、显示及数据共享技术等方面都取得了显著的成效，其概括起来有以下几个方面[1]：①硬件系统采用服务器/客户机结构，初步形成了网络化、分布式、多媒体GIS；②在GIS的设计中，提出了采用“开放的CIS环境”的概念，最终以实现资源共享、数据共享为目标；③高度重视数据标准化与数据质量的问题，并已形成一些较为可行的数据标准；④面向对象的数据库管理系统已经问世，正在发展称之为“对象--关系DBMS（数据库管理系统）”；⑤以CIS为核心的“3S”技术的逐渐成熟，为资源与环境工作提供了空间数据新的工具和方法；⑥新的数学理论和工具采用CIS，使其信息识别功能、空间分析功能得以增强等等。
在GIS技术不断发展下，目前GIS的应用已从基础信息管理与规划转向更复杂的区域开发、预测预报，与卫星遥感技术相结合用于全球监测，成为重要的辅助决策工具。
据有关部门估计，目前世界上常用的GIS软件己达400多种[2].国外较著名的GIS软件产品有[3]:Auotodesk系列产品、Arc/Info、MapInfo及其构件产品、Intergraph、Microstation等，还有Web环境下矢量地图发布的标准和规范，如XML、GML、SVG等等。
空间数据的应用与发展趋势研究
空间数据的应用与发展趋势研究随着科技的迅猛发展，空间数据越来越成为人们获取信息、进行分析和解决问题的重要手段之一。
通过各种技术手段获取的空间数据，包括卫星影像、地理信息系统（GIS）数据、地球观测数据等等，为人类提供了更多全球范围内的数据信息资源。
本文将就空间数据的应用以及未来发展趋势展开研究，并探究其对人类社会的影响和贡献。
一、空间数据的应用1. 环境监测与资源管理空间数据的应用最直接也最显著的领域之一就是环境监测及资源管理。
卫星影像以及地球观测数据等的应用能够提供全球范围内的地表覆盖及水文变化等监测，帮助科学家分析自然环境趋势，提高环境保护的效率和准确性。
2. 气象预报气象预报是空间数据的另一大应用。
通过遥感技术及地球观测数据，气象预报员能够更加精确地观测大气环境变化情况，更准确地制定并进行天气预报。
在自然灾害发生时可以有效预警，保障人类生命财产安全。
3. 交通运输空间数据对于交通系统的优化与高效是不可或缺的。
地理信息系统（GIS）被广泛地用于道路设计及规划，以及通过 GPS 系统进行导航和航行更高效的运输系统。
这反过来进一步提高了经济和社会治理方面的效率。
4. 市场营销空间数据运用在市场营销领域涉及更精准的数据分析及预测。
例如，通过对人口密度、地理位置等数据的分析，能够准确预测商业用途的可能成功率，从而更好地规划商业发展和市场营销策略。
5. 智慧城市现代城市设置大量传感器收集大量数据，这些数据主要涉及人群移动、交通、环境、能源、安全等方面。
而将这些数据进行整合分析并形成相关的空间数据模型，有利于管理者决策制定、资源分配、安全预警等等，从而落实智慧城市的概念与实施。
智慧城市的建设，必须在多领域大数据的支撑下才能够长期持续地保持优化效果。
二、空间数据的发展趋势空间数据的应用与未来发展，离不开技术发展及数据挖掘的加速。
下文将从技术、数学统计学角度深入探讨空间数据的未来发展趋势。
1. 人工智能技术人工智能技术（AI）不断地拓展着分析能力和模型预测能力，这种技术的应用能够大幅度减少人工处理时间和错误率，更好地发挥地理数据的价值。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
时空大数据的分析与挖掘
时空大数据的分析与挖掘随着互联网和移动通信技术的日新月异，数字化社会的数据规模持续增长。
在此基础上，时空大数据应运而生。
时空大数据是指依靠综合传感、定位、通信、计算、存储和数据挖掘等技术手段所获得的具有时空特征、涉及多个领域、多个层次、多个时段的海量数据。
如何利用这样的数据资源进行分析和挖掘，是21世纪的挑战和机遇。
一、时空大数据的特点时空大数据与传统数据相比，具有以下特点：1.数据规模庞大：时空大数据的数量级非常大，超过一千亿条以上。
由于其容量巨大，非常难以高效地处理和存储。
2.数据类型多样：时空大数据来源广泛，可以是气象、地理、交通、通信、社交网络等各个领域的多维数据信息。
3.数据时效性强：时空大数据因其具有时效性，对数据实时性、准确性要求非常高。
4.数据空间分布广泛：时空大数据的采集需要分布式传感、地理定位等技术的支持。
因此，数据在时间和空间上的分布是不均匀的，例如人口、交通等在城市中心区域的数据要比郊区的数据密度更高。
二、时空大数据的应用1.智慧城市：城市大数据是由城市规划、环境、交通、社会安全、教育和旅游等众多领域的数据信息综合分析而得到的数据状态。
智慧城市是以人为本，将技术与城市管理相结合的新型城市模式。
在这个新型城市中，通过与人工智能、物联网技术相结合，可以实现城市的智能化、高效化、可持续化和公平化。
2.交通运输领域：交通运输体系是城市生命线之一，是社会发展的重要基础。
时空大数据可以帮助交通运输监测、预测、规划和运营，提高交通运输系统的安全性、可靠性和效率，并促进运输管理优化、资源配置合理化、运输体系智能化。
3.应急管理体系：时空大数据可以用于防灾减灾、精准救援和灾后重建等方面。
例如在地震、洪涝等灾害发生时，时空大数据技术可以快速、精准地定位灾区，提升救援效率，并指导灾后重建工作。
三、时空大数据的分析方法1.数据预处理：时空大数据往往是异构分布、不完整、缺失、冗余和噪声等多方面问题，因此需要对时空大数据进行清洗、去重、规整和压缩等预处理。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
城市规划中的空间数据分析技术探索
城市规划中的空间数据分析技术探索城市规划是指在城市发展过程中，为了合理利用和布局城市空间资源，提高城市生活质量和可持续发展能力而制定的一系列管理和规划措施。
随着城市化进程的加速，城市规划中的空间数据分析技术日益成为重要的工具。
本文将探讨城市规划中的空间数据分析技术的应用和发展趋势。
一、空间数据分析技术在城市规划中的应用1. 地理信息系统（GIS）地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将空间地理数据与属性数据相结合进行存储、管理、分析和输出的计算机系统。
在城市规划中，GIS可以帮助规划师对城市空间进行评估和分析，如土地利用情况、人口密度、交通网络等。
通过GIS技术的应用，规划师可以更准确地了解城市的现状，为制定合理的城市规划方案提供支持。
2. 空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是指从大量的空间数据中发现隐藏在其中的规律和有价值的信息的技术。
在城市规划中，规划师可以利用空间数据挖掘技术对城市的发展趋势和模式进行分析，预测未来的发展方向。
例如，通过分析历史的人口迁移数据，可以预测未来的人口流动趋势，从而指导城市的人口布局和公共服务设施的规划。
3. 空间优化模型空间优化模型是指在一定的约束条件下，通过最优化算法对城市空间资源进行优化配置的模型。
这些优化模型可以帮助规划师制定最佳的城市规划方案，以提高城市的整体效益。
例如，可以利用空间优化模型确定最佳的交通网络布局，使得交通拥堵得到解决，交通效率得到提高。
二、城市规划中空间数据分析技术的发展趋势1. 数据的全面性和精确性随着城市规划数据的积累和技术的进步，城市规划中的空间数据分析技术将更加注重数据的全面性和精确性。
只有有足够全面和准确的数据，才能进行可靠的空间分析和模拟，从而制定有效的城市规划方案。
2. 数据的集成和共享随着不同部门和机构之间数据共享的需求增加，城市规划中的空间数据分析技术将更多地关注数据的集成和共享。
空间数据挖掘技术的研究与发展
第３ ０卷 第 ５期
２０ ０ ７年 １ 月 ０
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Ｏ 引 置
间数据背后的关系 、 规则和发 展趋势等 因素 ， 这就导 致
关键 词 ： 间数 据 挖 掘 ； 理 信 息 系统 ； 接 关 系 空 地 邻
空间数据挖掘方法及应用研究
空间数据挖掘方法及应用研究近年来，随着卫星技术的不断发展和地理信息系统的普及，空间数据已成为人们研究地球及其变化的重要源泉。
空间数据挖掘是从空间数据中自动或半自动地发现潜在的知识和信息的过程，可以广泛应用于地球科学、城市规划、环境监测、资源管理等领域。
本文旨在概括介绍空间数据挖掘的方法及应用研究进展。
一、空间数据挖掘的方法1. 空间关联分析方法空间关联分析是空间数据挖掘的基础方法之一，其通过计算物体间的空间关系来探索潜在的统计关联。
其中，空间关系主要包括邻近关系、重叠关系、包容关系和相交关系。
常见的空间关联分析方法有基于点或面的空间自相关分析、空间聚类、空间关联规则挖掘等。
2. 空间聚类方法空间聚类方法是一种将数据分组或划分为几个类别的技术，它将相似的物体放在一起，同时保证不同组之间的差异性尽可能大。
空间聚类方法可以应用于地震预测、城市规划、军事情报等领域。
常见的空间聚类方法有k-means聚类算法、层次聚类和基于密度的聚类等。
3. 空间分类方法空间分类是空间数据挖掘的另一种重要方法，主要通过分类器对数据进行划分。
分类器是一种基于训练数据建立模式，将未知数据映射到属性空间中的方法。
常见的空间分类方法有决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
二、空间数据挖掘的应用研究进展1. 基于遥感影像的土地利用变化检测遥感影像是空间数据挖掘中的重要数据源，可以用于土地利用变化检测。
利用空间分类方法和变化检测算法，可以实现对城市扩张、农业发展等土地利用变化的自动检测和量化。
2. 基于移动轨迹数据的交通流量预测移动轨迹数据是包含时空信息的数据，可以用于交通流量预测。
利用空间关联规则挖掘和聚类方法，可以对车辆移动模式进行建模，预测交通拥堵区域和路段，为城市交通规划提供科学依据。
3. 基于地球物理数据的矿产资源发现利用地球物理数据进行空间建模和特征提取，可以实现对矿区地质构造和矿产资源的识别和预测，帮助开采和利用矿产资源。
地理空间数据挖掘技术的发展与应用
地理空间数据挖掘技术的发展与应用随着时代的进步，科技的飞速发展，地理空间数据挖掘技术已经成为了数字化时代的热门话题。
地理空间数据挖掘技术是利用大数据和人工智能等技术手段，对地理空间数据进行深度挖掘和分析，以发现其中蕴含的信息和规律。
它不仅可以帮助我们深入了解地球上的各种自然和人文现象，还可以应用于城市规划、决策支持、环境保护等方面。
首先，地理空间数据挖掘技术在城市规划领域的应用不可忽视。
随着城镇化的推进，越来越多的人口涌入城市，城市的规模和功能不断扩大。
如何更好地规划城市空间结构、优化城市布局成为亟待解决的难题。
地理空间数据挖掘技术能够对城市人口密度、居民流动和交通网络等数据进行分析和挖掘，进而为城市规划者提供科学的依据。
例如，通过对人口密集区域的交通流量数据的挖掘，可以找出交通压力较大的地段，从而进行交通路网的改造和优化规划。
这样，不仅能够减少交通拥堵状况，提升城市交通运行效率，还可以改善城市居民的生活质量。
其次，地理空间数据挖掘技术在决策支持方面也发挥着重要的作用。
例如，对于地方政府而言，如何制定科学合理的经济发展规划是一个关键问题。
通过对地理信息、经济数据和行业分布等多源数据进行挖掘和分析，可以为政府决策提供有力支撑。
在农业领域，地理空间数据挖掘技术可以分析土地利用、气象和灌溉等数据，帮助农民做出种植决策，提高农作物产量和质量。
这不仅有助于保障粮食安全，还能够促进农村经济的稳定发展。
此外，地理空间数据挖掘技术在环境保护方面也发挥着重要作用。
地球是我们共同的家园，保护环境是每个人的责任。
通过对地理空间数据的挖掘和分析，可以监测和预测自然资源的利用情况和环境污染状况，为环境保护工作提供科学依据。
例如，在自然保护区的管理中，地理空间数据挖掘技术可以帮助管理者了解野生动物的栖息地、迁徙路径等信息，从而制定合理的保护措施。
在海洋环境保护方面，通过对海洋数据的挖掘，可以及时发现和预警海洋污染事件，保护海洋生态系统的健康。
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究
基于神经网络的时空数据挖掘技术研究近年来，随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术已然成为了十分热门的领域。
数据挖掘技术的应用范围极其广泛，其中包括了从商业领域到医疗领域等众多领域。
其中，时空数据挖掘技术不仅仅可以帮助我们更好地理解物理现象，还可以帮助我们更好地理解人类行为规律。
而随着人工智能技术的不断发展，越来越多的时空数据挖掘技术基于神经网络进行研究。
一、时空数据挖掘技术概述时空数据挖掘技术是一种研究时空数据中隐藏模式和规律的领域。
时空数据通常包括所有在时空领域上发生的事件和现象，包括地球物理学中的重力场、电磁辐射、地震、气象、流体力学和遥感等各种数据。
时空数据挖掘技术旨在将时空数据转化为有用的信息和知识，以提高数据分析师或研究人员的决策和预测能力。
二、神经网络的理论基础神经网络是一种模拟人脑结构和功能的学习算法，并由此获得知识和经验。
神经网络中的每个节点或神经元相互连接，它们之间的连接是通过权重来表达的，神经元以子节点的形式建立神经网络，通过反向传播算法训练模型。
三、基于神经网络的时空数据挖掘技术1.神经网络应用在时空数据预测中的案例神经网络技术可以应用于时空数据预测领域。
比如，可以应用于根据过去的气象数据预测未来的天气情况。
神经网络预测技术的优点在于其能够自适应”，能够根据数据变化自动改变其学习参数，从而提高预测的准确性。
2.神经网络应用在时空数据分类中的案例神经网络还可以用于时空数据分类方面。
比如，可以使用神经网络将空间中的三维点云数据进行分类。
在这个案例中，神经网络将点云数据抽象为一组训练数据，并以图像的形式输入到模型中进行学习。
这样，神经网络就能够准确地分类点云数据。
四、时空神经网络技术的发展趋势1.神经网络技术与传统数据挖掘技术相结合在未来，时空神经网络技术将与传统的数据挖掘技术相结合。
神经网络模型可以用于解决在时空数据挖掘过程中存在的高维度和复杂的问题，而传统的数据挖掘技术则可以用于处理由神经网络模型产生的数据。
空间信息的采集-存储-分析-管理的现状及发展趋势
空间信息的采集\存储\分析\管理的现状及发展趋势摘要本文从空间信息的采集、存储、分析、管理4个方面进行系统地分析，对其大致的现状做了相关描述，重点是对其未来的发展趋势做出了分析。
每个方面的分析之间都有一定的联系，需要从整体把握，采集、存储、分析、管理都相互影响，相互促进。
关键词空间信息；发展趋势；网格网络化；数据库1 空间信息采集现状及趋势RS作为空间信息采集的重要工具，具有远程操控，多频谱，多功能的优势，GPS又能提供高精度，高时效性的数据采集，目前空间信息的采集并不仅仅局限在RS和GPS技术上，航天摄影测量、地图的数字化等多途径的数据采集已经得到广泛的应用。
未来的发展，可能在扩展数据采集的途径上有所突破。
1）我们可以综合各种数据采集方式，将GPS、RS和GIS技术融合，实现实时、快速地提供目标空间位置，实时或准实时地提供目标及其环境的语义或非语义信息，发现地球表面上的各种变化，及时地对GIS进行数据更新；完成对多种来源的时空数据进行综合处理、集成管理、动态存取，为智能化数据采集提供地学知识；2）在原有的采集方式上，通过研究创新，提出新的数据采集方式，目前还在研发一种空间紫外光学遥感技术，是在可见光、热红外、近红外和微波遥感以外的一个新型的数据采集方式。
卫星遥感、航天航空、地面测量、以及各种新型的传感器的出现，设备的精度的提高，全天候一体化的空间信息采集将不是问题。
2 空间信息存储现状及趋势空间信息存储目前还在发展之中，具有极大应用价值。
所谓异构数据库体系结构，是指相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。
异构数据库对于跨地域的决策分析有重大意义，它可以统一各地区不同的数据库，进行数据采集和分析，最后综合考虑做出决策。
空间信息存储有向新型的数据存储模型的发展趋势：1）影像数据库；2）传感器数据库；3）微小型数据库。
数据挖掘研究及发展探析
１１ ．． １数据 ： 挖掘行 为的数据来源 ， 是关 于主题 的集 合 ， 描述现 统 、 遥感信息学 、 全球定位 、 式识别等综合在一起 的交叉 学科 的研 模 在世 界的有关方面信息 ， 是进行 挖掘和知识发现 的原始材料 。 究应用 ，空间应用也是现在数据挖掘 中的一个重点和热 门领域 ， 军 １１ ．． ２新颖 ： 数据挖掘和知识发现 的模式应该是新颖 的 ， 它可 以 事领域 的应用对 打赢信息化条件 下的局部战争提供 了很好 的技术 通过 当前得到 的数据和 同期相 比得到 的数据 的新颖程度 ， 或者通过 支持。 知识 发现 的内容 和原先 内容相 比的新颖程度来判定模式 的新颖 。 ３ 国 内外 数 据 挖 掘 的 研 究现 状 １１ ．． ３隐含应用性 ： 提取 的数据应该是对人们有价值 的信 息 ， 即 目前 ， 据挖 掘的研究 和应用已经引起人们的关注 ， 数 学术界 、 实 按 照商业 主题 为对象 的数据挖掘具有经济价值 或实用价值 。 业界和政府部 门越发重视数据挖掘的研究 。 以美 国为核心的发达国 １ ． 据 挖 掘 的 分 类 ２数 家对数据挖掘的研究和应用取得 了重大进展 ， 在数据挖掘 的研究领 数据 挖掘 由于受到数据库系统 、 统计 、 机器学 习 、 可视化和信息 域 ， 数据挖掘开展 最早的也是美 国 ， 数据挖掘 的核心研究还是在 美 科 学等多个学科 的影响 ， 具有 自身 独特的特点 ， 形成 了一个 交叉科 国， 作为具有全球影响力的 Ｋ Ｄ学术会议从 １９ 年 到现在已经有 Ｄ ９５ 学领域 。 从数据挖掘 的使用方法来 看 ， 数据挖掘可以使用神经网络 、 １ ３次会 议 ， 中 ９次 在美 国召开 ， 其 凸显 了美 国的重 要作用 和 比重 。 模糊 ／ 粗糙 集理论 、 知识表示 、 归纳逻辑程序设计 、 或高性 能计算的 全 球应 用 最 为 广 泛 的数 据 挖 掘 产 品 主要 是 美 国研 发 生 产 出来 ＰＳＳ、 ＡＳ 。 Ｓ 技术 ； 若从挖掘 的数 据类型或 给定 的数据挖掘应用来看 ， 据挖掘 Ｓ 数 可以使用 空间数据分析 、 信息提取 、 模式识别 、 图像 分析 、 信号处理 、 我 国数据挖 掘研 究 比美 国晚 ，１世纪 才开始 起步 ，０ １ ２０ ２ ２０—０３ 计算机 图形学 、 ｂ技术 、 Ｗｅ 经济 、 或心理学领域的技 术。 由此 ， 我们得 发表的这方面的论文 占比很低， 近年来该 方面论文收录 比重开始 急 知数据挖掘有各种不 同类型的数据挖掘系统 ， 在进 行数据挖掘研究 剧上升 ， 由此可见数据挖 掘的研究越来越受 到大家的重视 ， 同时相 时 ， 须要先对数据 挖掘进行清楚 的分类 ， 样可 以帮助我 们明确 关的 Ｉ 司也在研发这方 面的产 品 ，数据挖掘 的人才培养也越来 必 这 Ｔ公 数据挖掘 系统 ， 选择正确的数据挖掘 系统 。 根据数据挖掘的特点 ， 可 越受到高校 、 司的重视。由此可见数据挖掘 已成为一个热 门的研 公 以分成 ：． ａ 根据挖掘 的数 据库 类型分类 ；． 据挖 掘的知识 类型分 究领域 ， ｂ根 将带动大量相关产业 的发展 。 类 Ｉ． ｃ 根据所用的技术分类 ；． ｄ根据应 用分类 。 ４ 数 据 挖 掘 的 发展 趋 势 １ ． ３数据挖掘产生的背景 经过多年的研究和发展 ， 据挖 掘充 分的吸收了多 门学科 的最 数 在全 球信息化背景 下 ， 量的数据产生 ， 大 人们要对 这些 大量的 新研究成果 ， 逐步形成 了 自己独特 的风格特点 ， 形成 了独具特色 的 数据 进行处理并转 换堆成 自己有用 的数据 ， 同时 ， 计算机及相关 技 研究 分支 。 但是 ， 数据挖掘研究和应用仍具 有巨大的挑战性 ， 凡事都 术 的发展 ， 数据挖 掘就 应运而生 了。 总的来说 ， 数据挖掘的产生得益 要 有一个过程 ， 数据挖掘 的研 究和发展也一样 ， 同其他 新技术 的 如 于数据库 、 数据仓 库和 Ｉ． ｔ ｎ ｍｅ等信息技术 的发展 ， 计算 机性能的提 发展历程 ， 都是一步 一个 脚印的过来 的 ， 概念提 出 、 概念接受 、 广泛 高和先进 的体系结构的发展 ， 统计学 和人工智 能等方法 在数 据分析 研究 和探索 、 逐步应用 和大量应用这些过程一个都不能少 。目前 ， 数 中 的研 究 和 应 用 。 据挖掘的概念 已经被 人们广泛接受 ， 由于技术原 因 ， 据挖掘 的应 数 ２ 数 据挖 掘 应 用意 义 用还 不能大量投入使用 ， 需要深入研究积累和丰富的工程实践 。 数据挖掘的领域非常广泛 ， 未来世界 的各个方 面都 需要 数据挖 人 们 已经 广 泛 的接 受 了 Ｋ Ｄ， Ｄ Ｄ Ｋ Ｄ在 学 术 界 和 工 业 界 引 起 了 掘， 目前 只要集 中在如 下领域 ： 很 大的影响 ， 很大研究人员投 身到数据挖掘 的研究 之 中， 据挖掘 数 ２１商业领 域 ． 广泛 的研究领域正需要这些研究人员 ， 这极大的推动 了数据挖掘研 数据挖 掘的商业领域 主要是电子商务 的出现和发 展带动 了数 究 的发展 。 据挖掘 的发展 ， 客户关系 Ｃ Ｍ 系统 的繁荣 和发展 也带动 了数据 挖 Ｒ 分析 目前 的研究 和应用 现状 ， 数据挖掘在如下 六个 方面需要重 掘 的发展 ， 数据 挖掘能发现商务 客户的共性点 和差异的 、 现实和 未 点 开 展 工 作 。 来预测的信息 、 必然 的信息 、 独立或者关联 的信息等 ， 通过发掘这些 ４１数据挖掘技术与特定商业逻辑的平滑集成 问题 ． 信息知识 能够归纳和总结用 户的消 费行 为如消费能力 ，消费需求 、 有效 、 显著的应用实例能够很好 的证 明数据挖 掘和知识发现技 对产 品的关 注度 ， 消费心理等 ， 这些有 价值的信息 能够 为管理者 的 术 的广 阔应用前景 。 数据挖掘过程很多关键课题 已经嵌入 了对行业 决策提供依据和信 息来 源。在 Ｃ Ｍ 即客户关系管理系统 中可以根 或企业 知识挖掘 的约束 与指导 、 业逻辑等领域知识 ， Ｒ 商 这些 领域知 据需 求对 客户进行分类 ， 分析客户的消费能力 ， 客户住址 区域 倍息 ， 识将是数据挖掘与知识 发现技术研究和应用的重点发展方 向。 客户购买产 品的能力等 。借 助数据挖掘 系统 的相关工具 如数据仓 ４２数据挖掘技术 与特定数据存储类型的适应 问题 ． 库 、知识 发现 、数据决 策分析等工具可 以预测投资行情 如股 票 、 期 数据挖 掘 的具体 实现机制 、 目标定 位 、 技术有效性 会受 到不 同 货， 也可 以用于分析电信 、 医疗行业深入 了解客户 的喜好 ， 调整营销 数据存储方式的影 响。 要想依靠单一通用的应用模式适合所有的数 策略和提 高产 品质量等 据存储方式去发现有效知识是不可能 的。因此 ， 根据不同数据存储 ２ ． ２科研领域 类型 的特点 ， 进行针对性数据挖掘的研究是 目前 （ 下转 ９ ４页 ）
面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究
面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究随着互联网技术的飞速发展以及数字化程度的不断提高，各种类型和规模的数据以前所未有的速度增长。
其中，地理大数据便是其中非常重要的一类。
地理大数据是指大规模的地理信息，由各种形式的数据构成，包括但不限于卫星遥感图像、传感器信息、气象数据、地形地貌数据等。
如何高效地进行数据挖掘，从数以亿计的数据中获取并分析有价值的信息，已经成为了地理大数据领域中一个亟待解决的问题。
一、地理大数据挖掘技术的重要性地理大数据的蓬勃发展和不断积累，为地理信息科学领域带来了新的机遇和挑战。
但是，由于数据量大、复杂性高、多样性齐全，地理大数据是种极具挑战性和难度的数据类型。
面对庞大的数据量和复杂的数据特征，传统的数据分析和挖掘技术已经无法适应地理大数据的需求。
因此，研究和开发地理大数据挖掘技术，具有极高的实际意义和应用前景。
地理大数据挖掘技术的研究和应用对地球物理学、大气科学、生态学、自然资源管理、城市规划等领域的发展具有重要的意义。
同时，还可以充分挖掘和利用地理大数据中潜在的经济和社会价值，为社会和国家提供更好的决策支持和服务。
二、地理大数据挖掘技术的应用1. 地质资源的探测与评估地理大数据挖掘技术可以针对区域内地质信息、矿产资源等数据进行快速处理和分析，实现地质资源的探测和评估，为资源的合理开发和利用提供有力的支持。
2. 气候与环境预测地理大数据挖掘技术可以处理大规模、多样化的气象气候数据，提取气候变化趋势和规律，预测未来气候趋势，并结合其他环境数据，为环境管理和气候变化研究提供支持。
3. 城市规划与管理地理大数据挖掘技术可以分析城市人口密度、流动性以及城市房价、商业区域分布等信息，预测城市的变化趋势，为城市规划和管理提供决策支持。
4. 农业生产的智能化地理大数据挖掘技术可以针对耕地、气象、水源等相关数据，进行分析和处理，预测产品产量和种植效益，为农业生产的智能化提供支持。
三、地理大数据挖掘技术的研究方法1. 地理数据的抽象和表示地理数据的复杂性和多样性要求抽象和表示的技术停顿保险且有效。
地理信息系统中的空间数据挖掘与分析研究
地理信息系统中的空间数据挖掘与分析研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集数据管理、数据分析和数据可视化等功能于一体的技术系统，广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理、灾害防治等领域。
其中，空间数据挖掘与分析是GIS中的重要研究内容之一。
本文将探讨地理信息系统中空间数据挖掘与分析的研究现状、方法和应用。
首先，我们需要了解空间数据挖掘与分析的概念。
空间数据挖掘是从地理信息系统中的空间数据中提取有价值的知识，并发现其中的模式、规律和趋势。
与传统数据挖掘相比，空间数据挖掘不仅考虑数据的属性特征，还考虑数据的地理位置关系。
空间数据分析则是对空间数据进行统计、建模、推断和演绎等分析过程，以揭示地理现象的本质和规律。
在进行空间数据挖掘与分析时，研究人员通常采用多种方法和技术。
其中，最常用的方法之一是聚类分析。
聚类分析可以将具有相似地理特征的数据对象划分为不同的群组，并发现这些群组之间的关系。
这对于城市规划、社区划分等领域具有重要意义。
另一种常见的方法是空间关联分析。
空间关联分析可以揭示地理位置之间的关联关系，例如地理现象的空间延伸、空间交互等。
通过空间关联分析，我们可以发现某个地理现象是否与其他地理现象有关，并进一步研究它们之间的相互影响。
此外，GIS中的空间数据挖掘与分析还包括地理空间模型的构建和预测。
通过建立合适的模型，我们可以对地理现象进行预测，并为决策提供科学依据。
例如，通过构建交通流量预测模型，可以为交通管理部门提供准确的交通规划和调度方案。
在实际应用中，空间数据挖掘与分析在多个领域有着广泛的应用。
首先，它在城市规划中起着重要作用。
通过对城市空间数据的挖掘与分析，可以了解城市内不同区域的人口分布、交通拥堵情况等，为城市规划提供科学依据。
其次，空间数据挖掘与分析在环境保护领域也发挥着重要作用。
通过分析环境监测数据和地理空间数据，可以揭示污染源分布、环境质量变化趋势等信息，为环境监测和治理提供支持。
人工智能技术在空间信息处理中的应用前景
人工智能技术在空间信息处理中的应用前景随着科技的发展和进步，人工智能技术在各行各业的应用和发展愈发广泛。
其中，人工智能技术在空间信息处理领域的应用前景备受瞩目。
空间信息处理指的是对地球和宇宙中的物理空间及其属性进行收集、处理和分析的技术和方法。
本文将探讨人工智能技术在空间信息处理中的应用前景，并展望其可能带来的影响。
一、遥感图像分析遥感图像是通过卫星、飞机等载体获取的地球表面的图像信息，而人工智能技术可以对这些图像进行快速、准确的识别和分析。
通过深度学习算法，人工智能可以对遥感图像中的地物进行自动分类和识别，例如建筑物、水体、植被等。
这对于城市规划、环境监测、农业发展等领域具有重要意义。
二、遥感数据处理除了遥感图像，遥感数据包含着丰富的地球属性信息。
人工智能技术可以对这些数据进行高效的处理和分析，以提取有用的信息。
例如，人工智能可以利用深度学习算法对气象遥感数据进行短期天气预测，帮助人们做出更准确的气象决策。
另外，人工智能还可以对海洋遥感数据进行分析，帮助监测海洋生态环境、预测海洋灾害等。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指从大规模的空间数据中挖掘出有价值的信息，并进行进一步的分析和应用。
人工智能技术可以对空间数据中存在的模式和规律进行自动学习和识别，以发现隐藏在数据背后的知识。
这对于城市交通管理、资源调度、环境保护等领域具有重要意义。
四、智能导航系统人工智能技术的应用还可以拓展到空间导航领域。
通过与导航设备和传感器的结合，智能导航系统可以更加准确地定位、导航和规划路径。
利用人工智能算法和机器学习，智能导航系统可以根据用户的出行习惯和交通状况提供更智能、便捷的导航服务。
五、空间探索与研究人工智能技术在空间探索与研究方面也有着广泛的应用前景。
例如，人工智能可以辅助航天器的轨道规划和路径优化，提高航天任务的效率和成功率。
另外，人工智能还可以对遥远星系的图像和信号进行分析和解读，帮助科学家更好地理解宇宙的奥秘。
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第２６页地理与地理信息科学第２４卷库管理系统提供的索引、查询优化等功能获取的空间数据或非空问数据。
第二层是空间数据挖掘系统，包括控制器、挖掘处理过程和初步发现的知识。
挖掘处理过程是空间数据挖掘系统的核心，包括数据库接口、数据聚焦、模式提取和评估４个模块。
其中，数据库接口是用户直接通过空间数据库或数据仓库管理工具交互地选取与任务相关的数据，并对查询和检索结果进行可视化分析和查询优化；数据聚焦是进行对象和属性抽取，得到用于模式识别的数据；模式提取主要运用统计学、机器学习、数据挖掘等技术发现规则和模式；评估是对挖掘的“知识”去除冗余信息。
第三层是知识层，是知识的具体运用，如进行空间决策分析等，或将有用的知识通过知识库管理系统存人领域知识库，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。
第四层是用户界面，用多种方式（如可视化工具等）将获取的信息和发现的知识以便于理解的方式反馈给用户，用户也可以通过本地或网络控制空问数据挖掘的每一步。
一般空问数据挖掘的多个过程相互连接，需要反复进行人机交互，才能得到令用户满意的结果‘１４１。
－Ｉ用户本地ｌ局域网ｌ广域网Ｉ空问数据挖掘图形界面控制器ｌ｛｝≤多｛｝｛≥Ｉ空间数据库Ｉ数据库接口ｌｌ数据聚焦ＩＩ模式提取ＩＩ评估Ｉｌ（空间数据仓｝空间数据结Ｈ对象和屈Ｈ统计学、机器学Ｈ结果验证＇｜ｆ库）管理系统ｌ构查询优化ｌＩ性提取ｌＩ习、数据挖掘矧ｌ去除冗余ｌ空间数｛日ｌ挖掘系统ｌ知识运用ｌＩ知识库管理系统Ｉｆ舂领域知识库图Ｉ一种空间数据挖掘的体系结构Ｆｉｇ．１ＡａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｓｐａｔｉａｌｄａｔａｍｉｎｊＩ嘻２．２空间数据挖掘的基本过程空间数据挖掘的目标是把大量的原始数据转换成有价值的知识，挖掘过程一般可分为［１４］数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、空间数据挖掘、模式评估、知识表示等阶段（图２）。
数据清理是消除原始数据的噪声或不一致数据；数据集成是将多种数据源组合在一起；数据选择是根据用户的要求从空间数据库中提取与空间数据挖掘相关的数据；数据变换是将数据统一成适合挖掘的形式；空间数据挖掘是运用选定的知识发现算法，从数据中提取用户所需的知识；模式评估是根据某种兴趣度度量并识别表示知识的真正有趣的模式；知识表示就是使用可视化技术和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。
不难看出，空问数据挖掘实际上是一个人引导机器、机器帮助人的交互理解数据的过程。
图２空间数据挖掘的基本过程Ｐｉｇ．２Ｔｈｅｇｅｒ蟹ｒａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｐａｔｉａｌｄａｔａｍｉＩ－ｊｎｇ３空间数据挖掘的发展趋势由于空问数据具有海量、非线性、多尺度和模糊性等特点，从空间数据库中提取知识比从传统的关系数据库中提取知识更为困难，这给空间数据挖掘研究带来了挑战。
空间数据挖掘在未来的发展中，还有很多理论和方法有待深入研究：１）空间数据挖掘算法和技术的研究瞰’２５］。
空间关联规则挖掘算法、时间序列挖掘技术、空问同位算法、空间分类技术、空问离群算法等是空间数据挖掘研究的热点，同时提高空间数据挖掘算法的效率也很重要。
２）多源空间数据的预处理［２６＿２８］。
空问数据内容包括数字线划数据、影像数据、数字高程模型和地物的属性数据，由于其本身的复杂性与数据采集的困难，空间数据中不可避免地存在着空缺值、噪声数据及不一致数据，多源空间数据的预处理就显得格外重要。
３）网络环境下的空间数据挖掘［２９１、可视化数据挖掘［３０，３１］、栅格矢量一体化空间数据挖掘、背景知识概念树的自动生成、基于空问不确定性（位置、属性、时间等）的数据挖掘、递增式数据挖掘、多分辨率及多层次数据挖掘、并行数据挖掘、遥感图像数据库的数据挖掘、多媒体空问数据库的知识发现等Ｆ３２一川。
可以预见，空间数据挖掘不仅会促进空间科学、计算机科学等的发展，而且必将增强人类认识世界、发现知识的能力，从而既５｜子地改造世界，服务人类社会。
参考文献：［１］ＨＥＲＳＫＯＶＩＴＳＥＨ，ＧＥＲＲＩＮＧＪＰ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａ—ｍｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓｔｏｌｅｓｉｏｎ－－ｄｅｆｉｃｉｔｎａｌｙｓｉｓ口］．ＮｅｕｒｏＩｍａｇｅ，２００３，１９（４）：１６６４－－１６７３．［２］ＥＳＴＭＬＬ－－ＣＡＳＴＲＯＶ．ＬＥＥＬＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｗｉｔｈｏｂｓｔａｃｌｅｓｆｏｒ空间数据挖掘与发展趋势探讨作者：徐胜华， 刘纪平， 胡明远， XU Sheng-hua， LIU Ji-ping， HU Ming-yuan作者单位：徐胜华,刘纪平,XU Sheng-hua,LIU Ji-ping(中国测绘科学研究院,北京,10003912)， 胡明远,HU Ming-yuan(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079)刊名：地理与地理信息科学英文刊名：GEOGRAPHY AND GEO-INFORMATION SCIENCE年，卷(期)：2008,24(3)1.HERSKOVITS E H;GERRING J P Application of a datamining method based on Bayesian networks tolesion-defidt analysis[外文期刊] 2003(04)2.ESTMLL-CASTRO V;LEE L Clustering with obstacles for geographical data mining[外文期刊] 2004(1-2)3.KANEVSKI M;PARKIN R;POZDNUKHOV A Environrnental data mining and modeling based on machine learning algorithms and geostatistics[外文期刊] 2004(09)4.李德仁;王树良;史文中论空间数据挖掘和知识发现[期刊论文]-武汉大学学报(信息科学版) 2001(06)5.邸凯昌;李德仁;李德毅Rough集理论及其在GIS属性分析和知识发现中的应用[期刊论文]-武汉测绘科技大学学报 1999(01)6.邸凯昌;李德仁;李德毅云理论及其在空间数据发掘和知识发现中的应用[期刊论文]-中国图象图形学报1999(11)7.MURRAY A T;WSTIVILL-CASTRO V Cluster discovery techniques for exploratory spatial data analysis 1998(05)8.RAYMOND T N;HAN J CLARANS:A method for clustering objects for spatial data mining 2002(05)9.BEGEJA L;DRUCKER H;GIBBON D Semantic data mining of short utterances[外文期刊] 2005(05)10.KEIM D A;PANSE C;SIPS M Pixel based visual data mining of geo-spatial data[外文期刊] 2004(03)11.孙连英;彭苏萍;张德政基于超图模型的空间数据挖掘[期刊论文]-计算机工程与应用 2002(11)12.段晓君;杜小勇;易东云可视化数据挖掘技术及其应用[期刊论文]-计算机应用 2000(01)13.ESTIVILL-CASTRO V;HOULE M E Robust distancebased clustering with applications to spatial data mining 2001(02)14.周海燕空间数据挖掘的研究[学位论文] 200315.李德毅发现状态空间理论 1994(11)16.李德仁;王树良;李德毅论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[期刊论文]-武汉大学学报（信息科学版）2002(03)17.CHEN Y L;CHEN J M;TUNGC W A data mining approach for retail knowledge discovery with consideration of the effect of shelf-space adjacency on sales[外文期刊] 2006(03)18.LEEA JT;HONGRW;KOWM Mining spatial association rules in image databases[外文期刊] 2007(07)19.WANGW;YANG J;MuNTZ R An approach to active spatial data mining based on statistical information [外文期刊] 2000(05)20.蒋良孝;蔡之华空问数据挖掘的回顾与展望 2003(06)21.HAN J;KAMBER M;范明数据挖掘概念与技术 200122.MALONE J;MOGARRY K;BOWERMAN C Automated trend analysis of proteomics data using an intelligentdata mining architecture[外文期刊] 2006(01)23.MATHEUS C J;CHAN P K;PIATETSKY-SHAPIRO G Systems for knowledge discovery in databases[外文期刊] 1993(06)24.BUI E N;HENDERSON B L;VIERGEVER K Knowledge discovery from models of soil properties developed through data mining[外文期刊] 2006(3-4)25.SANTOS M Y;AMARAI L A Mining geo-referenced data with qualitative spatial reasoning strategies[外文期刊] 2004(03)26.HSU S C;CHIEN C F Hybrid data mining approach for pattern extraction from wafer bin map to improve yield in semiconductor manufacturing[外文期刊] 2007(01)27.POULIOT J;BEDARD K;KIRKWOODD Reasoning about geological space:Coupling 3D GeoModels and topological queries as an aid to spatial data selection[期刊论文]-Computers & Geosciences 2008(05) 28.ZHANG S Y;ZHU Z Y Parallelism of spatial data mining based on autocorrelation decision tree[期刊论文]-Journal of Systems Engineering and Electmnics 2005(04)29.BIRANTD;KUT A ST-DBSCAN:An algorithm for clustering spatial-temporal data[外文期刊] 2007(01)PIETA P;DI MARTINO S;BERTOLOTTO M Exploratory spatio-temporal data mining and visualization[外文期刊] 2007(03)31.DEMSAR U Investigating visual exploration of geospatial data,An exploratory usability experiment for visual data rninirig[外文期刊] 2007(05)32.WANG C H Recognition of semiconductor defect patterns using spatial filtering and spectral clustering[外文期刊] 2008(03)33.SPIELMAN S E;THILL J C Social area analysis,data mining,and GIS[外文期刊] 2008(02)34.HEAUBOUEF T;PETRY F E;LADNER R Spatial data methods and vague regions,A rough set approach2007(01)1.王树良.WANG Shuliang空间数据挖掘视角[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版）2006,46(z1)2.胡彩平.秦小麟.HU Cai-Ping.QIN Xiao-Lin空间数据挖掘研究综述[期刊论文]-计算机科学2007,34(5)3.王新洲.WANG Xinzhou论空间数据处理与空间数据挖掘[期刊论文]-武汉大学学报（信息科学版）2006,31(1)4.贾泽露.刘耀林.张彤.JIA Zelu.LIU Yaolin.ZHANG Tong可视化交互空间数据挖掘原型系统设计与实现[期刊论文]-武汉大学学报（信息科学版）2006,31(10)5.毕硕本.耿焕同.闾国年.BI Shuo-ben.GENG Huan-tong.LU Guo-nian国内空间数据挖掘研究进展与技术体系探讨[期刊论文]-地理信息世界2008,6(1)6.马玉宝.李旸.丁仁源空间数据挖掘中的空间数据结构的研究[期刊论文]-安徽农业科学2010,38(21)7.葛登科基于GIS的空间数据挖掘方法研究[学位论文]20108.王树良.WANG Shu-liang空间数据挖掘进展[期刊论文]-地理信息世界2009,7(2)9.何彬彬.方涛.郭达志.HE Bin-bin.FANG Tao.GUO Da-zhi不确定性空间数据挖掘算法模型[期刊论文]-中国矿业大学学报2007,36(1)10.秦昆.李振宇.杜鹢.QIN Kun.LI Zhenyu.DU Yi基于概念分析的空间数据挖掘研究进展[期刊论文]-地球信息科学学报2009,11(1)引用本文格式：徐胜华.刘纪平.胡明远.XU Sheng-hua.LIU Ji-ping.HU Ming-yuan空间数据挖掘与发展趋势探讨[期刊论文]-地理与地理信息科学 2008(3)。