基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究
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。
基于GIS的数据挖掘技术在动态路径诱导系统中的应用
关键词 ：数据挖掘 ： 地理信息系统 ： 路经诱导 系统 中图分类号： Ｔ １ 文献标识码： Ｂ Ｐ８
维普资讯
应旦塞
文章编号 ： １ ７ ・ ０ １２ ０ ）２ ０ ７ ・ ２ ６ １１ ４ （０ ７０ ・０ １ ０
基于 ＧＩ Ｓ的数 据挖掘技术在动态路径诱导 系统 中的应用
陈晓红 王艳娟 高永胜２ ， ，
（． １ 大连 交 通大 学 ， 大连 １６２ ；． １０８２ 中国人 民解 放军 ６５ ５部 队） ５３
１ 引 言
数据挖掘 （Ｄａａ Ｍｉｉｇ 简称 ＤＭ） ２ ｔ ｎｎ 是 ０世 纪末刚刚兴起 的 数据智能分析技术，它 可以从数据库或数据仓库 ，以及其他各种 大 量数据类型中，自动抽取或发现有用的模式知识。 ＤＭ 作为一个新 兴的多学科交叉应用领域，正在许 多行业 的决策支持活动中扮演重 要的角色。目前有许多种 ＤＭ 方法，聚类分析把每个分类对象称为 样品，并根据对象的性质和分类的 目的选定若干指标 （ 变量） 。对 每一个样品测 出所有的指标值，将得到的结果列一个数据矩阵 ，这 个资料阵是聚类分析的 出发点 【】２ １【】。 Ｋ均值聚类算法是最常用和最知名的划分方法之一 ，首先从 ｎ 个数据对象任意选择 ｋ个对象作为初始聚类 中心，而对 于所剩下的 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 后再计算每个所 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 准测度 函数开始收敛 为止 。这种算法使得各聚类本 身尽可能紧凑 ，而各聚类之间尽可能 的分开 。但它不适合用于发现 非 凸性状的聚类 ，或具有各种不同大小的聚类 ，对异常数据也很敏 感。然而，基 于密度的聚类方法却能够帮助 发现具有任意形状 的聚 类，但它仍然需 要用户负责设置可帮助发现有效聚类的参数 【】 ３。 在本文里，我们提 出了一种复合 聚类算法 ，将 Ｋ均值算法的思 想与基于密度的方法相融合，它把定义在欧 氏空间的 Ｋ 均值 聚类分 析算法 ，推广到非欧氏空间，扩大了应用范围，同时能够获得更精 确的聚类 效果 。进一 步研 究将 这种算法用 于地理信息系统 （ ｆ ） Ｇ Ｓ 利用 Ｇ Ｓ提供 的车辆数据，进行车辆路径诱导的设计，分析结果表 Ｉ 明，该方法在 Ｇ 数据挖掘 中具有重要意义 。
地理信息科学中的空间数据分析与应用
地理信息科学中的空间数据分析与应用地理信息科学是一门研究地球表面空间分布规律、地球表面特征及其相互关系的学科，而空间数据分析则是地理信息科学领域中至关重要的一部分。
空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程，通过对空间数据进行深入挖掘和分析，可以揭示出地理现象背后的规律和趋势，为决策制定和问题解决提供科学依据。
本文将重点探讨地理信息科学中的空间数据分析与应用，介绍空间数据分析的基本概念、方法和工具，并探讨其在各个领域中的应用。
空间数据分析的基本概念空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程。
在地理信息系统（GIS）领域，空间数据通常包括点、线、面等几何要素以及这些要素所携带的属性信息。
空间数据分析主要包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等内容。
通过对空间数据进行分析，可以揭示出地理现象之间的关联性和规律性，为决策制定提供科学依据。
空间数据分析的方法空间数据分析的方法主要包括空间统计方法、空间插值方法、空间关系模型等。
其中，空间统计方法是对地理现象在空间上的分布规律进行统计和分析，包括点模式分析、线模式分析和面模式分析等；空间插值方法是通过已知点的属性值推算未知点的属性值，常用的插值方法包括克里金插值、反距离加权插值等；空间关系模型则是研究地理现象之间的相互作用和联系，包括接近性分析、连接性分析等。
这些方法结合起来，可以全面深入地挖掘空间数据中蕴含的信息。
空间数据分析工具在实际应用中，为了更高效地进行空间数据分析，需要借助专业的软件工具。
目前市面上比较流行的GIS软件包括ArcGIS、QGIS、SuperMap等，这些软件提供了丰富的功能和工具，可以满足不同领域对于空间数据处理和分析的需求。
除了专业GIS软件外，还有一些统计软件如R语言、Python等也可以进行空间数据处理和分析，通过编写代码实现复杂的空间数据挖掘任务。
空间数据分析在城市规划中的应用在城市规划领域，空间数据分析发挥着重要作用。
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究WebGIS（Web Geographic Information System）是一种基于Web平台的地理信息系统，是利用互联网技术，将地理信息与网络技术相结合，实现地理数据的存储、查询、分析和可视化展示的一种技术手段。
本文将对基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术进行研究和探讨。
一、地理空间数据分析技术研究：地理空间数据分析是利用地理信息系统，对地理空间数据进行挖掘、分析和模型构建的过程。
基于WebGIS的地理空间数据分析技术研究主要包括以下几个方面：1. 空间数据挖掘：空间数据挖掘是从大量的地理空间数据中发现隐藏在其中的有价值的知识和模式的过程。
如何有效地对地理空间数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，是地理空间数据分析的重要研究方向。
2. 空间数据模型和分析方法：建立合适的空间数据模型和分析方法，是进行地理空间数据分析的基础。
例如，空间网络模型、空间插值方法、空间多目标决策模型等都是研究的热点。
3. 面向WebGIS的空间数据分析算法：在WebGIS环境下，由于数据量大、实时性要求高等特点，需要研究面向WebGIS的高效算法。
例如，基于流数据的空间数据挖掘算法、面向WebGIS的实时空间查询算法等。
二、地理空间数据可视化技术研究：地理空间数据可视化是将地理信息以图形化的方式展示出来，让使用者更直观地理解和分析地理空间数据的过程。
基于WebGIS的地理空间数据可视化技术研究主要包括以下几个方面：1. 地图设计与制图技术：地图设计与制图技术是地理空间数据可视化的基础。
通过研究如何设计合理的地图符号、优化地图颜色、制作专题地图等技术，可以提高地理空间数据的可视化效果和传达信息的能力。
2. 三维地理可视化技术：三维地理可视化技术可以将地理空间数据以立体的方式呈现，增强用户的空间感知能力。
例如，基于WebGL等技术的三维地理可视化技术，可以实现地球模型的交互式浏览和动态可视化效果。
基于GIS的空间数据挖掘研究综述
Ｓ ＩＮ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｍ Ｔ Ｏ Ｎ
２０ 年 ０７
第 ２ 期 ６
基于 Ｇ Ｓ的空问数据挖掘研究综述 Ｉ
杨 霞
（ 都职 业技术 学 院国际软 件学 院教 师 四川 成都 成
６０ ０ １ ０ ０）
摘 要 ： 间数 据 挖掘 是 数据 挖 掘 的一 个 重要 分 支 ， 空 它对 于理 解 空 间数 据 ， 寻找 空 间数 据 之 间、 间 与 非 空 间数 据 之 间 内在 关 系 ， 简 洁 方 式 空 以
表 达 空 间数 据 规 律 起 着 重要 作 用 。
２２空 间 数据 模 型 ．
关 系来 表示 空 间对 象 的 能 力 。 因此 ， 年 来 数 据 挖 掘 的 研 究 己 从关 系 近 为 了 方 便地 理 实体 在 空 间 数 据 库 中 的 存储 ， 须 先 建 立 空 间 数 据 必 型 和事 务 型 数 据 库 扩 展 到空 间数 据 库 ， 研 究如 何 从 空 间数 据 库 中去 模 型 ， 空 间 数 据 特 征 的 抽 象 。 数 据 模 型分 为三 个 层 次 ： 念 数 据模 即 即 概 发 现 隐含 的知 识 。
一
金 融投 资 、 诈 检 测 、 欺 医学 、 育 等 方 面 ， 在 更 为 广泛 的 领 域 中 显 示 街 道 等 ， 这 些 区域 不 能再 被 称 为城 市 。 体 并 但 出 了诱 人 的前 景 。 空 间 数 据描 述 的 信 息 包 括 两 部分 ：一 种 是 描 述 地 理 实 体 空 间 位 空 间 数据 挖 掘 就 是 其 中 的 一 个很 有 发 展 前 景 的 应 用领 域 。 着 大 置 、 何 形 状 以 及 实 体 之 间 空 间关 系 的 空 间 属 性 信 息 ， 一 种 是 描 述 随 几 另 量 空 间 数 据从 遥 感 、 理 信 息 系 统 、 地 多媒 体 系 统 、 学 和 卫 星 图 像 等 多 地 理 实 体 其 他 属 性 的 描述 性信 息 。对 应 这 两 种 信 息 ， 入 两 个 新 的概 医 引 空 种应用中收集 出来 ， 这些数据的复杂程度和数量都远远超出人脑的分 念 ： 间 谓 词 与 非 空 间谓 词 。 析 能 力 。 间数 据 库 具有 保 存 这 些 由空 间 数 据 类 型 和对 象 之 间 的 空 间 空
空间数据挖掘算法及预测模型
空间数据挖掘算法及预测模型一、引言空间数据挖掘算法及预测模型是地理信息系统（GIS）领域的重要研究方向。
随着遥感技术的发展和传感器网络的普及，获取了大量的空间数据，如地理位置信息、气象数据、人口统计数据等。
这些数据在城市规划、环境监测、交通管理等方面起着重要的作用。
本文将介绍空间数据挖掘算法及预测模型的基本概念、常见方法和应用案例。
二、空间数据挖掘算法1. 空间数据挖掘概述空间数据挖掘是从空间数据库中发现特定模式和关系的过程。
它可以帮助我们理解地理空间中的变化和关联性。
空间数据挖掘算法可以分为聚类、分类、关联规则挖掘等多个方面。
2. 空间数据聚类算法空间数据聚类是将相似的空间对象归类到同一组或簇中的过程。
常见的聚类算法有基于密度的聚类算法（如DBSCAN）、基于网格的聚类算法（如STING）、基于层次的聚类算法等。
这些算法可以帮助快速识别出地理空间中的热点区域、异常值等。
3. 空间数据分类算法空间数据分类是根据不同的属性和特征将地理空间对象进行分类的过程。
常用的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
通过使用这些算法，可以对地理空间对象进行自动分类和识别，如土地利用类型、植被覆盖类型等。
4. 空间数据关联规则挖掘算法空间数据关联规则挖掘是在地理空间中发现不同空间对象之间的相关性和关联关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
这些算法可以帮助我们发现地理空间中的相关性模式，如犯罪与社会经济因素之间的关系。
三、空间数据预测模型1. 空间数据模型概述空间数据模型是对地理空间对象进行描述和建模的一种方法。
常见的空间数据模型有基于图的数据模型、基于栅格的数据模型、基于矢量的数据模型等。
这些模型可以帮助我们对地理空间中的实体和属性进行建模和分析。
2. 空间数据预测模型空间数据预测模型是基于历史数据和现有数据对未来空间情况进行预测的一种方法。
常见的空间数据预测模型有回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
基于GIS技术的地理信息系统研究
基于GIS技术的地理信息系统研究一、引言随着信息技术的发展，地理信息系统（GIS）得到了广泛的应用和发展。
GIS作为一种集成了地理信息和计算机技术的综合性信息系统，可以对地理信息进行采集、管理、分析和应用，为各行各业的决策制定和实际运用提供了强有力的支撑。
本文将从GIS技术的基础概念、应用领域以及研究进展等方面进行深入探讨。
二、GIS技术的基础概念1. GIS的概念及其组成部分GIS是地理信息系统（Geographic Information System）的简称。
GIS是指一种能够自动化地采集、存储、管理、分析、处理和表达地理信息的系统。
GIS将不同的地理信息进行结合，建立了一个包容数据、影像、地形图和文本等不同专业知识的空间数据库。
GIS系统主要由三个组成部分构成，分别为数据采集系统、数据库管理系统和数据分析处理系统。
2. GIS的核心技术和工具GIS主要依靠以下核心技术和工具，包括：（1）地理信息的安装、建模和管理。
本质上，GIS是一组管理地理数据的软件工具；（2）地理位置的特定功能及其属性数据的获取和更新。
GIS通常可以采集地理位置特定函数、自由格式文本和任意数据。
这种方法允许不同的GIS用户以不同方式描绘复杂的现实世界；（3）GIS地理信息的处理和分析。
当GIS数据存储在数据库中时，可以让GIS用户进行多种查询、分析和可视化任务，包括“传统”地理分析和基于模型和实时数据的分析。
三、GIS技术的应用领域1. 城市规划GIS技术在城市规划领域中应用很广泛，主要应用于城市规划、道路设计、保护文化遗产、土地利用规划和城市环境管理等方面。
通过GIS可以快速的收集、处理和管理空间数据，帮助规划工作者制定出全面且高质量的城市规划方案，让城市发展更快捷和有序。
2. 自然资源管理GIS技术在自然资源管理领域的应用也非常广泛，主要应用在森林资源、水资源、土地利用、物种保护等领域。
通过GIS技术的帮助，可以对自然资源进行详细的描述、分析和利用。
空间数据挖掘技术及应用研究
空间数据挖掘技术及应用研究随着时代的发展和科技的进步，我们生活的世界变得愈发复杂和多变。
面对大量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。
空间数据挖掘技术的出现为这一问题提供了有力的解决方案。
本文将探讨空间数据挖掘技术的基本原理与应用研究，以及其在不同领域的实际应用。
首先，让我们来介绍一下空间数据挖掘技术的基本原理。
空间数据挖掘是在大型空间数据中发现规律、模式和趋势的一种数据分析方法。
它可以帮助我们从空间数据中提取出有用的信息和知识，用于解决各种问题。
空间数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、数据分类、数据聚类等几个主要步骤。
首先，数据预处理是为了清洗和预处理原始数据，使其适合进一步的分析和挖掘。
特征选择是为了找到与问题相关的特征，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。
数据分类是将数据划分为不同的类别，以便进行更深入的研究和分析。
数据聚类是将数据分成不同的簇，以便发现其中的任何潜在模式或趋势。
其次，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些研究方向。
首先是地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘。
GIS系统是一个用于收集、存储、管理、分析和显示地理信息的技术系统，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。
空间数据挖掘技术在GIS系统中的应用可以帮助我们发现地理信息中隐藏的模式和关联，并为城市规划、环境保护、交通管理等提供决策支持。
其次是遥感图像分析中的空间数据挖掘。
遥感图像是通过卫星或无人机等远距离获取地面表面信息的技术，它可以帮助我们了解地球表面上的变化和趋势。
空间数据挖掘技术在遥感图像分析中的应用可以帮助我们从遥感图像中提取有用的信息，如土地利用/覆盖、气候变化等。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于物联网中的传感器网络数据分析、金融风险预测、医学图像分析等领域。
最后，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些案例。
首先是城市交通管理。
通过对城市中的交通数据进行挖掘，可以帮助我们了解城市交通的状况和瓶颈，并提出有效的交通管理措施，如优化交通信号控制、减少拥堵等。
基于GIS技术的区域多尺度空间数据集成方法
基于GIS技术的区域多尺度空间数据集成方法
赵美利
【期刊名称】《海南热带海洋学院学报》
【年(卷),期】2024(31)2
【摘要】区域多尺度空间数据,其量较大,其来源、格式、特点、性质不同,数据在逻辑上或物理上的有机集中比较困难,容易导致集成路径拥塞,集成效率下降。
为此,提出了一种基于GIS技术的区域多尺度空间数据集成方法。
利用GIS技术搭建区域多尺度空间数据挖掘架构,结合数据转换矩阵构建多尺度空间数据库。
根据多尺度空间数据库中拥塞窗口状态集合,采用不同策略对数据集成路径进行拥塞控制,通过确定理想集成效率而选择多尺度空间数据集成路径。
计算不同集成路径上空间数据特征向量之间的紧密度,结合相异度阈值和空间数据权重构建数据集成函数,实现区域多尺度空间数据集成。
实验结果表明:所给方法在有、无人工干预的情况下,集成延时分别控制在7 min以内和5 min以内,数据集成效率较高。
【总页数】6页(P53-58)
【作者】赵美利
【作者单位】滁州城市职业学院管理与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于显著区域选择和尺度空间主结构的视觉关注区域提取方法
2.大尺度空间中烟气运动工程分析的多单元区域模拟方法
3.基于显著区域选择和尺度空间主结构的视觉关注区域提取方法
4.基于GIS技术的遥感测绘数据集成处理系统设计
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
地理信息系统知识：GIS在大数据分析中的应用
地理信息系统知识：GIS在大数据分析中的应用地理信息系统（GIS）是一种用于捕获、处理、分析、存储、查询和显示地理数据的技术。
GIS的发展使得人们能够更好地理解和管理地理信息，同时也为大数据分析提供了强有力的工具和方法。
本文将从如何利用GIS进行大数据分析、GIS在大数据存储和处理中的应用等方面进行讨论。
1.利用GIS进行大数据分析利用GIS进行大数据分析的过程包括数据获取、数据清理、数据集成、数据分析和结果展示等几个关键环节。
具体而言，数据获取包括数据源的选择、数据格式的转换、数据的下载等；数据清理包括误差检查、数据去重、空间拓扑校正等；数据集成包括数据库设计、数据预处理、数据匹配等；数据分析包括空间数据分析、空间模式挖掘、地理空间数据挖掘等；结果展示包括数据的可视化呈现、地图生成等。
综合利用GIS和其他数据相关的技术，可以大大提高数据分析的精度和效率。
例如，利用GIS技术和机器学习算法可以在地图上进行空间分类，提高城市建筑物的准确识别率，并应用于城市规划、土地利用规划和城市基础设施规划等方面。
利用GIS技术和遥感技术，可以快速获取农作物生长情况，分析土地利用类型，优化农业生产管理等。
而利用GIS技术和物联网技术，可以结合气象数据、交通数据等实时信息，进行供水管道爆裂时的应急处理等。
2. GIS在大数据存储和处理中的应用在GIS中，空间数据和非空间数据的组织和管理非常重要。
空间数据包括地图、图层、矢量数据、栅格数据等，而非空间数据包括属性数据、元数据、政策和规章制度等。
因此，GIS在大数据存储和处理时必须考虑到如何有效地存储和管理这些数据。
为了保证空间数据的高效处理和分析，GIS通常采用空间数据库作为存储空间数据的主要方式。
空间数据库可以将空间数据和非空间数据相结合，增加信息量，提高数据分析能力。
针对单个数据文件过大，导致计算机运行缓慢、存储空间不足的问题，GIS也开发了一些压缩和分割空间数据的算法，例如对于大面积的地图，可以通过划分为多个网格，分别进行处理，最后进行整合。
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。
基于GIS的森林资源空间数据挖掘方法研究——以紫金山为例
关， 与距 离公路 、 与居 民点距 离等 人 为 因素 的 干扰 强度 负相 关 ； ５ ０决 策分析 归纳的 ３个 示例规 则 Ｃ． 所揭 示 的知 识与 空 间热点 分析 、 势 面分 析 、 理加 权 回归 的 结论 保持 一致 ， 趋 地 ４个主 要 输入 变量 的
重 要 性 依 次 为 ： 均 胸 径 （ ． ３ ＞ 海 拔 （ ． ５ ＞ 与 公 路 距 离（ ． ３ ＞ 与 居 民点 距 离 （ ． １ 。 平 ０３ ） ０２） ０２ ） ０ ２ ）
测 、 势 面分析 、 理加 权 回 归、 ５ ０决策 分析 。研 究表 明 ： 美景度 风 景 林 主要 分布 在 南坡 的 中 趋 地 Ｃ． 高
上部 ， 而低 美景度 风景 林 主要分 布在 紫金 山 森林公 园外 围； 景林 美景 度在 空 间分布 上呈 现 出一种 风
圆 心 偏 东的 同心 圆状 分 布 格 局 ； 景 林 美 景 度 与 林 分 生 长 状 况 正 相 关 ， 所 处 位 置 的 海 拔 高 度 正 相 风 与
ｔ ｌｄ ｓ ｒｂ ｔｏ ｆ ｓ ｅ ｉ ｂ ａ ｔ ａ ｕ ｅ ｅ ｂ ｅ ｏ ｃ ｎ ｒｃ ｃｒ ｌ ｓ ｗｉ ａ ｔ ｒ ｅ ｔ ａ ｏ ｎ ；（ ）ｓ ｅ ｉ ｉ ｉｔ ｉ ｕ ｉ ｎ ｏ ｃ ｎ ｃ ｅ ｕ ｙ ｖ ｌ ｅ ｒ ｓ ｍ ｌ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｉ ｉｃ ｅ ｔ ｅ ｓ ｗａ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ ｔ ３ ｃ ｎ ｃ ａ ｈ ｐ
收 稿 日期 ： ０ １Ｏ — ６ 修 回 日期 ： ０ １０ — ９ ２ １一４２ ２ １ － ７０ 基 金 项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 （ ０ ７ ２ ８ ３ １ ０ ９ ， ０ ７ ０ ４ 。 国 ３ ９ ２ ９ ，１ ７ ５ ２ ５９ ８ ５ ） 作者简介 ： 明阳 ， ， 士， 授 ， 李 男 博 教 从事 风 景林 调 查 规 划 、 林 资 源 监 测 、ｓ应 用 研 究 。Ｅ ｉ ｌ ｌ ６ ２ ＠ １ ６ ｃｉ 森 ３ ｍａｌ： ｍｙ ９ ７ ７ ２ ．ｏｎ
基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究
空 间 数 据 包 括 了空 间 属 性 数 据 和 非 发 现 的特 点 和 方 法 ， 认 为 它能 够 把 Ｇ Ｉ Ｓ 有 限
的 信 息 系统 。 １ ９ ９ ５ 年， 在加 拿 大 召 开 的第 一 不 断 地 循 环 操 作 ， 可 以 对 所 挖 掘 出 来 的 知
而面 向Ｇ Ｉ ｓ 的 空 间数 据 挖 掘 的 过 程 大 致可分为 ： 确定挖 掘内容、 数据获取 、 数 据
摘 要： 本文介 绍 了空间数据 挖掘的概念 ， 分析 了基于Ｇ Ｉ Ｓ 的空 间数据挖 掘的流程 ， 详细介 绍 了空间数据挖掘 在Ｇ Ｉ Ｓ 中的应用和可视化方法 ， 最 后提 出Ｇ １ Ｓ 空闻数 据挖 掘的存 在 问题 ， 阐述 了技 术 的发展 前景 。 关键 词 ： Ｇ Ｉ Ｓ 空间数据挖掘 可视化 中 图分 类 号 ： Ｐ ２ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编号 ； １ ６ ７ ２ －３ ７ ９ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ （ ｂ ） －０ ０ １ ５ －０ ２
空 间 数 据 是 地 理 信 息 系 统 的 重 要 数 通 过 将 有 趣 的 模 式 提 供 给 用 户 ， 或 作 为 新
Ｇ Ｉ Ｓ ） 的结 合 具 有 非 常 广 泛 的 应 用 空 间 。 数 据， 可 以 是 地 表 在 地 理 信 息 系 统 中 的 二 维 的 知 识 存 放 在 知 识库 中这 种 与用 户或 知 识 （ 投影 ， 也 可以 是多维 的立 体数 据 。 由 于 雷 库 交 互 的 方 式 来 进行 的知 识 发 现 过 程 的 其 据挖 掘 与 Ｇ Ｉ Ｓ 集成 具 有 三 种 模式 ： 其 一 为松
取 的 信 息 包 含 了复 杂 的 空 间 关 系 ， 因此 空 识 发现 ， 系统 地 研 究 或 提 出 了可 用 的 理论 、 独有的 特点 。 空 间数 据 挖 掘 需 要 综 合 数 据 定 了空 间 数 据 挖 掘和 知识 发 现 在 地 球 空 间 挖掘与 空间数据库技 术。 空 间数 据 挖 掘 可 信 息 学 中 的 学 科 地 位 和 基 础 【 ２ ］ 。 用于对空 间数据的理 解 ， 空 间关 系 和 空 间 与非空 间数据间关 系的发现 ， 空 间 知 识 库 ２ 空间数据挖掘 的流 程
时空数据分析方法在地理信息系统中的应用
时空数据分析方法在地理信息系统中的应用地理信息系统（GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的工具。
它在各个领域都有广泛的应用，包括城市规划、环境保护、农业管理等。
而时空数据分析方法则是GIS中的重要组成部分，它能够帮助我们更好地理解和利用地理数据。
本文将探讨时空数据分析方法在GIS中的应用，并介绍一些常见的方法和技术。
一、时空数据分析方法的意义时空数据是指在不同时间和空间位置上收集到的数据。
它包括了时间维度和空间维度，能够反映事物在时间和空间上的变化。
时空数据分析方法的应用可以帮助我们发现数据中的模式和规律，进而提供决策支持和问题解决的依据。
二、时空数据分析方法的常见技术1. 空间插值方法空间插值方法是一种通过已知的数据点来推断未知位置上的数据值的技术。
常见的插值方法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
这些方法可以用来填补缺失的数据，生成连续的空间表面，并用于地质勘探、气候模拟等领域。
2. 空间关联分析空间关联分析是一种用于研究地理空间数据之间关系的方法。
它可以帮助我们发现地理现象的空间分布规律，如犯罪率与社会经济因素的关系、植被分布与地形的关系等。
常见的空间关联分析方法包括空间自相关分析、热点分析等。
3. 时空数据挖掘时空数据挖掘是一种通过挖掘时空数据中的模式和规律来发现有价值的信息的方法。
它可以帮助我们预测未来的趋势和变化，如交通拥堵预测、疫情传播模拟等。
常见的时空数据挖掘方法包括时间序列分析、聚类分析等。
三、时空数据分析方法在实际应用中的案例1. 城市交通规划时空数据分析方法在城市交通规划中有着广泛的应用。
通过分析历史交通数据，可以预测未来的交通流量，优化道路网络设计，提高交通效率。
同时，还可以通过时空数据挖掘方法，发现交通拥堵的规律和原因，制定相应的交通管理策略。
2. 环境监测时空数据分析方法在环境监测中也发挥着重要的作用。
通过分析空气质量、水质监测数据，可以了解环境污染的分布和变化趋势，及时采取相应的措施进行治理。
地理信息系统中的地理空间数据挖掘方法解析
地理信息系统中的地理空间数据挖掘方法解析地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种用于获取、存储、管理、分析和展示地理空间数据的计算机系统。
地理空间数据挖掘是在地理信息系统中使用数据挖掘技术来提取有用的知识和信息的过程。
本文将对地理空间数据挖掘方法进行详细解析，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
1. 地理空间数据挖掘方法的概述地理空间数据挖掘是从地理空间数据中发现隐藏的模式、规律和关系的过程。
它可以帮助我们理解和预测自然和人类活动的空间分布和互动。
地理空间数据挖掘方法通常包括聚类分析、分类和识别、关联规则挖掘和时间序列分析等技术。
2. 聚类分析聚类分析是将地理空间数据划分成相似的群组的过程，以揭示地理空间的内在结构。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
这些方法可以帮助我们识别不同类型的地理空间对象，如社区、集群和地理区域等。
3. 分类和识别分类和识别是将地理空间数据归类到不同的类别或类别中的过程。
它可以帮助我们识别和区分不同的地理特征和现象。
常见的分类和识别方法包括决策树、支持向量机和随机森林等。
这些方法通过学习已有的地理空间数据的特征和类别，建立分类模型，然后将新的地理空间数据归类到适当的类别中。
4. 关联规则挖掘关联规则挖掘是在地理空间数据中发现不同地理特征之间的关联关系的过程。
它可以帮助我们了解地理空间中不同要素之间的相互依赖关系。
常见的关联规则挖掘方法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
这些方法可以帮助我们发现地理要素之间的频繁关联规则，从而提供对地理空间特征的深入理解。
5. 时间序列分析时间序列分析是用于研究地理空间数据随时间变化的过程。
它可以帮助我们揭示地理现象随时间的演变和趋势。
常见的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑和回归分析等。
这些方法可以帮助我们预测地理变化的未来趋势，为地理规划和决策提供重要的参考。
基于GIS的决策树算法在空间数据分类中的分析与研究
关 系 （ 漠 地 区 的 居 民 点 一 般 都 和 绿 洲 相 关１ 沙 。
４ 决策树 算法在 空闻数据挖掘 的应用 ．
空 问 数 据 挖 掘 的关 键 问 题 是 数 据 分 类 问题 。 据分 类 是 从 数 据 库 数 的 同 类 数 据 对 象 中 发现 共 性 ， 将 数 据 依 据 他 们 的 共 性 分 成 不 同类 别 并
的一个过程。 在数据分类中 ， …个样本数据库被当成训 练集 。 训练集中 的每个元组有一些 特征 信息 ， 并且都有一个类的标志符与之对应。对
数 据 进 行 分 类 的 算 法 有 很 多 ， 对 空 间 数 据 异 构 、 散 、 类 多 的 特 针 分 种 点 ， 文采取 Ｓ Ｉ 本 ＬＱ算法对空间数据进行分类 。 ＳＩ ＬＱ算 法是 Ｉ Ｍ Ａ ｍ ｄｎ Ｒ ｓａｃ ｅ ｔｒ １９ Ｂ ｌ ａ ｅ ｅｅｒｈ Ｃ ｎｅ 于 ９ ６年 提 出的一 种 高速可伸 缩的数据挖 掘分类算 法。他通过 预排序技术 ， 着重解决当 训 练集数据量 巨大 ， 无法全部放 入 内存时 ， 如何高速准 确地生成决策 树。 它能 同时处理离散字段和连续字段 。 下面是本文对 Ｓ Ｉ ＬＱ算法在空 间数据分类 过程 中的计算最佳 分裂的算法 的讨论 ： 当完成 数据预处理之后算法进 入往复的求 最佳 分裂指标 的阶段 。 这 一 阶 段 。 过 一 次 对 所 有 属 性 表 的遍 历 ． 以 找 出所 有 叶 子 节 点 的 经 可 最 佳 分裂 方 案 。 ＳＩ ＬＱ算法 计算最佳分 裂的算法如下所示 。 Ｅ ａｕ ｔ ｐｉ０ ｖｌａｅ ｌｓ Ｓ ｔ ｆｒ 个 属 性 Ａ ｄ ｏ每 ０ 遍 历 Ａ 的 每一 个 属 性 表
４有关 目标 的几 何信 息Ｉ 从 Ｇ Ｓ数据 库 中。 难得到有关 目标 ． 引 Ｉ 不 的位置 、 形状大小 、 分布等有关信息 ， 通过归纳和演绎的方法就可 以获 得该类 目标的规律性几何信息知识 如世界上许 多著名渔场的形成与
基于空间数据仓库的GIS数据挖掘及其相关技术探讨
（ ｎｒｌ ｏ ｔ ｉｅｓ ｙＨｕ ａ ， ａ ｇｈ １ ０ ３ Ｃｈｎ ） Ｃｅ ｔ ｕｈＵｎｖ ｒ ｔ ｎｎ Ｃｈ ｎ ｓａ４ ０ ８ ， ｉａ ａＳ ｉ
Ａ ｂｓ ｒ ｃ ： ａ ｅ ｏｎ ｉ ｒ ｕｃ ｎｇＤ ａ ａＭ ｉ ｎ Ｔｅ ｈｎ ｏ ，ｔ ｓｐ ｐ ｒａ ｌｙ ｅ ｈ ｏｃ ｓ ｎｄ ｃ ｒ ｃ ｅ － ｔ ａ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｎｔｏｄ ｉ ｔ ｎｉ ｇ ｃ ｏｌ ｇｙ ｈｉ ａ ｅ ｎａ ｓ ｓｔ ｅ ｐｒ ｅ ｓａ ｈａ ａ ｔ ｒ ｉｔｃａ ｄ ｅ ｈ ｌ ｇｙ ｏ ａ ａＭ ｉ ｎ ｉ Ｉ ， ｔ ｎ ｔｍ ａｎｌ ｘ ａｎｓｈｏ Ｏ ｕｓ ｅ ａ ａ ａ ａ ｄ ｖｉｕａｉａ ｓｉ ｎ ｔ ｃ ｎｏ ｏ ｆＤ ｔ ｍ ｇ ｎ Ｇ Ｓ ｈｅ ｉ ｉ ｙ ｅ ｐｌ ｉ ｗ ｔ ｅ Ｍ ｔｄ ｔ ｎ ｓ ｌｚ －
中 图 分 类 号 ：２ ８ Ｐ ０
文 献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ７ ４ （０ ２ ０ — ０ ５ ０ １０— ９９ ２０ ）３ ０ ４— ３
Ｄａ ａ ｍ ｉ ｉ ｎ ｔＳＴｅ ｈ ｌ ｇ Ｉ ｔ － ｎ ｎｇ ａ ｄ Ｉ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｉ Ｇ Ｓ ｎ
ＧＩ Ｓ应 用 中 的 不 断 扩 展 ， ｅ ＧＩ Ｗ ｂ Ｓ已 成 为 ＧＩ Ｓ的 发
一
，
这 主 要 是 因 为 ＧＩ 充 分 体 现 数 据 的 可 视 化 ， Ｓ能
帮 助人们发现数 据之间的潜在联 系 ； 同时 它 含 有 一 系 列 的 空 间 分 析 模 型 ，能 对 现 有 数 据 进 行 分 析 ， 以 辅 助 决 策 。然 而 ＧＩ 现 有 功 能 不 能 对 海 量 数 据 Ｓ的
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 ，
污染源监控中的数据挖掘技术应用方法研究
污染源监控中的数据挖掘技术应用方法研究随着城市化进程不断加快，环境污染问题日益凸显。
为了有效监测和管理污染源，数据挖掘技术被引入到污染源监控中，以实现对数据的分析、预测和决策支持。
本文将探讨污染源监控中的数据挖掘技术应用方法，旨在通过挖掘污染源相关数据，提高环境治理和污染防控的效率和准确性。
数据挖掘技术在污染源监控中具有丰富的应用场景。
首先，数据挖掘技术可以用于污染源的分类和识别。
通过分析大量的污染源数据，可以构建合适的分类模型来区分不同类型的污染源。
这有助于监测人员在发现污染源时能够迅速作出正确的反应，从而降低环境污染的风险。
其次，数据挖掘技术可以用于污染源的趋势分析和预测。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以发现污染源的变化趋势，进而预测未来可能出现的环境污染情况。
这有助于政府部门和环境监测机构采取针对性的措施，及时应对潜在的环境污染威胁。
第三，数据挖掘技术可以用于污染源的空间分布分析。
通过分析不同地区的污染源数据，可以揭示污染源的分布规律和相关因素。
这有助于优化环境监测布局和资源配置，使监测和治理工作更加高效。
此外，基于地理信息系统（GIS）的数据挖掘技术还可以实现对污染源的精细化管理和监控，提高环境治理的精确性。
在数据挖掘技术的应用中，一些常用的方法被广泛应用于污染源监控中。
首先，聚类分析是一种常见的方法，可以根据污染源的相似性将其分为不同的类别。
这有助于快速定位污染源，并对其进行针对性的监测和管理。
其次，关联规则挖掘是另一种常用的数据挖掘方法。
通过分析不同污染源之间的关联关系，可以发现一些不容易察觉的规律和趋势。
这有助于准确评估污染源之间的影响程度，为环境污染的预防和治理提供依据。
另外，主成分分析（PCA）和因子分析也可以应用于污染源监控中。
它们可以通过降维和提取重要特征来实现数据的整合和压缩，从而简化对大规模数据的处理和分析，提高数据挖掘的效率和准确性。
然而，数据挖掘技术在污染源监控中还面临一些挑战。
- 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)。
基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究摘要：本文介绍了空间数据挖掘的概念，分析了基于gis的空间数据挖掘的流程，详细介绍了空间数据挖掘在gis中的应用和可视化方法，最后提出gis空间数据挖掘的存在问题，阐述了技术的发展前景。
关键词：gis 空间数据挖掘可视化中图分类号：p2 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）02（b）-0015-021 空间数据挖掘的概念空间数据包括了空间属性数据和非空间属性数据，空间属性描述了空间拓扑关系和方位、距离等关系，空间属性数据按照空间索引结构存储和查找。
空间数据挖掘（spatial data mining，sdm）指的是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显式地存储在空间数据库中的其它模式等[1]。
从空间数据中提取信息，提取的信息包含了复杂的空间关系，因此空间数据挖掘与其他数据挖掘方法上有其独有的特点。
空间数据挖掘需要综合数据挖掘与空间数据库技术。
空间数据挖掘可用于对空间数据的理解，空间关系和空间与非空间数据间关系的发现，空间知识库的构造，空间数据库的重组和空间查询的优化。
空间数据是地理信息系统的重要数据，可以是地表在地理信息系统中的二维投影，也可以是多维的立体数据。
由于雷达、卫星、传感器等技术的飞速发展，空间数据的数量、大小和复杂性都在快速地增加，出现gb，tb甚至于pb级的海量数据，获取实质性有用的数据，就需要空间数据挖掘技术。
所以空间数据挖掘就是处理空间数据的技术方法，是挖掘出隐藏在空间数据库中的非显性知识、空间关系等。
gis从本质说是一个空间数据管理系统，将空间数据挖掘技术应用于gis，是将gis中的数据转化成知识的有效方法。
1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，首次出现了从数据库中发现知识（knowledge discovery in database，kdd）的概念。
1994年，在加拿大渥太华举行的gis国际学术会议上，李德仁院士首次提出了从gis数据库中发现知识（knowledge discovery from gis，kdg）的概念，并系统分析了空间知识发现的特点和方法，认为它能够把gis有限的数据变成无限的知识，使gis成为智能化的信息系统。
1995年，在加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会上。
又出现了数据挖掘（data mining，dm），后又相继出现了数据发掘、数据开采、数据采掘、知识提取、信息发现等。
同时，李德仁院士也把kdd 进一步发展为空间数据挖掘和知识发现，系统地研究或提出了可用的理论、技术和方法，并取得了很多创新性成果，奠定了空间数据挖掘和知识发现在地球空间信息学中的学科地位和基础[2]。
2 空间数据挖掘的流程空间数据挖掘是空间数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
数据挖掘步骤是通过将有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中这种与用户或知识库交互的方式来进行的知识发现过程的其中最重要的一步，因为它可发现隐藏的不为人知的模式。
它由以下步骤组成。
（1）数据清理：通过填写空缺的值。
平滑噪声数据，识别、删除孤立点，并“清理”不一致数据。
（2）数据集成：对多种数据源进行集成。
（3）数据选择：从数据库中检索与任务相关的数据。
（4）数据变换：通过汇总或聚集等操作将数据变换成适合数据挖掘的形式。
（5）数据挖掘：使用智能的方法来提取数据模式。
先对数据挖掘的目标和知识类型进行确定，然后根据所需要的知识类型选择合适的挖掘算法，最后从数据库中按照选定的挖掘算法获得所需的知识。
（6）模式评估：通过某种兴趣度量来评估真正有趣的知识模式。
（7）知识表示：通过知识可视化表示技术向用户展示挖掘的知识通过对以上过程不断地循环操作，可以对所挖掘出来的知识进行不断求精和深化。
而面向gis的空间数据挖掘的过程大致可分为：确定挖掘内容、数据获取、数据预处理、挖掘方法选择、过程处理、挖掘知识应用。
具体流程如（图1）所示。
首先用户提出问题，系统接受用户的要求，将其转化为gis数据库模块的输入参数。
挖掘向导接受用户的命令，触发空间数据挖掘核心模块。
用户则根据需要选择挖掘技术，对预处理后的数据进行挖掘。
挖掘后的知识再通过提取反馈给用户。
3 空间数据挖掘在gis中的应用空间数据挖掘技术与地理信息系统（gis）的结合具有非常广泛的应用空间。
数据挖掘与gis集成具有三种模式：其一为松散耦合式，也称外部空间数据挖掘模式，这种模式基本上将gis当作一个空间数据库看待，在gis环境外部借助其它软件或计算机语言进行空间数据挖掘，与gis之间采用数据通讯的方式联系。
其二为嵌入式，又称内部空间数据挖掘模式，即在gis中将空间数据挖掘技术融合到空间分析功能中去。
第三为混合型空间模型法，是前两种方法的结合，即尽可能利用gis提供的功能，最大限度的减少用户自行开发的工作量和难度，又可以保持外部空间数据挖掘模式的灵活性。
利用空间数据挖掘技术可以从空间数据库中发现如下几种主要类型的知识：普遍的几何知识、空间分布规律、空间关联规律、空间聚类规则、空间特征规则、空间区分规则、空间演变规则、面向对象的。
目前，这些知识已比较成熟地应用于军事、土地、电力、电信、石油和天然气、城市规划、交通运输、环境监测和保护，110和120快速反应系统等资源管理和城市管理领域。
在市场分析、企业客户关系管理、银行保险、人口统计、房地产开发、个人位置服务等领域也正得到广泛关注与应用，实际上，它正在深入到人们工作和生活的各个方面。
4 基于gis空间数据挖掘结果的可视化空间数据挖掘是面向更具可视化要求的地理空间数据的知识发现过程。
可视化能提供同用户对空间目标的心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可以考虑将空间数据挖掘过程置于可视化的环境之下。
可视化与空间数据挖掘的结合促使数据挖掘经历了一个数据可视化——挖掘算法的应用——挖掘结构的验证和可视化表达——挖掘算法的进一步改进和完善的循环往复的提高过程，可视化在其中扮演着重要的角色。
而基于gis空间数据挖掘的可视化主要表现为与gis相关的各类地图及其各类符号和要素。
gis平台中常用的可视化方法主要包括以下几点。
（1）基本查询技术：包括地图缩放、平移、视点选取等基本的空间查询与选择技术。
（2）色彩：利用人们对色彩的视觉敏感程度很高的特点，是用色彩来反映数据的变化趋势（如地貌中的分层设色）、突出反映某些分布规律或者数据的本身特征（不饱和数据表示不确定性）等。
在交互可视化中应该给予用户充分的自由来选取各种色彩模式用于描述数据，用户可以任意调整色相、亮度和饱和度等，系统环境也应该提供一些缺省或者是某些比较有效的色彩模式供用户选择。
（3）统计图技术：统计图是最常用的可视化技术，用于显示数据集的统计和发布信息，统计图包括散点图、箱图、平行坐标图、柱状图、星形图、轮廓图。
这些统计图在交互可视化环境中一般同地图和其他数据视图相连，成为数据整体可视化的一部分，还可以使用聚焦、高亮、色彩来加强其可视化和交互能力。
（4）专题图可视化技术：可以通过系统内置的地图制图知识在地图上自动表达数据信息，这样可以减轻用户这方面的负担以及避免由于地图知识的缺乏而造成的不适当表达，以便用户投入主要精力来进行数据探索分析。
专题图可视化技术协助用户交互式地探索空间数据，通过一些通用的、与领域无关的法则的形式。
自动地选择相应的一些表达式来说明诸如属性数据类型、取值范围和属性字段之间的关系。
专题图可视化还可用于交互式的可视化数据分析，并提供多种制图表达方法和工具以便用户更易于表达隐含信息。
（5）其他交互技术：一些特殊的交互方法，如虚拟现实、触摸交互、声音交互等。
5 基于gis空间数据挖掘存在问题基于gis的数据挖掘主要是空间数据和属性数据一体化的挖掘模式，与按传统的通过查询方式获得的知识相比，它是一种更深层次的数据处理分析。
目前在这一领域的研究取得了一些成功，但未来的发展中，还有很多理论和方法有待进一步研究。
（1）改进挖掘的算法和效率：基于gis数据挖掘这一块，因为有它自身领域的知识，既增大了挖掘算法的搜索空间，也增加了盲目搜索的可能性。
因此要结合gis数据和领域本身的特点改进算法，提高算法的效率以及设计出更好的相关挖掘算法。
（2）综合式挖掘模式：在面向gis挖掘其隐含知识规则方面，采用某种单一的方法往往挖掘出的知识甚微，因此需要通过几种挖掘技术并行的综合挖掘模式挖掘，才能从大量的gis数据中挖掘出更多更有用的知识。
（3）g1s软件、空间数据库与数据挖掘技术的集成：当前的gis软件和空间数据库还不能有效地支持数据挖掘，而是通过先提取相关数据，再利用挖掘技术对数据进行挖掘，这种方式可以说增大了挖掘的工作量，降低了挖掘的效率。
所以未来的研究还会向实现三者的集成应用方面发展。
6 结语空间数据挖掘技术对gis数据进行更高层次的分析，能从空间数据库中抽取隐藏的、为人们感兴趣的空间模式和特征、空间和非空间数据之间的概要关系以及其它概要数据特征。
将可视化技术作为一件gis数据挖掘工具，可以利用可视化技术丰富的图形表达能力与高度的交互机制，充分调动用户的主观能动性，融入用户的知识与经验，真正实现探索性数据分析。
目前，有关这方面的研究才刚刚起步，对它的研究重点应放在构建空间数据挖掘的系统的理论框架上。
如何将gis与空间数据挖掘有效集成还有待进一步深入研究。
参考文献[1] 李德仁，王树良，史文中，等.论空间数据挖掘和知识发现[j].武汉大学学报（信息科学版），2001，26（6）：491-499.[2] 王树良.基于数据场与云模型的空间数据挖掘和知识发现[d].武汉：武汉大学，2002.。