基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究
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。
面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用
面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用一、内容综述随着科技的发展和人们对精准农业的需求不断提高，空间数据挖掘技术在农业领域的应用越来越受到关注。
本文主要围绕面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用展开讨论，旨在为农业领域的相关研究提供一些有益的启示和借鉴。
首先我们要了解什么是空间数据挖掘技术，简单来说空间数据挖掘就是在地理空间数据的基础上，通过计算机技术对数据进行分析、挖掘和处理，从而揭示空间数据中的规律和关联。
在精准农业中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地理解农田、作物、病虫害等信息，为农业生产提供科学依据。
接下来我们将重点介绍几种常用的空间数据挖掘技术，包括：基于属性的空间聚类分析、基于位置的空间关联规则挖掘、基于时空的数据融合与分析以及基于机器学习的空间分类与预测等。
这些技术在精准农业中的应用场景各有不同，例如。
此外本文还将探讨空间数据挖掘技术在精准农业中的发展趋势和挑战。
随着物联网、大数据等技术的不断发展，空间数据挖掘技术在精准农业中的应用将会更加广泛和深入。
然而如何提高数据的准确性和可靠性、如何保护农民的隐私权益等问题仍然需要我们去解决和探索。
面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用是一个具有重要意义的课题。
通过深入研究和实践，我们有望为我国农业现代化和绿色发展做出更大的贡献。
1.1 研究背景和意义随着社会的发展，人们对食品安全和质量的要求越来越高。
而精准农业作为一种新型的农业生产方式，可以通过对空间数据进行挖掘技术的研究与应用，实现对农业生产过程的精细化管理，提高农业生产效率和质量。
因此本篇文章将探讨面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用。
1.2 国内外研究现状在过去的几年里，随着科技的发展和人们对精准农业的需求不断提高，空间数据挖掘技术在农业领域的应用越来越受到关注。
国内外学者们纷纷投入到这一领域的研究中，希望通过挖掘空间数据来提高农业生产效率、降低成本、保障粮食安全。
在国内许多高校和科研机构已经开始了空间数据挖掘技术在农业领域的研究。
基于WEBGIS的空间数据分析及其可视化研究的开题报告
基于WEBGIS的空间数据分析及其可视化研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网、物联网技术的发展，WEBGIS技术越来越普及，成为了空间数据分析和空间决策的基础平台，为政府、企业等提供了一个全方位、多角度、客观真实的地理信息服务。
当前，地球上的自然资源和人类活动都具有空间特征，空间数据分析作为一种有效的信息处理方法，可以从地理信息中分析出有关物理特征及人类活动的相关知识，对于制定规划、对策决策、资源调查等方面具有重要意义。
空间数据可视化是将数据可视化在地图上，使用户可以通过直观的图形手段理解和掌握空间信息。
因此，基于WEBGIS的空间数据分析及其可视化，具有很高的研究价值和现实意义。
二、研究目标和内容本研究的主要目标是基于WEBGIS技术开展空间数据分析及其可视化研究，通过对相关空间数据进行分析和可视化呈现，提高数据处理的效率和准确性，为有关决策提供支持。
具体来说，本研究的内容包括以下几个方面：1.分析WEBGIS技术的基础概念、优势及应用。
2.从地图图层、动画、图表等方面进行数据可视化处理。
3.采用空间数据挖掘算法，对所涉及的数据进行分析和挖掘。
4.开发基于WEBGIS的空间数据分析和可视化的软件系统。
三、研究方法和技术路线本研究的方法主要是基于WEBGIS平台的数据集成、数据挖掘、可视化技术和空间数据分析算法的应用研究。
研究技术路线如下：1.对WEBGIS平台的基础知识进行学习，并进行系统分析和研究。
2.采用数据采集和集成方式，获得相关的地理空间数据。
3.从地图图层、动画、图表等方面进行空间数据可视化处理。
4.运用空间数据挖掘算法，进行相关数据的分析和挖掘。
5.通过客户端和服务器端技术，进行WEBGIS平台的开发，开发基于WEBGIS的空间数据分析和可视化的软件系统。
四、研究预期成果和意义本研究预期成果包括：首先，基于WEBGIS的空间数据分析及其可视化技术将具有切实的应用价值，可为政府、企业等提供更准确的信息支持。
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 。
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
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。
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。
如何进行地理信息系统地球空间数据挖掘与分析
如何进行地理信息系统地球空间数据挖掘与分析地理信息系统（GIS）是一种用来收集、管理、分析和展示地球上各种地理信息的技术工具。
随着技术的不断创新和数据的不断积累，地理信息系统地球空间数据挖掘与分析已经成为一个热门的领域。
在本文中，我们将探讨如何有效地进行地理信息系统地球空间数据挖掘与分析，以及这项技术对各个领域的应用。
首先，要进行地理信息系统地球空间数据挖掘与分析，必须要有可靠的数据源。
地球空间数据的来源可以是遥感卫星、地面测量仪器、移动传感器等。
这些数据需要经过预处理，包括去除噪声、纠正误差等，以确保数据的准确性和可靠性。
此外，地理信息系统还需要与其他系统集成，如地理数据库、网络地图服务等，以便更好地管理和分析数据。
其次，地理信息系统地球空间数据挖掘与分析需要利用一系列的数据挖掘算法和技术。
数据挖掘算法可以帮助我们从大规模的地球空间数据中发现隐藏在其中的模式和规律。
例如，我们可以使用聚类算法将地理空间数据划分为不同的区域，以便更好地了解地理分布特征。
另外，分类算法可以帮助我们对地理空间数据进行分类，例如将地理空间数据分为不同的土地类型。
此外，关联规则挖掘算法可以帮助我们找到地理要素之间的关联关系，例如某个区域的人口密度和就业率之间的关系。
在进行地理信息系统地球空间数据挖掘与分析时，还需要关注数据的可视化和交互性。
数据可视化可以将抽象的地理数据转化为直观的图形和图表，在地图上展示数据的分布和关系。
交互性则可以让用户对地理信息系统进行灵活的操作和查询，以满足不同的需求。
例如，用户可以通过拖动地图或放大缩小来探索不同区域的地理数据，或者通过选择特定的要素属性来查询相关信息。
地理信息系统地球空间数据挖掘与分析在各个领域有着广泛的应用。
在城市规划领域，可以利用地理信息系统进行土地利用规划和交通规划，帮助城市实现可持续发展。
在环境保护领域，可以利用地理信息系统进行环境监测和资源管理，为环境保护提供决策支持。
地理空间数据挖掘技术研究
地理空间数据挖掘技术研究在当今数字化的时代，数据如同浩瀚的海洋，而地理空间数据则是其中独具特色且极为重要的一部分。
地理空间数据涵盖了地理位置、地形地貌、气候条件、土地利用等诸多方面的信息。
这些数据不仅数量庞大，而且复杂多样，如何从这些海量的数据中提取有价值的信息和知识，成为了摆在我们面前的重要课题。
地理空间数据挖掘技术应运而生，它就像是一把神奇的钥匙，帮助我们打开了这座数据宝库的大门。
地理空间数据挖掘技术的出现，并非偶然。
随着地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、遥感技术（RS）等的快速发展，我们能够获取到越来越多高精度、高分辨率的地理空间数据。
然而，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何理解和运用这些数据。
传统的数据处理方法在面对如此庞大和复杂的地理空间数据时，往往显得力不从心。
这时候，数据挖掘技术的优势就凸显出来了。
地理空间数据挖掘技术是一个多学科交叉的领域，它融合了计算机科学、统计学、地理学、数学等多个学科的知识和方法。
其核心目标是从大量的地理空间数据中发现隐藏的模式、关系和趋势，为决策提供支持和依据。
为了更好地理解地理空间数据挖掘技术，我们先来看看它所涉及的一些主要方法。
分类和聚类是其中常见的两种方法。
分类是将数据按照预先设定的类别进行划分，比如将不同的土地利用类型进行分类。
聚类则是根据数据的相似性将其自动分组，无需事先设定类别。
关联规则挖掘则用于发现数据中不同变量之间的关联关系，例如分析某种气候条件与特定农作物产量之间的关联。
空间特征提取也是地理空间数据挖掘中的重要环节。
通过提取地理空间对象的形状、大小、方向等特征，可以更好地描述和理解这些对象。
此外，还有预测和异常检测等方法。
预测可以根据历史数据对未来的地理现象进行预测，比如预测城市的发展趋势。
异常检测则用于发现与正常模式不同的数据点，这在监测自然灾害、环境变化等方面具有重要意义。
地理空间数据挖掘技术在众多领域都有着广泛的应用。
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
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。
基于空间数据仓库的GIS数据挖掘及其相关技术探讨
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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
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ＧＩ Ｓ应 用 中 的 不 断 扩 展 ， ｅ ＧＩ Ｗ ｂ Ｓ已 成 为 ＧＩ Ｓ的 发
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空间数据挖掘技术的基本原理与应用
空间数据挖掘技术的基本原理与应用在当今数据爆炸的时代，传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据需求。
这时，空间数据挖掘技术应运而生。
空间数据挖掘技术是指通过对包含地理空间信息的数据进行挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的规律和关联，以支持决策和预测。
本文将介绍空间数据挖掘技术的基本原理和应用。
一、空间数据挖掘技术的基本原理1. 空间数据的特点空间数据包含了地理位置信息，与传统数据相比，其具有较高的维度和复杂性。
空间数据挖掘技术要求对地理位置信息进行有效的处理和分析，使其成为可应用于挖掘的数据形式。
2. 空间数据挖掘的主要任务空间数据挖掘的主要任务包括空间关联规则挖掘、空间聚类分析、空间预测和时空挖掘等。
其中，空间关联规则挖掘主要通过发现地理空间对象之间的关联关系，来揭示隐藏在数据中的规律。
而空间聚类分析则是将空间数据划分为不同的聚类群体，用于提取空间模式。
空间预测则是根据已有的空间数据，预测未来的空间变化趋势。
时空挖掘则是对时空数据进行综合分析，发现其中存在的模式和关联。
3. 空间数据挖掘的基本原理空间数据挖掘的基本原理包括数据预处理、特征提取、模式发现和结果解释等步骤。
在数据预处理中，首先需要对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据的质量。
然后，在特征提取阶段，需要从原始数据中提取出有效的特征，以支持后续的模式发现工作。
在模式发现中，可以运用分类、聚类、关联规则等方法，来发现隐藏在数据中的规律和关联。
最后，在结果解释阶段，需要对挖掘结果进行解释和评价，以便对决策和预测提供支持。
二、空间数据挖掘技术的应用1. 地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘GIS是一种整合了空间数据和非空间数据的信息系统，空间数据挖掘技术在其中有着广泛的应用。
比如，空间关联规则挖掘可以应用于定位设备的轨迹数据，发现不同地点之间的关联性；空间聚类分析可以将城市划分为不同的行政区域，为城市规划提供决策支持；空间预测可以对气象数据进行分析，预测未来的气候变化趋势等等。
地理信息系统中的空间数据挖掘算法研究
地理信息系统中的空间数据挖掘算法研究地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是通过计算机技术对地理信息进行采集、存储、处理、分析和展示的一种空间数据平台。
随着地理信息领域的不断发展和数据规模的增长，空间数据挖掘算法的研究变得尤为重要。
本文将探讨在地理信息系统中的空间数据挖掘算法研究的主要内容和应用。
一、空间数据挖掘算法的概念空间数据挖掘是一种从空间数据集中发现潜在模式、知识和规律的过程。
它通过应用数据挖掘技术来揭示空间数据中隐藏的信息和关联性，为决策制定者和分析师提供有价值的见解。
空间数据挖掘算法主要包括聚类、分类、关联规则挖掘和时空预测等方法。
二、空间数据挖掘算法的研究内容1. 空间聚类算法空间聚类算法是将相似的地理实体聚集在一起的过程。
传统的聚类算法，如K-means和DBSCAN，无法直接应用于空间数据。
因此，研究者们提出了一些专门用于空间数据聚类的算法，如基于网格的聚类、基于密度的聚类以及基于谱聚类等。
这些算法可以帮助用户发现空间数据集中的热点区域、空间集群以及异常点等。
2. 空间分类算法空间分类算法是将地理实体划分为不同的类别或类别的过程。
常见的空间分类算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
这些算法可以帮助用户根据地理特征对地理实体进行分类，例如根据土地利用类型对土地进行分类，或根据地形特征对地质灾害进行分类等。
3. 空间关联规则挖掘算法空间关联规则挖掘算法用于发现地理实体之间的关联性。
它可以帮助用户发现地理实体之间的空间关联规律，例如商店之间的空间关联、犯罪与社区之间的空间关联等。
常见的空间关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-growth算法以及基于赋权的关联规则挖掘算法。
4. 时空数据挖掘算法时空数据挖掘算法是同时考虑时空维度的空间数据挖掘算法。
它可以帮助用户发现地理实体在时空维度上的演变规律和趋势。
常见的时空数据挖掘算法包括基于Markov模型的时空预测、时空聚类以及时空关联规则挖掘等。
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
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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 ，
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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
达、 卫星 、 传 感 器 等 技 术 的飞 速 发 展 ， 空间 加， 出现ＧＢ， ＴＢ 甚至 于Ｐ Ｂ 级 的 海量 数据 ， 获
掘技术 。 所 以 空 间 数 据 挖 掘 就是 处 理 空 间
中最重要 的一步 ， 因 为 它 可 发 现 隐 藏 的 不 散 耦 合式 ， 也 称 外 部空 间数 据 挖 掘 模 式 ， 这 种 模 式 基 本 上 将 ＧＩ Ｓ 当作 一 个 空 间数 据 库 机语 言 进 行 空 间数 据 挖 掘 ， 与ＧＩ Ｓ 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 Ｇ Ｉ Ｓ中将 空 间
信息技术
Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ＆ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ ０ Ｌ ０ Ｇ Ｙ ． ２ ０ 。 １ ３ Ｎ Ｏ ． 。 ０ ５ ． Ｉ ｌ ２ 圆
基于 Ｇ Ｉ Ｓ空 间数 据挖 掘 技术 的应 用研 究
（ １ ． ５ ７ １ ９ 部队 湖 北武 汉 丁 海燕 ’ 王海葳 ’ 徐少坤 ４ ３ ０ ０ ７ ４ ； ２ ． 信息 工程大 学地理 空 间信 息学 院 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ ）
的构造 ， 空 间 数 据 库 的 重 组 和 空 间 查 询 的
优化 。
首先 用户提 出问题 ， 系 统 接 受 用 户 的 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
按照空 间索引结构存 储和查找 。 空 间 数 据 届 知 识 发现 和 数 据 挖 掘 国 际 学 术 会 上 。 又 识 进 行 不 断 求 精 和 深 化 。
ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， Ｄ Ｍ） ， 后又 相 挖掘 （ Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ， Ｓ ＤＭ） 指 的是 出现 了数据 挖掘（ 从 空 间 数 据 库 中抽 取 隐 含 的 知 识 、 空 间 关 继 出现 了数 据 发 掘 、 数据开 采、 数 据采掘 、
挖掘方法选择 、 过程处理 、 挖 掘 知 系 或 非 显 式 地 存 储 在 空 间 数 据 库 中 的 其 知 识 提 取 、 信 息发现等 。 同时 ， 李 德 仁 院 士 预 处 理 、 进 一 步 发 展 为空 间数 据 挖掘 和 知 识 应 用 。 具 体 流程 如 （ 图１ ） 所示。 它 模 式 等 …。 从空 间数据 中提 取信 息 ， 提 也把 ＫＤＤ
后的知识再通过提取 反馈给用户 。
间 方法 ， 并 取 得 了很 多 创 新性 成 果 ， 奠 要 求 ， 将其转化为Ｇ Ｉ Ｓ 数据 库 模 块 的 输 入 参
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 ３ 空间数据 挖掘在Ｇ Ｉ Ｓ 中的应用 空 间 数 据 挖 掘 技 术 与 地 理 信 息 系 统
１ 空间数 据挖掘的概念
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
Ｇ Ｉ Ｓ， ＫＤＧ ） 的概念 ， 并 系 统分 析 了空 间知 识 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 的数 据 变 成 无 限 的 知识 ， 使Ｇ Ｉ Ｓ 成为 智 能 化 术 向用 户展 示 挖 掘 的 知 识 通 过 对 以 上过 程