空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用.阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考.     

基于GIS的空间数据挖掘研究综述

空间数据挖掘是数据挖掘的一个重要分支,它对于理解空间数据,寻找空间数据之间、空间与非空间数据之间内在关系,以简洁方式表达空间数据规律起着重要作用。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点

数据挖掘技术是一项能够从海量数据中发现潜在的、有价值的知识热点技术。面临海量非空间数据和空间数据的水利工程管理,利用数据挖掘技术能够提炼出具有较大价值的知识,使水利工程管理的更加科学化。当前,水利工程得到快速发展,而大量的空间数据和非空间数据存在于水利工程管理中,需要运用相应的数据处理技术进行有效处理。该文主要对数据挖掘技术进行综合分析,通过探讨数据挖掘技术的实施方法,得出如何让水利工程管理与数据挖掘技术更好的结合。     

空间数据挖掘视角

为了满足不同用户在不同条件下对空间数据挖掘的不同要求,该文提出空间数据挖掘视角。空间数据挖掘视角在描述不同数据挖掘需求的基础上,利用一定的数据挖掘算法,从大量空间数据中发现不同粒度的空间知识。首先研究空间数据挖掘视角的内涵和外延,其次给出空间数据挖掘视角的算法,最后把空间数据挖掘视角应用于滑坡监测数据的挖掘,结果令人满意。     

Web Agent在空间数据挖掘框架中的应用

空间数据是人们认识自然和改造自然的重要数据，SDMKD是利用数据挖掘方法从空间数据库抽去知识以及步骤的人机交互工程。网络作为巨大的分布式并行信息空间，在其中进行知识发现更具有意义。本文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、Web Agent的概念和技术特点的基础上，笔者给出了一个利用Web Agent在Internet上实现空间数据挖掘的基本框架，并进行了实现验证。     

基于支持向量机的空间数据挖掘流程与实现方法

研究探讨了基于支持向量机的空间数据挖掘工作流程与工作框架,以及基于分类或回归功能的空间数据挖掘实现方法和基于核函数工具实现空间数据结构拓扑关系挖掘的方法。阐述了挖掘工作的重点和关键步骤。     

基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用

基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.     

基于图形的GIS数据表示

探讨了GIS空间数据的知识表示结构,使用四元组和九元组模型来进行各类型的空间属性关系描述.在此基础上,提出一种空间数据、非空间数据及空间关系(拓扑、距离、方向关系)的统一化图形表示模型.图形模型丰富了现有的数据挖掘处理技术,简化了数据收集与数据挖掘的过程,同时强化了空间特征固有的内在联系,提供了更丰富的数据分析能力.     

环境调控空间决策支持系统的设计与实现--福建海岸带环境调控决策支持系统

以福建省海岸带环境调控决策支持系统为例 ,对环境模拟建模、地理信息系统、遥感技术、空间数据仓库与数据挖掘融合而成的环境空间决策支持系统的建设与应用进行了探讨 .首先提出了空间决策支持系统可扩展的体系结构 ,并结合应用需求着重介绍环境空间数据仓库的设计、数据挖掘的过程以及若干环境模拟与评价可扩展模块的实现方法 ,最后给出应用系统的功能框架和系统界面 .     

矩形块划分的二维空间数据挖掘算法及其应用

空间数据挖掘的研究是当今极具发展前景的领域,也是一个广阔的研究课题,它是在大量空间数据中进行知识发现的技术.针对基于矩形块划分的二维空间数据挖掘问题,本文运用动态规划法实现了一个近似度上界为2的多项式算法,并分析了算法复杂性.实现的算法可以直接应用于数据挖掘、数字网格划分与评估、数据分割、数值地形曲面的简化等问题.     

面向模糊地理对象的虚拟地理环境动态建模研究

1概述随着GIS、GPS、RS等空间信息技术的发展,地理数据越来越丰富,从现有的海量数据中进行数据挖掘或隐含信息提取已经成为现代地理学一个重要的研究方向。然而空间数据因其数据量大、分布、多维、异构、自相关等特性,使其数据挖掘或认知较其它类型数据更为复杂。虚拟地理环境(     

分布协作式对等网络中大规模空间数据挖掘方法研究

分布协作式对等网络较为复杂,而空间数据规模大,当前数据挖掘方法很难实现对其的准确挖掘。为此,提出一种新的分布协作式对等网络中大规模空间数据挖掘方法,给出分布协作式对等网络的GIS应用架构,在此基础上对分布协作式对等网络进行无向环路遍历,获取分布协作式网络的全部环路,挖掘出目的空间数据所属社区。通过痕迹系数判断目的空间数据流是否经过该社区,如果目标空间数据流经过该社区,则通过计算相关系数获取某个时刻目标空间数据流在社区中的位置,从而实现大规模空间数据挖掘。实验结果表明,采用所提方法对分布协作式对等网络中大规模空间数据进行挖掘,有很高的挖掘有效性,而且挖掘效率和挖掘精度均较高。     

模糊集与粗糙集在GIS中的应用比较

模糊集和粗糙集理论都是对经典集合理论的扩展,它们是GIS中处理空间数据与空间分析不确定性问题及空间数据挖掘的理论基础.介绍了两种理论的基本思想、区别和内在联系,同时对两种理论在GIS中处理空间数据的应用进行了总结和比较.     

供水管网GIS中空间数据挖掘的研究与应用

以地理信息系统(GIS)为基础,详细讨论了数据挖掘、空间数据统计技术在城市供水管网维护中的应用,并针对空间数据库中数据的挖掘方法进行了分析和研究,实现了利用空间数据库中数据的挖掘方法对城市供水管网的维护.     

空间数据挖掘技术及其智能推理体系结构

面对数据的数量和复杂性急剧增加的问题,首先讨论了数据挖掘技术的研究进展,并对数据挖掘在空间数据库中的应用进行了深入地探讨。然后提出三种基于空间数据挖掘、空间数据仓库、智能决策支持系统（IDSS）和范例推理（CBR）技术的智能推理体系结构,并对这三种体系结构的优劣进行了分析对比,其中以第三种结构为优。最后对空间数据挖掘在各领域中的应用前景以及有待解决的问题进行了展望。     

地下管网空间数据模型研究探讨

介绍了空间数据模型研究现状,探讨了地下管网数据的特点,设计了数据组织模型、数据存储结构以及相应的空间数据模型。     

ORACLE9i支持下的地理信息系统框架演变

对象关系型数据库管理系统Oracle9i提供了一种全新的SQL（Spatial Query Language）、空间数据模型、空间关系规范化及空间操作集。笔者从GIS发展现状出发,阐述了Oracle9i为GIS实现空间数据与属性数据的高效率、集约化、共享性存储提供了基础,群集技术为实现长事务快速相应提供了条件,数据仓库和数据挖掘技术为实现地理对象空间分布变化范围的空间维分析和时间变量变化范围的时间维研究提供了依据。     

三维GIS空间数据集成和可视化技术研究

针对数字矿山建设与矿山数据规范化的具体要求,结合三维GIS空间数据的特点,提出了地矿数据集成必要性。阐述了矿山三维GIS空间数据的类型和获取方式,研究了矿山三维地学模型构建技术。本文还介绍了FracSIS的功能特点、可集成的数据类型及来源,研究了基于FracSIS的三维GIS空间数据集成及可视化技术。结果表明,三维GIS空间数据集成及可视化技术的广泛应用对于加快我国数字矿山建设具有十分重要的意义。     

基于Oracle Spatial的北京城市空间要素数据库实现

现阶段,城市研究中涉及的空间数据逐渐增多,如何将这些研究中用到的海量多源异构空间数据进行一体化管理,同时提高数据的安全性和加快数据的访问速度,是急需解决的问题.为此,重点探讨Oracle Spatial 11g空间数据建模的特点,并结合其能够将空间数据与属性数据一体化存储的特点,基于Oracle Spatial建立北京城市空间要素数据库,对已有的城市研究数据进行统一化管理,提高数据的使用效率.