可拓学的空间数据挖掘方法，挺有意思的一套理论体系。它不是传统的数据挖掘那种套路，而是把可拓学那一套思维搬进来了，讲的是怎么从矛盾中找突破口，挺适合空间那种既复杂又模糊的场景。
里面用的例子也接地气，北京地区的泥石流危险度区划，就挺有参考价值的。用它的方法，不是单纯扔模型进去跑结果，而是先扩展特征，再做对应，思路清晰也好上手。
如果你手头也在做地理类、遥感类的数据挖掘，那这份 PDF 还蛮值得一读的。像ArcGIS这种平台结合起来用，效果更，效率也高不少。
推荐顺手看看几篇相关资料，思路能更完整：
- 数据挖掘角度的总结：空间数据挖掘综述
- 属性约简部分也关键：可拓学中属性约简与数据挖掘的可拓变换
- 想换个角度看问题？试试这个：空间统计学应用探析
- 还有老模型的参考价值也不小：暴雨泥石流实时预报模型
空间数据库怎么接入看这篇：空间数据框架ArcGIS的基础平台文档也别错过：ArcGIS 空间数据平台
如果你刚好在摸索怎么提升空间数据挖掘的效率，不妨把可拓的这套思路套进去，效果还挺惊喜的。