基于视角的空间数据挖掘方法 (2006年)

空间数据挖掘从空间数据库中提取知识和模式，用于理解空间数据及其相互关系。它基于数据挖掘技术，但考虑到空间数据的复杂性和专业性，需要独特的理论、方法和应用。

空间统计学（Spatial Statistics）依赖于有序模型描述无序事件，通过分析、评估和预测空间数据，基于统计空间实体的几何特征量如最小值、最大值、均值、方差、众数或直方图，获得空间实体特征的先验概率。它在多元统计分析中特别有效，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析和多元回归分析。空间统计学拥有坚实的理论基础和成熟的算法，是基本的数据挖掘技术之一。然而，对于空间数据库中的相关数据，传统的统计假设常常无法满足实际需求，这也是其发展面临的挑战之一。

空间数据的自相关性带来的“坑”，还真得好好聊聊。你以为随便采样就能搞定空间数据？嗯，不好意思，还真不是这么回事。空间数据挖掘就得讲究点方式，像那种传统的随机采样，用在这儿完全没效果。还得用专门的算法才行，是大数据集那种，效率也要考虑进去。能直接把挖掘技术嵌到SQL里，这点我觉得挺香的，省去了中间的麻烦。比如查询的时候，顺手做个模式识别，响应也快，数据也能实时，挺适合做一体化的数据服务。你要是第一次接触空间数据库，可以先看看《详述空间数据库》，里面讲得还蛮清楚；如果你已经开始动手做项目了，像《空间数据挖掘综述》和《Oracle 空间数据库配置》这类文章也别错过，实用性比较高。还有个提醒：空间数据

可视化交互的空间数据挖掘工具你用过吗？我最近翻到一个蛮有意思的老项目——VGC，虽然是 2006 年的东西，但设计思路和模块拆分到现在看也还挺清晰的。VC++6.0 配合MapObject2.0组件做开发，整个系统主要是为空间数据服务的，有点像今天的轻量版 ArcGIS 插件。但它更注重挖掘结果的交互展示，响应也快，图形界面也不难用。模块分得挺细：从数据导入、预、挖掘到可视化再到结果输出，流程比较完整。尤其是数据挖掘这块，集成了决策树和贝叶斯网络，搞分类或者预测任务都还挺方便的。比如你有一堆城市规划数据，想看哪块区域发展潜力大，用决策树一跑，图上就能看出不同区块的潜力分类。再配合贝叶斯建模，推

空间数据挖掘 空间数据与占据特定空间的对象相关，存储于空间数据库中，并通过空间数据类型和空间关系进行管理。其包含拓扑和距离信息，并利用空间索引进行组织和查询。空间数据的独特性为空间数据库的知识发现带来了挑战和机遇。 空间数据库的知识发现，也称为空间数据挖掘，是从空间数据库中提取隐含知识、未直接存储的空间关系以及空间模式的过程。空间数据挖掘技术，尤其在空间数据理解、空间与非空间数据关系发现、空间知识库构建、空间数据库查询优化和数据组织方面，在 GIS、遥感、图像数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中具有广阔前景。 常用方法 统计分析方法 统计分析是目前空间数据分析的常用方法，适用于处理

空间数据挖掘技术不断发展，在大数据、云计算和物联网等新兴技术的推动下，正呈现出新的趋势。探索空间数据挖掘的算法、技术和应用，分析其在各个领域的应用前景，推动空间数据挖掘领域的持续发展。

空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术，近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。 文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景，并对当前的研究现状进行了梳理。随后，对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍，并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后，对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。

SpatialDM是一个QGIS插件，专门设计用于在空间数据集上运行数据挖掘算法。该插件兼容多波段栅格图层和逗号分隔值（CSV）文件，并已集成三种分类器：决策树分类器、AdaBoost分类器和随机森林分类器。安装前请确保系统已安装QGIS、Python和Scikit-learn（详见依赖关系）。安装方法简单，只需将SpatialDM目录复制到以下文件夹中：UNIX/Mac：〜/.qgis/python/plugins和（qgis_prefix）/share/qgis/python/plugins；Windows：〜/.qgis/python/plugins和（qgis_prefix）/pyth

空间索引技术将空间实体按照位置、形状或空间关系排序，创建出有序数据结构，以提高空间数据库和地理信息系统的性能。在空间数据挖掘中，空间索引技术对于提升效率至关重要。常用的空间索引结构包括： 网格文件 四叉树 R-树 k-D 树