全面解析基于空间数据库的数据挖掘技术.docx

【全面解析基于空间数据库的数据挖掘技术】 随着地理信息系统（GIS）在各行业的广泛应用，以及数据挖掘、空间数据采集技术和数据库技术的快速发展，空间数据库已成为存储和处理地理信息的关键工具。然而，从这些海量数据中发现隐藏的模式和规律，即空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM），成为了一个新的挑战。空间数据挖掘的目标是从空间数据库中提取出用户感兴趣的、潜在的空间和非空间模式，以支持决策和理解复杂的空间关系。 在空间数据库中进行知识发现面临着一些特定的困难。例如，传统的专家系统缺乏自动学习能力，GIS中的专家系统并不能完全达到智能化的要求。数据挖掘技术在处理空间数据时，由于空间数据的特殊性，如空间依赖性和复杂的存储方式，不能直接应用。而空间分析虽然在处理数字型数据时表现出色，但其统计假设通常忽略了空间对象间的关联性，且处理大规模数据时效率较低。 为了解决这些问题，空间数据挖掘技术应运而生，它融合了机器学习、空间数据库、专家系统、移动计算、统计学、遥感、基于知识的系统和可视化等多个领域的技术。空间数据挖掘通过扩展和适应空间数据的特性，提供了更高效、更灵活的知识发现方法。例如，将聚类、分类和关联规则等传统数据挖掘技术应用于空间数据库，以适应空间数据的特殊需求。 聚类分析是空间数据挖掘的重要组成部分，其目的是识别数据集中的密集区域或聚类。CLARANS算法已被扩展为SD和ND算法，用于发现空间聚类中的非空间特征和具有相同非空间特征的空间聚类。此外，分类算法如ID3决策树也被扩展以处理空间数据，通过计算邻近对象的非空间属性聚合值，并进行空间谓词的相关性分析，降低了计算复杂度。 关联规则挖掘则被Koperski等人扩展到空间数据库，他们提出了一种逐步细化的方法，先用MBR（最小边界矩形）进行初步的空间运算，然后在缩小的数据集上进行精确挖掘，提高了挖掘的效率和质量。 在实现空间数据库系统时，优化空间数据和属性数据的管理和检索至关重要。这涉及到高效的空间索引结构、数据压缩技术以及并行和分布式处理策略，以确保在处理大量空间数据时保持良好的性能。 空间数据挖掘是GIS领域的一个重要分支，它旨在克服传统方法的局限性，提供更加智能和高效的知识发现手段。通过扩展和优化数据挖掘技术，我们可以从空间数据库中揭示出隐藏的模式和规律，这对于环境科学、城市规划、交通运输等多个领域具有深远的影响。