基于SQL Server Analysis Service(SSAS)的土地地类关系空间数据挖掘.pdf

"基于SQL Server Analysis Service(SSAS)的土地地类关系空间数据挖掘" 摘要：本文介绍了基于SQL Server Analysis Service(SSAS)的土地地类关系空间数据挖掘方法。通过结合ArcGIS软件、空间数据库引擎ArcSDE和数据 库SQL Server软件，实现了土地地类关系的空间数据挖掘。使用空间数据挖掘(Spatial Data Mining，SDM)技术，从土地利用数据库中抽取空间数据，然后将空间信息转化为事务数据，并在SSAS中创建多维数据集，完成相关数据挖掘任务。通过建立相邻地类图斑空间关联规则挖掘模型，得到了一系列比较实用合理的关联规则。 关键词：土地地类关系；SQL Server Analysis Service(SSAS)；空间数据挖掘；关联规则算法 一、空间数据挖掘技术 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）是指从空间数据库中抽取隐含的知识和空间关系，发现其中有用的特征和模式。随着全国各县市土地调查的开展，土地利用现状数据库中隐含有大量的信息，如何充分挖掘和利用这些土地空间数据，并提取感兴趣的知识或特征变得越来越重要。 二、SSAS中的数据挖掘方法 SQL Server Analysis Service(SSAS)是一个商业智能专业平台，能够应用于联机数据处理与分析、数据挖掘等领域。SSAS提供了多种数据挖掘算法，包括关联规则算法、决策树算法等。用户可以根据具体的应用，选择合适的数据挖掘算法，并结合SSAS提供的功能，进行数据挖掘分析。 三、土地地类关系挖掘算法与流程 土地地类关系挖掘算法是指从土地利用数据库中抽取土地地类关系的算法。该算法可以分为四步：确定数据挖掘主题、数据准备、数据挖掘和结果表达与分析。通过该算法，可以得到土地地类关系的空间关联规则，并应用于实际土地利用中的决策支持。 四、应用实例 本文通过实例土地利用数据，应用SSAS中的数据挖掘方法，实现了土地地类关系的空间数据挖掘。结果表明，该方法可以有效地发现土地地类关系，并提供了有价值的信息 для实际土地利用中的决策支持。