土地利用时空大数据挖掘是近年来随着大数据技术发展兴起的一个研究领域，主要目的是通过对大量土地利用相关数据进行分析，提取有价值的信息和知识，以支持土地政策的制定和土地资源的精细化管理。本篇文献讨论了城市化进程加快导致的土地供需矛盾，以及土地使用调查数据的重要作用。
文章首先阐述了土地使用调查数据是记录每个地块时间与空间演变的重要数据，基于这些数据可以探索土地利用的发展规律和预测变化趋势。进一步，文章通过大数据挖掘技术，探讨了土地利用的综合动态程度、建设用地扩展率、城市增长的空间格局、土地使用的综合效益、基于马尔可夫链的土地数量预测以及土地使用空间格局等方面。
在此基础上，研究者开发了一个土地使用大数据挖掘系统，实现了土地使用数据的管理、分析和展示。系统利用大数据技术对土地使用相关数据进行深入挖掘，不仅能够反映土地利用的当前状态，还能预测未来可能的发展趋势，为土地政策制定者提供直观和科学的数据支持和决策依据。
文章还提到了一些关键技术和方法，例如马尔可夫链模型在土地数量预测方面的应用。马尔可夫链是一种统计模型，能够描述一个系统从一个状态转移到另一个状态的过程。在土地利用研究中，马尔可夫链可以用来预测未来土地利用变化的趋势和概率。此外，大数据挖掘还包括对数据进行清洗、整合、建模和可视化等一系列操作，从而揭示土地使用过程中隐含的模式和规律。
具体来说，土地利用时空大数据挖掘框架设计和应用主要包括以下几个方面的知识点：
1. 城市化进程中土地供需矛盾：随着城市化的快速发展，土地的供需关系愈加紧张，因此准确了解土地使用情况和变化趋势对于制定合理的土地政策非常重要。
2. 土地使用调查数据的重要性：土地使用调查数据记录了土地使用的历史和现状信息，是开展土地利用研究和政策制定的基础。
3. 大数据挖掘技术在土地利用研究中的应用：通过收集和分析大量土地使用数据，可以发现土地使用的模式和规律，为政策制定者提供决策支持。
4. 马尔可夫链模型在土地使用预测中的作用：马尔可夫链模型是一种预测未来状态的方法，它能够帮助我们预测在一定条件下，土地使用可能的未来发展趋势。
5. 土地利用数据系统的开发：通过设计和实现一个土地使用大数据挖掘系统，可以对土地使用数据进行有效管理、深入分析和直观展示。
6. 土地使用研究的关键指标：包括土地使用的综合动态程度、建设用地扩展率、城市增长的空间格局、土地使用的综合效益等。
在土地利用研究中，大数据挖掘技术不仅能够揭示土地使用的各种特征，还能帮助决策者更好地理解和预测土地使用的变化，从而实现土地资源的高效管理和合理规划。通过技术手段提高土地使用效率和促进可持续发展，是当前土地管理面临的重要任务之一。
