随着信息技术和计算机科学的快速发展，数据挖掘技术在地理国情普查领域中的应用研究逐渐受到重视。地理国情普查工作通常涉及大量的地物特征识别和分析，人工解译的过程不但耗时且工作量大，因此需要高效率的自动化技术来辅助完成此项任务。本文以甘肃省北部区域为研究对象，探讨了Weka数据挖掘工具在地理国情普查中的应用，以及如何与eCognition面向对象分类方法结合，以实现地表覆盖信息的自动化提取，并对结果进行精度验证和评价。
数据挖掘是指从数据库中提取隐含的、未知的且潜在有用信息的过程。这一过程不仅局限于数据库，还被广泛应用于GIS数据库。早在1994年，李德仁院士便在GIS国际会议上提出了从GIS数据库中发现知识的概念。在大数据时代背景下，数据挖掘技术可以帮助我们获取更多有价值的信息。遥感影像的数据挖掘是将数据挖掘技术应用到遥感分类体系中的过程，通常需要分析地物的复杂性特征，而空间数据的复杂性特征在很大程度上取决于其特点。
在数据挖掘工具的选择上，商业挖掘工具如IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等具有简单的界面，但价格较高且不能进行二次开发。相比之下，Weka作为一款免费开源的数据挖掘软件，得到了广泛的关注。Weka，全称为怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），由新西兰怀卡托大学开发。它由Java编写，源代码可免费下载，并且能在所有操作系统上运行。Weka的主要功能包括四大功能块：Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow、SimpleCLI。其中，Explorer模块是用户最常使用的，因为它提供了多种数据挖掘算法，包括分类与回归算法、聚类算法、关联规则等，并提供了结果的可视化工具。
本文提到的研究项目，利用Weka对甘肃省北部区域的地物特征进行挖掘，并结合eCognition的面向对象分类方法，自动化地提取地表覆盖信息。通过这种方法的应用，地理国情普查数据采集得到了有效的新思路和技术支持，对精度验证和评价的结果也表明了该方法的可行性。
除此之外，数据挖掘在遥感影像分类领域的应用案例还有很多。例如，运用Weka的J48决策树算法和监督分类的最大似然法对特定地区的遥感影像进行分类，以及运用Weka软件中的关联分析、聚类、回归方法对城市建设用地结构特征进行研究等。
Weka数据挖掘工具在地理国情普查及遥感影像分类领域展现了强大的功能和应用价值。通过与专业地理信息系统软件eCognition的结合使用，为地理国情普查的自动化提供了一种新的解决方案。这不仅提高了工作效率，还为数据采集和处理提供了新的技术路径。随着技术的不断进步和数据挖掘方法的不断完善，未来的地理国情普查工作将更加高效和精准。
