基于土地利用的空间数据挖掘系统的设计与实现.pdf

空间数据挖掘是一种数据挖掘技术，它专门针对空间数据进行知识发现。空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM），有时也被称为从空间数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Databases, KDD），其核心目的是从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系以及其他一些隐含在数据库中的普遍的数据特征。这类技术广泛应用于地理信息系统（Geographical Information System, GIS）中，GIS本身是一个集计算机科学、地理地质学、测绘科学、环境科学、空间科学、信息科学和管理科学等为一体的多学科结合的边缘科学。 聚类分析是空间数据挖掘的一个重要技术手段，它主要根据实体的特征对其实行聚类或分类，通过某种测度或相似度在大型多维空间数据集中识别出聚类或稠密分布的区域，从而将数据分成若干相互区分的组。通过聚类分析，可以从数据集中发现整体的空间分布特征、规律以及典型的模式。 地理信息系统（GIS）技术通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息，为土地规划、管理、模拟和决策提供了强大的支持。将空间数据挖掘技术集成到GIS系统中，可以实现对空间数据的自动或半自动分析，发现空间数据中的特定知识和普遍知识。 基于土地利用的空间数据挖掘系统的设计与实现，是通过利用GIS技术，结合聚类分析等算法，依据发现的知识规则，建立GIS分析工具。这样的系统设计目标主要是提高GIS的智能化水平，并为决策者提供决策支持，以期对未来类似数据的进一步分析与预测提供支持。 在系统设计方面，根据系统需求、设计目标和所选用的开发平台进行了充分调研，并将系统划分为几个关键模块：数据访问模块、聚类模块、用户交互模块等。每个模块都承担着系统中的特定功能，如数据访问模块负责与数据库交互，聚类模块负责执行聚类分析等数据挖掘任务，用户交互模块则负责提供用户界面，让用户能够方便地进行数据挖掘操作。 在系统实现过程中，可能还会涉及到地理数据的组织方法，如将采集到的土地信息按项目分层组织，例如将张店城镇用地分为工业、商业和住宅三个项目，从而构建整个土地利用数据库。对于土地利用空间数据，包括点、线和面三种基本几何特征，它们对应点状、线状和面状的地理要素，为了有效管理土地利用数据，需要对空间数据进行分层，这通常依据相关的标准和规范来进行。 趋势分析是土地利用空间数据挖掘中的一个重要组成部分，通过分析现有的土地利用状况，可以预测未来几年乃至更长时间的土地利用趋势，为土地规划决策者提供一个智能分析工具。 此外，在系统设计中，必须考虑系统的实用性，包括可靠性、可维护性、安全性和可扩充性，确保系统稳定运行，方便后续的维护更新，并且保证数据和操作的安全性。同时，用户界面设计需友好，确保用户能够轻松上手使用系统进行空间数据挖掘工作。 基于土地利用的空间数据挖掘系统的设计与实现是将先进的数据分析技术与地理信息系统相结合，为土地利用规划、管理和决策提供智能化的分析工具，这不仅提升了GIS的分析能力，也为相关领域的研究和实际应用提供了新的视角和技术支持。