时间：2022-10-30 22:30:01 | 来源：信息时代
时间：2022-10-30 22:30:01 来源：信息时代
空间数据挖掘 : 针对空间数据的数据挖掘。空间数据有其特有的数据表示、数据结构、基本操作。
(1)空间数据的表示方法: 空间数据的属性可分为两大类: 非空间属性和空间属性。非空间属性的数据类型包括传统的数值型和字符型数据,如整数、日期、字符串等; 空间属性的数据类型相对复杂,如点、线、多边形等。
(2)空间数据的数据结构: 包括点、线、多边形等。为给空间数据建立索引,引入多维树。最为常用的空间数据访问方法是R树和它的变形R*树。
(3)空间数据的基本操作: 包括空间连接和图覆盖等,其中空间连接是计算量最大的空间操作。基于R*树和各种空间对象的空间连接多层处理方法可以提高这一操作的效率。
利用空间数据挖掘技术可以从空间数据中发现如下类型的知识:
(1)普遍的几何知识: 指某类目标的数量、大小、形态特征等的普遍几何特征。计算和统计出空间目标几何特征量的最小值、最大值、均值、方差、众数等,还可统计特征量的直方图。
(2)空间分布规律: 指目标在地理空间的分布规律,分成在垂直向、水平向以及垂直向和水平向的联合分布规律。垂直向分布即地物沿高程带的分布,如植被沿高程带分布规律、植被沿坡度坡向分布规律等; 水平向分布指地物在平面区城的分布规律,如不同区城农作物的差异、公用设施的城乡差异等;垂直向和水平向的联合分布即不同的区域中地物沿高程分布规律。
(3)空间关联规则: 指空间目标间相邻、相连、共生、包含等空间关联规则。例如,从地理信息系统的图形和属性库中,发现目标间的相连(如火车站与铁路相连相邻、房屋与道路相邻)及共生关系(如蒙古包与草场的关系)。
(4)空间聚类规则或空间分类规则: 指特征相近的空间目标聚成一类的规则,可用于地理信息系统的空间概括和综合。例如,将距离很近的散布的居民点聚类成居民区。
(5)空间特征规则: 指反映空间目标的几何的和属性的普遍特征的规则,即对共性的描述。普遍的几何知识属于空间特征规则的一类,由于它在遥感影像解译中的作用十分重要,因此分离出来单独作为一类知识。
(6)空间区分规则: 指两类或多类目标间几何的或属性的不同特征,即可以区分不同类目标的特征。
(7)空间演变规则: 指空间目标依时间的变化规则,即哪些地区易变,哪些地区不易变,哪些目标易变及怎么变,哪些目标固定不变。
(8)面向对象的知识: 指某类复杂对象的子类构成及其普遍特征的知识。可用的知识表达方法有:特征表、谓词逻辑、产生式规则、语义网络、面向对象的表达方法、可视化表达方法等,应根据不同的应用选取不同的表达方法。并且各种表达方法之间还可以相互转换。
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