了 gis 在空间知识发现过程中的作用。一个方法和功能单一的空间数据挖掘系统的适用范围必然受到很多限制,目前开发的知识系统仅局限于数据库领域,如果要在更广阔的领域发现知识,知识发现系统就应该是数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等多项技术集成的系统。上述问题使得从空间数据库中提取知识比从传统的关系数据库中提取知识更为困难,这给空间数据挖掘研究带来了挑战。因此, 空间数据挖掘在未来的发展中,还有很多理论和方法有待深入研究。 4 空间数据挖掘的发展趋势(1) 空间数据挖掘算法和技术的研究。空间关联规则挖掘算法、时间序列挖掘技术、空间同位算法、空间分类技术、空间离群算法等是空间数据挖掘研究的热点,同时提高空间数据挖掘算法的效率也很重要。(2) 多源空间数据的预处理。空间数据内容包括数字线划数据、影像数据、数字高程模型和地物的属性数据,由于其本身的复杂性与数据采集的困难,空间数据中不可避免地存在着空缺值、噪声数据及不一致数据,多源空间数据的预处理就显得格外重要。(3) 其他各种空间数据挖掘及其相关技术研究。如网络环境下的空间数据挖掘、可视化数据挖掘、栅格矢量-体化空间数据挖掘、背景知识概念树的自动生成、基于空间不确定性( 位置、属性、时问等) 的数据挖掘、递增式数据挖掘、多分辨率及多层次数据挖掘、并行数据挖掘、遥感图像数据库的数据挖掘、多媒体空间数据库的知识发现等。 5 小结空间数据挖掘可从大型空间数据库中提取感兴趣和规律性的知识,可用于理解空间数据、发现空间数据与非空间数据的关系、建立空间知识库、优化查询,重组空间数据库等,空间数据挖掘技术在广度和深度上的不断进步, 也将使 gis 集成系统朝着智能化、网络化、全球化与大众化的方向发展。可以预见,空间数据挖掘不仅会促进空间科学、计算机科学的发展,而且必将增强人类认识世界、改造世界的能力,从而更好地服务人类社会。
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