ARC GIS 地理数据挖掘与可视化研究

# 1. 地理数据挖掘概述

## 1.1 地理数据挖掘概念和应用

地理数据挖掘是指利用数据挖掘技术从地理信息系统（GIS）中的大量地理空间数据中发现潜在的知识和模式。地理数据挖掘可以帮助我们理解地理现象、分析地理问题，并支持决策和规划。在现代社会，随着地理信息技术的快速发展，地理数据挖掘已经成为众多领域的关键技术，如环境保护、城市规划、人口研究等。

## 1.2 地理数据挖掘的技术与方法

地理数据挖掘涉及多个技术和方法，包括空间数据预处理、数据集成与转换、空间聚类分析、地理关联规则挖掘、地理分类与预测等。空间数据预处理主要包括数据清洗、去噪和补全；数据集成与转换则是将来自不同源头的地理数据进行整合和转换，以支持后续的分析和挖掘工作；空间聚类分析用于识别地理空间中的区域或点的集群和簇；地理关联规则挖掘可以帮助我们发现地理现象之间的关联和依赖关系；地理分类与预测主要用于预测未来的地理现象和趋势。

## 1.3 地理数据挖掘在ARC GIS中的应用

ARC GIS（ArcGIS）是由ESRI（Environmental Systems Research Institute）开发和发布的一套全球领先的地理信息系统软件。它提供了丰富的功能和工具，支持地理数据挖掘的各个环节和过程。在ARC GIS中，我们可以使用空间数据挖掘工具对地理数据进行聚类分析、关联规则挖掘和预测分析等。此外，ARC GIS还提供了丰富的地理数据可视化和交互式分析功能，使地理数据挖掘的结果更加直观和易于理解。

在接下来的章节中，我们将详细介绍ARC GIS平台及数据模型、地理数据可视化与分析、地理数据清洗与预处理、地理数据挖掘算法与实践等内容，以及地理数据挖掘与可视化的未来发展趋势和展望。

# 2. ARC GIS平台及数据模型介绍
- 2.1 ARC GIS平台概述
- 2.2 ARC GIS数据模型与结构
- 2.3 地理空间数据的在ARC GIS中的表示与处理

在本章节中，我们将介绍ARC GIS平台以及其数据模型，并详细讨论地理空间数据的表示与处理方法。

### 2.1 ARC GIS平台概述
ARC GIS（Advanced Raster Catalogue Geographic Information System）是一种集成了空间数据的管理、分析、可视化和共享的GIS平台。它提供了丰富的工具和功能，用于处理地理数据和支持空间分析。

### 2.2 ARC GIS数据模型与结构
ARC GIS采用了多种数据模型来表示地理空间数据。其中，最常用的是矢量数据模型和栅格数据模型。

矢量数据模型将地理空间数据表示为点、线、面等几何实体的集合，并通过拓扑关系来描述空间特征和相互关系。栅格数据模型则将地理空间数据表示为按照网格化方式划分的像素或单元格，每个像素或单元格存储一个特定属性的值。

### 2.3 地理空间数据的在ARC GIS中的表示与处理
在ARC GIS中，地理空间数据的表示和处理主要通过要素类和栅格数据集来实现。

要素类是由具有相同几何类型和属性结构的要素组成的集合。栅格数据集则是由栅格图层组成的多维网格，每个栅格图层存储了一种属性的信息。ARC GIS提供了一系列的工具和函数，用于对要素类和栅格数据集进行查询、空间分析和可视化等操作。

总结起来，ARC GIS平台提供了强大的功能和工具，用于管理、分析和可视化地理空间数据。它采用了矢量和栅格数据模型来表示地理空间数据，并通过要素类和栅格数据集来进行处理。在后续章节中，我们将进一步探讨地理数据可视化、数据清洗和挖掘等方面的内容，以更全面地了解ARC GIS的应用和技术。

# 3. 地理数据可视化与分析

地理数据可视化与分析是地理数据挖掘的重要组成部分。通过地理数据的可视化和分析，可以更直观地理解和展现地理信息。本章将详细介绍地理数据可视化技术及其原理，以及ARC GIS中的地理数据可视化工具与实践。同时，将探讨地理数据分析技术，并提供一些具体的案例分析。

#### 3.1 地理数据可视化技术及其原理

地理数据可视化技术是将地理信息以可视化的方式展示出来，使得用户可以通过可视化的方式更直观地理解和分析地理现象。常见的地理数据可视化技术包括点图、线图、面图、等值线图、热力图等。