GIS空间聚类算法研究及其在土地规划中的应用

"这篇硕士学位论文主要研究了基于GIS（地理信息系统）的空间聚类算法及其在地学数据分析中的应用。作者李慧慧探讨了如何将数据挖掘和知识发现的理念应用于地学数据，以提升GIS在处理大量地学数据和自动化分析方面的效能。空间聚类分析作为空间数据挖掘的关键技术，被用来在GIS数据库中识别空间对象的聚集模式，以发现有意义的簇并分析其属性特征。论文中，作者对比分析了多种经典聚类算法，并结合GIS在土地规划中的应用，提出了一种基于空间邻接关系的聚类算法，以及扩展到多条件下的聚类算法。" 在地学数据分析中，引入数据挖掘与知识发现的概念是为了解决海量地学数据的处理问题，提高分析效率和智能性。空间聚类分析是这一过程中的核心工具，它能揭示空间对象之间的内在关联，帮助识别出空间分布的规律和模式。例如，通过空间聚类，可以发现某些地理特征（如人口密度、植被覆盖等）的集中区域，这对于环境监测、城市规划、灾害预警等领域具有重要价值。 论文详细介绍了GIS的背景和作用，GIS不仅能够存储和管理空间数据，还能通过聚类分析将这些数据转化为有价值的信息。作者对几种经典的聚类算法进行了深入的阐述和比较，这些算法包括但不限于K均值、DBSCAN（基于密度的聚类）、层次聚类等，每种算法都有其适用场景和优势。 为了应对特定的地类聚类问题，论文提出了一个基于空间邻接关系的聚类算法，这种算法考虑了空间对象之间的相邻关系，有助于更准确地识别地类边界和内部结构。此外，论文还进一步扩展了单一条件下的聚类算法，使之能适应多条件下的聚类需求，这增强了算法的灵活性和实用性，扩大了其在GIS应用中的潜在范围。 关键词：GIS、空间数据挖掘、聚类、聚类分析、聚类算法，表明了论文的研究重点和学术贡献。这篇论文对于理解GIS中空间聚类算法的理论基础、发展现状以及未来可能的应用方向提供了深入的见解，对于从事地理信息系统、数据挖掘和地学分析的学者和技术人员具有很高的参考价值。