空间数据挖掘技术在GIS中的应用-中国地质大学讲座

"这篇PPT主要讲解了空间数据库的相关知识，包括数据库概述、矢量地图数据库、栅格地图数据库、地图符号库、三维空间数据模型、海量空间数据组织与管理、时态GIS数据库、空间数据的关系化管理和网络GIS空间数据管理。其中重点介绍了数据库的概念，从文件管理方式过渡到数据库系统管理数据方式，并强调了数据库管理系统提供的数据独立性。" 在GIS（地理信息系统）中，嵌入式-内部空间数据挖掘模式是指将空间数据挖掘技术融入到空间分析功能中，这使得GIS能够更高效地处理和分析空间数据。空间数据库是这种模式的核心，它存储、管理和处理地理空间信息。 首先，数据库是一个数据基地，用于统一存储和集中管理数据。在数据管理的历史中，经历了从文件方式到数据库系统的转变。文件方式下，数据被组织成文件，用户可以通过特定的文件名、格式和存取方式进行操作，但这种方式存在数据冗余、扩展困难等问题。而数据库系统，如DBMS（数据库管理系统），则提供数据独立性，使得数据的物理存储和逻辑结构分离，增强了数据的复用性和系统扩展性。 空间数据库涉及多个方面，包括： 1. 矢量地图数据库：存储点、线、面等几何对象，适合表示复杂的拓扑关系和属性信息。 2. 栅格地图数据库：基于像素的存储方式，适用于遥感图像和连续变量数据。 3. 地图符号库：用于存储和管理地图表示的符号和样式，确保地图的一致性和可视化效果。 4. 三维空间数据模型：描述地表和地下空间物体的三维形态，常用于城市规划、地质建模等领域。 5. 海量空间数据组织与管理：面对大数据挑战，采用分布式、并行计算等技术处理大规模空间数据。 6. 时态GIS数据库：记录数据随时间变化的信息，支持对历史地理现象的分析。 7. 空间数据的关系化管理：利用关系数据库理论，建立空间对象之间的关联，提高查询和分析效率。 8. 网络GIS空间数据管理：处理网络结构的数据，如道路网络、输电线网络，支持路径分析等功能。 空间数据挖掘技术则是从海量空间数据中发现隐藏的、有用的知识和模式，它包括聚类、分类、关联规则挖掘等方法，为决策支持和智能分析提供了强大的工具。通过将这些技术集成到GIS中，可以更深入地理解和利用地理空间信息，为环境保护、城市规划、灾害预警等多个领域提供有力的支持。