粗集挖掘法驱动的GIS与RS融合在矿区深层知识挖掘中的应用

本文探讨了基于粗集挖掘法的GIS（Geographic Information System，地理信息系统）和RS（Remote Sensing，遥感）的融合应用，目的是在采矿业中更高效地利用现有数据，挖掘出潜在的深层知识。研究者以某矿区试验地的TM遥感影像数据为实例，通过整合空间数据挖掘技术和GIS，构建了两种具体的集成模式。粗集挖掘方法在此过程中发挥了关键作用，它是一种数据挖掘技术，特别是用于处理不确定性和不完全信息的理论，能帮助提取出土壤侵蚀度与植被、坡度和耕地等变量之间的关联和规律。 首先，论文介绍了背景，即通过粗集挖掘来挖掘隐藏在大量空间数据中的潜在规律，这些规律可以为土地合理利用和开发提供科学依据。在GIS中，这些数据通常包括地理空间信息和多源遥感数据，而粗集理论则提供了一种量化不确定性、简化决策过程的方法。 研究者提出的两种集成模式可能是针对不同的应用场景和数据分析需求，可能是将GIS的空间分析功能与粗集挖掘的规则提取相结合，或者是将遥感图像处理与GIS的数据管理功能结合起来，以实现对复杂地理现象的深入理解和预测。 具体应用中，作者使用粗糙集挖掘方法识别出土壤侵蚀度与植被类型、坡度变化以及农业用地之间的关系，这些特征规则可能反映了土壤侵蚀程度与这些因素之间的因果关系或相关性。这些发现对于制定土地管理政策、预防水土流失、优化农业生产布局等方面具有重要的实践价值。 关键词如"空间数据挖掘"、"知识发现"、"关联分析方法"和"粗糙集"突出了文章的核心技术手段，而"地理信息系统"则明确了研究的技术平台。中图分类号F301.2表明了该研究属于地球物理学和地质学的范畴，文献标识码A表明其学术质量符合国际标准。 这篇文章为GIS和RS技术在采矿业中的深度整合提供了一个实用的案例，展示了粗集挖掘在挖掘空间数据潜在价值方面的潜力，推动了自然资源管理和环境保护的科学研究。