2005年SDM与GIS集成模式探索:挖掘空间数据价值
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更新于2024-08-11
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本文探讨了SDM(空间数据挖掘)与GIS(地理信息系统)的集成在2005年的重要性和应用潜力。作者曾宪哇和廖超针对海量空间数据的处理需求,提出通过GIS与SDM的整合可以有效地挖掘隐藏的、有价值的知识。他们强调了在当前GIS技术中,尽管图形操作如叠置分析、缓冲区分析等广泛应用,但其分析能力尚不足以揭示数据中的深层次模式和规律,特别是对于复杂的非结构化空间决策问题。
他们讨论了三种可能的集成模式:外连接模式、内连接模式和内嵌模式。外连接模式强调的是SDM算法与GIS平台之间的独立运作,通过外部接口实现数据交互;内连接模式则将SDM技术内置于GIS的逻辑结构中,使得数据分析更加无缝;内嵌模式则是将SDM模块直接融入GIS的核心,形成一体化解决方案。
空间数据挖掘作为数据挖掘的分支,通过结合统计学、人工智能、神经网络等多种技术手段,可以从海量空间数据中提取出可信、新颖、隐藏的信息,从而揭示数据世界的本质规律。这种集成不仅能够提高数据资源的利用率,还能帮助用户理解和解决复杂的地理问题,促进经济建设和社会发展。
然而,由于GIS的数据量庞大且增长迅速,现有的分析功能并不能满足挖掘潜在知识的需求,导致了“数据丰富但知识挖掘不足”的现象。因此,探索和开发新的集成模式和技术成为当前GIS发展的重要课题,以应对日益增长的数据挑战和用户对高级分析功能的需求。
这篇文章深入分析了GIS与SDM集成的重要性,提出了针对海量空间数据挖掘的新思路,并预示了这一领域在未来将继续发展和创新,以充分利用数据资源中的潜在价值。
2008-12-06 上传
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