2005年SDM与GIS集成模式探索：挖掘空间数据价值

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。