空间数据挖掘：模型、数据库与挖掘技术详解

空间数据挖掘是现代信息技术领域的一个重要分支，它专注于从现有的空间数据集中提取潜在的有价值信息。空间数据挖掘具有独特的挑战，由于空间数据通常表现出自相关性和复杂的结构，传统的随机采样方法可能无法有效处理。这要求开发专门针对空间数据的大数据集挖掘算法，并探索如何将这些技术融入到SQL等数据库查询语言中，以便于空间数据的高效管理和分析。 空间数据模型与空间数据库是空间数据挖掘的基础。章节中提到的传统空间数据模型包括三种主要类型：1）传统的基于几何特征的空间数据模型，它描述空间对象的位置、形状和属性；2）关系模型，将空间对象作为表中的记录处理，通过关系操作揭示它们之间的联系；3）面向对象的数据模型，强调空间对象的特性、行为和继承关系。空间实体的描述不仅包括其位置（如经度和纬度，可能还包括扩展属性和复杂结构），还涉及其几何形状和拓扑关系。 空间数据库设计和实现是关键技术环节，涉及到空间函数和空间操作的研究，如查询、索引、投影和聚合等。教材如《SpatialDatabaseATour》深入探讨了空间数据库的各个方面，由ShashiShekhar和SanjayChawla编著，翻译成中文版由谢昆青和马修军翻译，机械工业出版社出版。书中不仅介绍了基础概念，还涵盖了地理信息系统数据库的应用。 空间数据挖掘这一章节则关注如何在这样的数据库背景下进行深入挖掘，可能包括空间聚类、关联规则分析、模式识别等高级技术，以发现隐藏的空间模式和趋势。将这些技术与SQL集成，使得数据分析过程更为直观和便捷，同时提高了空间数据的可用性和效率。 总结来说，空间数据挖掘是利用空间数据模型和数据库技术，从大量空间数据中挖掘出有用信息的过程，这对GIS（地理信息系统）的发展和实际应用有着重要意义。理解并掌握空间数据模型、数据库设计以及数据挖掘方法，是现代空间信息管理不可或缺的知识。