针对空间数据库的四维发现状态空间 面向空间尺度的操作：是对空间数据由细到粗 的计武算汉、大学变测换绘遥、感概信息括工程、国综家重合点的实验过室程。
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空间数据挖掘机理
人类思维:具有层次性,自然语言的语言原子是人类思维的原子模型,概念是人类思维的基本细胞单元。

概念空间:自然语言中的基本语言值是个定性概念，对应着一个定量的数据空间，反映概念的内涵和外延。
特征空间:人类思维过程中的对象，对应着一个定量的数据空间，反映对象的多个属性。
知识 = 规则+例外
宏观层次：规则 + 例外
中观层次：规则 + 例外
微观层次：规则 + 例外
数据挖掘的机理:基于不同认知层次的“数据→概念→知识”视图，而空间知识则是各级的 “规
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1. 引 言
遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求
数据海量---信息不足---知识贫乏
从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像 解译
从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空 间分析
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4.Rough集理论及其应用 5.空间数据聚类 6.长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘 7.归纳学习及其在空间数据挖掘中的应用 8.基于空间统计学的自动影像搜索 9.总结与展望
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1. 引 言
数据挖掘和知识发现(DMKD)的发展简况 起源于从数据库发现知识(KDD)，定义为 “从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜 在有用的信息的非平凡过程”（1991）。 Fayyad等（1996）曾对KDD和数据挖掘 (Data Mining)重新定义和加以区分。人们习 惯上把DM和KDD合起来使用，称为DMKD。 对关系数据库和事务数据库的DMKD研究已 取得很多进展，并有商用软件问世。
空间数据挖掘和知识发现的方法
统计方法和空间统计学 归纳方法 聚类方法 空间分析方法 探测性的数据分析 Rough集方法
数据场和云模型
图像分析和模式识别、神经网络、证据理论、 遗传算法、数学形态学...
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从空间数据库可发现的知识类型
普遍的几何知识 空间分布规律 空间关联规则 空间分类/聚类规则 空间特征规则 空间区分规则 空间演变规则 面向对象的知识
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SDMKD的特点 需要确定数据挖掘的粒度 需要对图形和影像数据进行处理、分析和特 征提取
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发现状态空间理论
针对关系数据库的三维发现状态空间 面向属性的操作: 对属性之间关系的认识和发 现 面向宏元组的操作: 对各宏元组之间一致性和 差异性的认识和发现； 面向知识模板的操作: 是属性值从微观到宏观 的操作，使知识模板上升到抽象级别更高的知 识模板。
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空间数据挖掘的难点
空间数据挖掘面对的首先是空间观测数据，然后 才形成概念；先有连续的数据量，然后才有离散 的符号量. 对同样的一堆数据，同一个人从不同的角度看， 有不同的结果；不同的人看，也可能有不同的结 果。可谓仁者见仁，智者见智。 若由空间观测数据不能完全精确地认识数据母体 的规律时，则观测数据对应的样本对母体而言非 完备，是一个病态反演问题。
空间数据清理
空间数据常有污染，需要清理。 空间数据清理指有助于提高空间数据质量的 过程。 空间数据清理主要包括：不完整数据、不准 确数据、重复记录、不一致数据、图形图像 的清理等，以及清理空间观测数据的误差的 广义线性概括模型、粗差的稳健估计、检测 方法和可靠性分析方法。
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空间数据挖掘和知识发现 的理论与方法
李德仁院士
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二零零五年三月二十五日 武汉
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主要内容
1. 引言 2. 空间数据挖掘和知识发现的框架
3.数据场和云模型及其应用
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2.空间数据挖掘和知识发现的 理论与技术框架
数据、信息和知识 空间数据挖掘和知识发现的定义和特点 发现状态空间理论 从空间数据库可发现的知识类型 空间数据挖掘和知识发现的方法
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数据、信息和知识
空间数据挖 掘金字塔
（Pyramid of Spatial Data
Mining）
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空间数据挖掘和知识发现的 定义和特点
空间数据挖掘和知识发现的定义 空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）是从 空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空 间的和非空间的模式和普遍特征的过程。
则加例外”。认知层次主要由粒度和尺度表达，
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基于认知层次的发现状态空间
发现状态空间 属性空间 概念空间 特征空间 | 认知层次（粒度和或尺 度）
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1. 引 言
DMKD一般主要发现广义、分类、关联、预 测等四类知识。 目前国际DMKD大会以及亚太DMKD会议 每年举行一次。1997年1月，国际DMKD杂 志创刊。 我国对DMKD的研究稍晚，目前已十分活跃。 1993年国家自然科学基金首次支持该领域的 研究项目。作者在1994年提出了从GIS数据 库发现知识的建议（SDM&KDD)。