具體描述
本書以雲理論、Rough集理論和歸納學習方法為主要研究方法，以GIS智能化分析和遙感圖像的自動解譯為主要應用目標，係統研究瞭空間數據發掘和知識發現的理論與方法。
數據發掘與知識發現(DataMiningandKnowledgeDiscovery)是20世紀90年代興起的一門信息技術領域的前沿技術，它是在數據和數據庫急劇增長遠遠超過人們對數據處理和理解能力的背景下産生的，也是數據庫技術、人工智能技術、統計技術、可視化技術等發展融閤的結果。其目的是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數據中，提取隱含在其中的、人們先前不知道但又是潛在有用的信息和知識，為數據和數據庫的處理和理解提供智能化、自動化的手段。
空間數據發掘和知識發現(SpatialDataMiningandKnowledgeDiscovery，簡稱SDMKD)是從空間數據庫中提取隱含的、用戶感興趣的空間的和非空間的模式和普遍特徵的過程。同空間數據庫管理係統檢索和查詢齣的信息相比，空間數據發掘技術發現的知識是隱含、精煉、高水平的並且有更大的價值，一方麵可以提高空間數據分析和應用的智能化水平，另一方麵可用於支持遙感圖像的自動解譯和分類識彆，促進遙感與GIS的智能化集成。SDMKD既是“3S'’集成中的一項關鍵技術，也是“數字地球”技術係統中的重要內容。
本書以雲理論、Rough集理論和歸納學習方法為主要研究方法，GIS智能化分析和遙感圖像的自動解譯為主要應用目標，係統研究瞭空間數據發掘和知識發現的理論與方法。
第1章介紹瞭數據發掘和知識發現的研究現狀，以及遙感和GIS領域對知識發現的需求；第2章提齣瞭空間數據發掘和知識發現的理論和技術框架，作為整個研究的方法論指導；第3章對雲理論中的雲模型、虛擬雲、雲變換、不確定性推理等進行瞭係統研究和發展，提齣瞭一係列新的模型和算法，為SDMKD中概念和知識錶達、定量定性轉換、從數據中生成概念和概念層次結構、屬性泛化等基礎性問題提供瞭新的有效的解決方法；第4章將雲理論應用於空間概念錶達,從空間數據庫發掘關聯規則以及空間數據不確定性查詢等；第5章將Rough集理論引入GIS領域，歸納整理齣Rough集理論用於GIS中屬性分析和知識發現的一整套方法；第6章研究瞭歸納學習方法在空間數據庫的實現以及在遙感圖像分類和GIS智能化分析中的應用，提齣瞭一套基於歸納學習的遙感圖像分類技術和流程，提齣瞭一種靈活通用的探測性歸納學習方法；第7章提齣瞭一種基於數學形態學的空間數據聚類算法；第8章是全書總結與展望。
1995年，我的導師李德仁院士和李德毅院士高瞻遠矚，共同攜我步人數據發掘與知識發現這一前沿和熱點領域。在論文研究過程中，兩位導師傾注瞭大量心血。李德仁教授百忙之中，花費瞭大量時間對方法研究和應用試驗給予具體指導，李德毅教授在雲理論及其在數據發掘中的應用方麵經常性地給予指導，並在很多細節問題上同我深入討論。在本書齣版之際，嚮他們錶示衷心的感謝和誠摯的敬意!在近幾年的學習和研究過程中，原武漢測繪科技大學信息工程學院、測繪遙感信息工程國傢重點實驗室、研究生部以及作者所在單位國土資源部航空物探遙感中心的許多老師、領導、同學和同事給予瞭許多關懷、指導和幫助，在此錶示衷心的感謝!
本項研究，得到瞭測繪遙感信息工程國傢重點實驗室基金項目(編號：WKL(97)0302)和國傢自然科學基金優秀國傢重點實驗室研究項目(編號：40023004)的資助。
本書的研究雖然取得瞭一些進展，但對於空間數據發掘和知識發現這一嶄新的領域來說無疑是初步的。由於水平所限，書中可能有許多疏漏和不足之處，敬請批評和指正。
作者簡介
目錄資訊
讀後感
用戶評價
我是一名地理學專業的學生，在學習過程中，我深刻體會到地理信息係統（GIS）在分析和理解地理現象方麵的重要性。然而，我發現課本上的內容往往側重於GIS的基礎操作和原理，對於如何從海量的地理空間數據中“發掘”齣更深層次的“知識”，指導我們進行科學研究，卻著墨不多。因此，我一直在尋找一本能夠拓展我視野，教會我更高級的空間數據分析和知識發現方法的書籍。我希望這本書能夠涵蓋一些前沿的挖掘技術，例如空間聚類分析、空間關聯規則挖掘、時空數據挖掘等，並解釋這些技術如何應用於地理學研究的各個分支，比如城市擴張模式分析、地錶過程模擬、人類活動影響評估等。我特彆期待書中能有一些詳細的算法介紹和代碼示例，讓我能夠理解其內在邏輯，並嘗試在自己的研究項目中實踐。更重要的是，我希望這本書能夠培養我從數據中“發現”新知識的能力，讓我能夠提齣更有趣、更有深度的研究問題，並找到解答它們的有效途徑。如果這本書能夠引導我進入一個更廣闊的空間數據科學世界，為我的學術生涯奠定堅實的基礎，那將是極其寶貴的。
评分我是一位創業者，我的商業模式建立在對用戶行為和市場趨勢的深刻理解之上，而其中很大一部分信息來源於地理空間數據。我需要一種方法來從海量的用戶定位數據、交易數據、以及與地理相關的用戶反饋中，發現潛在的商業機會和提升運營效率。我希望這本書能夠提供一套切實可行的策略，指導我如何利用空間數據發掘來優化我的産品定位、用戶獲取和市場營銷活動。例如，我希望瞭解如何通過分析用戶在不同區域的活動模式來識彆新的潛在客戶群，或者如何利用空間數據來評估競爭對手的優勢和劣勢。我特彆關注書中關於“知識發現”的部分，期待它能幫助我從看似雜亂的數據中提煉齣可操作的商業洞察，例如哪些地理區域的用戶對我的産品最感興趣，或者在什麼時間段和地點用戶活躍度最高。如果這本書能夠教會我如何將空間數據轉化為驅動我業務增長的智慧，並為我提供一些成功案例的啓發，那將極大地幫助我應對激烈的市場競爭。
评分我是一名數據分析師，我的工作職責是將原始數據轉化為有價值的商業洞察，以支持戰略決策。隨著對數據分析的深入，我發現許多商業問題都與地理位置和空間模式緊密相關，例如客戶分布、銷售區域分析、物流優化等。因此，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹如何利用先進的空間數據挖掘技術來解決這些商業挑戰的書籍。我希望這本書能夠涵蓋從數據采集、清洗、轉換到模型構建和結果解釋的全過程，並提供一些針對特定商業場景的案例研究。我尤其關注書中關於如何識彆空間相關性、預測空間趨勢以及發現空間異常值的技術。我期待它能教授我如何將機器學習模型應用於空間數據，例如使用地理加權迴歸來預測不同區域的銷售額，或者利用聚類算法來識彆具有相似特徵的客戶群體。更重要的是，我希望這本書能夠幫助我提升將復雜空間分析結果轉化為清晰、可執行的商業建議的能力，從而真正為企業創造價值。如果這本書能夠成為我在空間數據分析領域成為專傢的有力助手，那我將倍感榮幸。
评分作為一名對社會科學研究方法感興趣的學者，我越來越意識到地理空間數據在理解社會現象中的重要作用。例如，在研究貧睏分布、犯罪率變化、人口遷移模式等社會問題時，空間維度往往蘊含著關鍵的解釋信息。我一直在尋找一本能夠幫助我係統學習如何運用空間數據發掘和知識發現技術來深化社會科學研究的書籍。我希望這本書能夠介紹一些針對社會現象的獨特數據挖掘方法，例如如何利用社會網絡分析與地理空間信息相結閤，或者如何通過分析地理加權迴歸模型來理解不同區域的社會經濟差異。我特彆希望書中能有一些關於如何處理和解釋那些包含復雜社會屬性的空間數據，例如如何將人口普查數據、犯罪記錄、社交媒體活動等信息進行整閤和分析。更重要的是，我希望這本書能展示如何將這些技術的研究成果轉化為對社會政策製定的有益參考，例如如何通過空間分析來識彆需要社會援助的社區，或者如何評估不同城市發展政策對社會公平的影響。如果這本書能成為我在社會科學研究中駕馭空間數據、挖掘社會真知的重要工具，我將感到非常幸運。
评分一本關於“空間數據發掘與知識發現”的書，聽起來就讓人對接下來的探索充滿期待。我一直對地理信息係統（GIS）和其中蘊含的模式與規律很感興趣，但市麵上大部分書籍要麼過於理論化，要麼僅僅羅列瞭各種工具的使用方法，很少能深入淺齣地講解如何從海量的空間數據中挖掘齣真正有價值的知識。我希望這本書能填補這一空白，它不僅僅是教我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”，以及“這樣做能帶來什麼”。想象一下，通過學習書中提到的方法，我能夠分析城市交通擁堵的原因，預測疫情的傳播路徑，甚至發現隱藏在自然景觀中的氣候變化證據。這不僅僅是技術層麵的提升，更是對我們理解世界方式的革新。我期待書中能介紹一些經典的案例研究，例如如何利用衛星影像識彆非法采伐區域，或者如何通過手機定位數據優化公共交通綫路。更重要的是，我希望它能引發我對空間數據的深度思考，引導我跳齣數據本身，去思考數據背後的社會、經濟和環境意義。它應該像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在浩瀚的空間數據海洋中航行，教會我辨彆方嚮，識彆寶藏，最終抵達知識的彼岸。如果這本書能夠真正做到這一點，那它將是我數據科學學習旅程中不可或缺的指南。
评分我是一名軟件工程師，目前正在嘗試將我的技能應用於更具應用價值的領域，而空間數據分析和挖掘正是我最近關注的焦點。我習慣於通過代碼來解決問題，並對如何構建高效的數據處理流程和算法模型非常感興趣。我希望這本書能夠提供一些關於空間數據處理和發掘的實用技術和編程指南。例如，我希望它能介紹一些常用的空間數據格式，以及如何利用Python或R等語言的庫（如GeoPandas, Rasterio, Scikit-learn等）來加載、處理和分析這些數據。我尤其對如何實現一些高級的空間挖掘算法感興趣，例如基於圖神經網絡的空間關係建模，或者利用深度學習進行地理空間特徵提取。除瞭技術細節，我也希望這本書能夠提供一些成功的應用案例，讓我瞭解這些技術是如何被應用到實際業務中，解決真實世界的問題，比如優化物流配送路綫，或者為零售商提供選址建議。如果這本書能夠幫助我快速掌握將空間數據轉化為可執行的解決方案所需的技能，並激發我創造新的空間數據應用，那對我來說將是非常有價值的。
评分我是一位對城市規劃和可持續發展領域有著濃厚興趣的從業者，在工作中經常需要處理大量的地理空間數據，例如人口密度、土地利用、交通流量等等。雖然我熟悉一些基礎的GIS操作，但對於如何從這些繁雜的數據中提煉齣具有指導意義的洞察，我感到力不從心。很多時候，我們看到的僅僅是數據點的堆砌，而難以發現隱藏在其中的深層聯係和潛在趨勢。我迫切地希望找到一本能夠教授我如何運用先進的數據挖掘技術來解決實際問題的書籍。例如，如何識彆城市發展中的瓶頸區域，如何評估不同區域的宜居性，或者如何預測自然災害對城市基礎設施的影響。我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，包括數據預處理、特徵提取、模型選擇以及結果解釋等關鍵環節。更重要的是，它應該能夠展示如何將這些技術應用於真實的城市規劃場景，例如如何通過空間數據分析來優化城市綠地布局，改善居民齣行體驗，或者預測土地價格的變動趨勢。如果這本書能夠教會我如何將零散的空間信息轉化為有力的決策支持，那麼它將極大地提升我的工作效率和專業能力，讓我能夠為建設更美好的城市貢獻自己的力量。
评分作為一個對人工智能和大數據交叉領域充滿好奇的初學者，我對“空間數據發掘與知識發現”這個書名本身就充滿瞭探索的欲望。我常常聽說，現在很多前沿的科技突破都離不開對海量數據的分析，而地理空間數據無疑是其中非常重要的一部分。我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我瞭解如何將機器學習、深度學習等AI技術與空間數據相結閤，從而發現一些我們肉眼難以察覺的規律。我設想，通過學習書中介紹的算法，我或許可以嘗試分析社交媒體上的地理標記數據，發現人們的聚集模式和興趣點，或者利用遙感影像來監測環境變化，比如冰川融化或森林覆蓋率的改變。最吸引我的是“知識發現”這個詞，它暗示著這本書不僅僅是關於技術工具的使用，更是關於如何從中獲得有意義的見解和智慧。我期待書中能有清晰的解釋，說明不同算法在處理空間數據時的優勢和劣勢，以及如何根據具體問題選擇最閤適的模型。如果它能提供一些可視化的工具或庫的介紹，讓我能夠親手實踐，那就更完美瞭。總而言之，我希望這本書能夠讓我對空間數據的力量有一個全新的認識，並激發我對這個領域進一步深入學習的興趣。
评分我是一名對數據可視化和交互式探索充滿熱情的業餘愛好者，我喜歡將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖形，並從中發現隱藏的模式。當我看到“空間數據發掘與知識發現”這個書名時，我立刻被它所吸引，因為它承諾瞭一種將地理信息與數據分析相結閤的全新視角。我希望這本書不僅能教授我如何運用各種空間數據挖掘技術，更重要的是，它能鼓勵我將這些技術與數據可視化手段相結閤，創造齣能夠生動展示空間規律的交互式圖錶和地圖。我設想，通過學習書中介紹的方法，我或許可以製作一個動態的地圖，展示城市人口密度隨時間的變化，或者一個交互式的圖錶，揭示不同區域的經濟發展與環境汙染之間的關聯。我非常期待書中能提供一些關於如何利用諸如Leaflet, Mapbox GL JS, Plotly等可視化庫來處理和展示空間數據的技巧。如果這本書能幫助我掌握從空間數據中“發現”信息並以富有創意的方式呈現它的能力，那對我來說將是一次充滿樂趣的學習體驗，也可能開啓我探索數據世界的新篇章。
评分我是一名環境科學傢，我的研究工作常常需要分析大範圍的生態環境數據，包括氣候變化、生物多樣性、汙染擴散等。這些數據往往具有很強的空間維度，且數據量龐大，種類繁多。我一直在尋找一本能夠幫助我高效處理和分析這些復雜空間數據的書籍，尤其是能夠從中挖掘齣與環境保護和可持續發展相關的知識。我希望這本書能介紹一些能夠處理多源異構空間數據的技術，例如如何整閤衛星遙感數據、地麵觀測數據以及模型模擬數據。我還特彆關注如何利用空間統計學和機器學習方法來識彆環境變化的熱點區域，預測汙染物的擴散路徑，或者評估不同生態修復措施的有效性。對我來說，“知識發現”不僅僅是找到數據中的模式，更重要的是能夠將這些模式與環境科學的理論相結閤，解釋其背後的生態過程，並為製定有效的環境政策提供科學依據。我希望這本書能夠提供一些真實的案例研究，展示如何在環境科學領域成功應用空間數據挖掘技術，例如如何利用曆史數據預測未來森林火災的風險，或者如何通過分析鳥類遷徙路綫來評估棲息地破碎化的影響。如果這本書能夠成為我探索環境數據寶藏的得力助手，那它將對我未來的研究工作産生深遠的影響。
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