具体描述
本书以云理论、Rough集理论和归纳学习方法为主要研究方法，以GIS智能化分析和遥感图像的自动解译为主要应用目标，系统研究了空间数据发掘和知识发现的理论与方法。
数据发掘与知识发现(DataMiningandKnowledgeDiscovery)是20世纪90年代兴起的一门信息技术领域的前沿技术，它是在数据和数据库急剧增长远远超过人们对数据处理和理解能力的背景下产生的，也是数据库技术、人工智能技术、统计技术、可视化技术等发展融合的结果。其目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中的、人们先前不知道但又是潜在有用的信息和知识，为数据和数据库的处理和理解提供智能化、自动化的手段。
空间数据发掘和知识发现(SpatialDataMiningandKnowledgeDiscovery，简称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。同空间数据库管理系统检索和查询出的信息相比，空间数据发掘技术发现的知识是隐含、精炼、高水平的并且有更大的价值，一方面可以提高空间数据分析和应用的智能化水平，另一方面可用于支持遥感图像的自动解译和分类识别，促进遥感与GIS的智能化集成。SDMKD既是“3S'’集成中的一项关键技术，也是“数字地球”技术系统中的重要内容。
本书以云理论、Rough集理论和归纳学习方法为主要研究方法，GIS智能化分析和遥感图像的自动解译为主要应用目标，系统研究了空间数据发掘和知识发现的理论与方法。
第1章介绍了数据发掘和知识发现的研究现状，以及遥感和GIS领域对知识发现的需求；第2章提出了空间数据发掘和知识发现的理论和技术框架，作为整个研究的方法论指导；第3章对云理论中的云模型、虚拟云、云变换、不确定性推理等进行了系统研究和发展，提出了一系列新的模型和算法，为SDMKD中概念和知识表达、定量定性转换、从数据中生成概念和概念层次结构、属性泛化等基础性问题提供了新的有效的解决方法；第4章将云理论应用于空间概念表达,从空间数据库发掘关联规则以及空间数据不确定性查询等；第5章将Rough集理论引入GIS领域，归纳整理出Rough集理论用于GIS中属性分析和知识发现的一整套方法；第6章研究了归纳学习方法在空间数据库的实现以及在遥感图像分类和GIS智能化分析中的应用，提出了一套基于归纳学习的遥感图像分类技术和流程，提出了一种灵活通用的探测性归纳学习方法；第7章提出了一种基于数学形态学的空间数据聚类算法；第8章是全书总结与展望。
1995年，我的导师李德仁院士和李德毅院士高瞻远瞩，共同携我步人数据发掘与知识发现这一前沿和热点领域。在论文研究过程中，两位导师倾注了大量心血。李德仁教授百忙之中，花费了大量时间对方法研究和应用试验给予具体指导，李德毅教授在云理论及其在数据发掘中的应用方面经常性地给予指导，并在很多细节问题上同我深入讨论。在本书出版之际，向他们表示衷心的感谢和诚挚的敬意!在近几年的学习和研究过程中，原武汉测绘科技大学信息工程学院、测绘遥感信息工程国家重点实验室、研究生部以及作者所在单位国土资源部航空物探遥感中心的许多老师、领导、同学和同事给予了许多关怀、指导和帮助，在此表示衷心的感谢!
本项研究，得到了测绘遥感信息工程国家重点实验室基金项目(编号：WKL(97)0302)和国家自然科学基金优秀国家重点实验室研究项目(编号：40023004)的资助。
本书的研究虽然取得了一些进展，但对于空间数据发掘和知识发现这一崭新的领域来说无疑是初步的。由于水平所限，书中可能有许多疏漏和不足之处，敬请批评和指正。
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用户评价
我是一名地理学专业的学生，在学习过程中，我深刻体会到地理信息系统（GIS）在分析和理解地理现象方面的重要性。然而，我发现课本上的内容往往侧重于GIS的基础操作和原理，对于如何从海量的地理空间数据中“发掘”出更深层次的“知识”，指导我们进行科学研究，却着墨不多。因此，我一直在寻找一本能够拓展我视野，教会我更高级的空间数据分析和知识发现方法的书籍。我希望这本书能够涵盖一些前沿的挖掘技术，例如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、时空数据挖掘等，并解释这些技术如何应用于地理学研究的各个分支，比如城市扩张模式分析、地表过程模拟、人类活动影响评估等。我特别期待书中能有一些详细的算法介绍和代码示例，让我能够理解其内在逻辑，并尝试在自己的研究项目中实践。更重要的是，我希望这本书能够培养我从数据中“发现”新知识的能力，让我能够提出更有趣、更有深度的研究问题，并找到解答它们的有效途径。如果这本书能够引导我进入一个更广阔的空间数据科学世界，为我的学术生涯奠定坚实的基础，那将是极其宝贵的。
评分作为一名对社会科学研究方法感兴趣的学者，我越来越意识到地理空间数据在理解社会现象中的重要作用。例如，在研究贫困分布、犯罪率变化、人口迁移模式等社会问题时，空间维度往往蕴含着关键的解释信息。我一直在寻找一本能够帮助我系统学习如何运用空间数据发掘和知识发现技术来深化社会科学研究的书籍。我希望这本书能够介绍一些针对社会现象的独特数据挖掘方法，例如如何利用社会网络分析与地理空间信息相结合，或者如何通过分析地理加权回归模型来理解不同区域的社会经济差异。我特别希望书中能有一些关于如何处理和解释那些包含复杂社会属性的空间数据，例如如何将人口普查数据、犯罪记录、社交媒体活动等信息进行整合和分析。更重要的是，我希望这本书能展示如何将这些技术的研究成果转化为对社会政策制定的有益参考，例如如何通过空间分析来识别需要社会援助的社区，或者如何评估不同城市发展政策对社会公平的影响。如果这本书能成为我在社会科学研究中驾驭空间数据、挖掘社会真知的重要工具，我将感到非常幸运。
评分我是一名数据分析师，我的工作职责是将原始数据转化为有价值的商业洞察，以支持战略决策。随着对数据分析的深入，我发现许多商业问题都与地理位置和空间模式紧密相关，例如客户分布、销售区域分析、物流优化等。因此，我一直在寻找一本能够系统性地介绍如何利用先进的空间数据挖掘技术来解决这些商业挑战的书籍。我希望这本书能够涵盖从数据采集、清洗、转换到模型构建和结果解释的全过程，并提供一些针对特定商业场景的案例研究。我尤其关注书中关于如何识别空间相关性、预测空间趋势以及发现空间异常值的技术。我期待它能教授我如何将机器学习模型应用于空间数据，例如使用地理加权回归来预测不同区域的销售额，或者利用聚类算法来识别具有相似特征的客户群体。更重要的是，我希望这本书能够帮助我提升将复杂空间分析结果转化为清晰、可执行的商业建议的能力，从而真正为企业创造价值。如果这本书能够成为我在空间数据分析领域成为专家的有力助手，那我将倍感荣幸。
评分我是一名环境科学家，我的研究工作常常需要分析大范围的生态环境数据，包括气候变化、生物多样性、污染扩散等。这些数据往往具有很强的空间维度，且数据量庞大，种类繁多。我一直在寻找一本能够帮助我高效处理和分析这些复杂空间数据的书籍，尤其是能够从中挖掘出与环境保护和可持续发展相关的知识。我希望这本书能介绍一些能够处理多源异构空间数据的技术，例如如何整合卫星遥感数据、地面观测数据以及模型模拟数据。我还特别关注如何利用空间统计学和机器学习方法来识别环境变化的热点区域，预测污染物的扩散路径，或者评估不同生态修复措施的有效性。对我来说，“知识发现”不仅仅是找到数据中的模式，更重要的是能够将这些模式与环境科学的理论相结合，解释其背后的生态过程，并为制定有效的环境政策提供科学依据。我希望这本书能够提供一些真实的案例研究，展示如何在环境科学领域成功应用空间数据挖掘技术，例如如何利用历史数据预测未来森林火灾的风险，或者如何通过分析鸟类迁徙路线来评估栖息地破碎化的影响。如果这本书能够成为我探索环境数据宝藏的得力助手，那它将对我未来的研究工作产生深远的影响。
评分作为一个对人工智能和大数据交叉领域充满好奇的初学者，我对“空间数据发掘与知识发现”这个书名本身就充满了探索的欲望。我常常听说，现在很多前沿的科技突破都离不开对海量数据的分析，而地理空间数据无疑是其中非常重要的一部分。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我了解如何将机器学习、深度学习等AI技术与空间数据相结合，从而发现一些我们肉眼难以察觉的规律。我设想，通过学习书中介绍的算法，我或许可以尝试分析社交媒体上的地理标记数据，发现人们的聚集模式和兴趣点，或者利用遥感影像来监测环境变化，比如冰川融化或森林覆盖率的改变。最吸引我的是“知识发现”这个词，它暗示着这本书不仅仅是关于技术工具的使用，更是关于如何从中获得有意义的见解和智慧。我期待书中能有清晰的解释，说明不同算法在处理空间数据时的优势和劣势，以及如何根据具体问题选择最合适的模型。如果它能提供一些可视化的工具或库的介绍，让我能够亲手实践，那就更完美了。总而言之，我希望这本书能够让我对空间数据的力量有一个全新的认识，并激发我对这个领域进一步深入学习的兴趣。
评分我是一位对城市规划和可持续发展领域有着浓厚兴趣的从业者，在工作中经常需要处理大量的地理空间数据，例如人口密度、土地利用、交通流量等等。虽然我熟悉一些基础的GIS操作，但对于如何从这些繁杂的数据中提炼出具有指导意义的洞察，我感到力不从心。很多时候，我们看到的仅仅是数据点的堆砌，而难以发现隐藏在其中的深层联系和潜在趋势。我迫切地希望找到一本能够教授我如何运用先进的数据挖掘技术来解决实际问题的书籍。例如，如何识别城市发展中的瓶颈区域，如何评估不同区域的宜居性，或者如何预测自然灾害对城市基础设施的影响。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，包括数据预处理、特征提取、模型选择以及结果解释等关键环节。更重要的是，它应该能够展示如何将这些技术应用于真实的城市规划场景，例如如何通过空间数据分析来优化城市绿地布局，改善居民出行体验，或者预测土地价格的变动趋势。如果这本书能够教会我如何将零散的空间信息转化为有力的决策支持，那么它将极大地提升我的工作效率和专业能力，让我能够为建设更美好的城市贡献自己的力量。
评分我是一位创业者，我的商业模式建立在对用户行为和市场趋势的深刻理解之上，而其中很大一部分信息来源于地理空间数据。我需要一种方法来从海量的用户定位数据、交易数据、以及与地理相关的用户反馈中，发现潜在的商业机会和提升运营效率。我希望这本书能够提供一套切实可行的策略，指导我如何利用空间数据发掘来优化我的产品定位、用户获取和市场营销活动。例如，我希望了解如何通过分析用户在不同区域的活动模式来识别新的潜在客户群，或者如何利用空间数据来评估竞争对手的优势和劣势。我特别关注书中关于“知识发现”的部分，期待它能帮助我从看似杂乱的数据中提炼出可操作的商业洞察，例如哪些地理区域的用户对我的产品最感兴趣，或者在什么时间段和地点用户活跃度最高。如果这本书能够教会我如何将空间数据转化为驱动我业务增长的智慧，并为我提供一些成功案例的启发，那将极大地帮助我应对激烈的市场竞争。
评分我是一名软件工程师，目前正在尝试将我的技能应用于更具应用价值的领域，而空间数据分析和挖掘正是我最近关注的焦点。我习惯于通过代码来解决问题，并对如何构建高效的数据处理流程和算法模型非常感兴趣。我希望这本书能够提供一些关于空间数据处理和发掘的实用技术和编程指南。例如，我希望它能介绍一些常用的空间数据格式，以及如何利用Python或R等语言的库（如GeoPandas, Rasterio, Scikit-learn等）来加载、处理和分析这些数据。我尤其对如何实现一些高级的空间挖掘算法感兴趣，例如基于图神经网络的空间关系建模，或者利用深度学习进行地理空间特征提取。除了技术细节，我也希望这本书能够提供一些成功的应用案例，让我了解这些技术是如何被应用到实际业务中，解决真实世界的问题，比如优化物流配送路线，或者为零售商提供选址建议。如果这本书能够帮助我快速掌握将空间数据转化为可执行的解决方案所需的技能，并激发我创造新的空间数据应用，那对我来说将是非常有价值的。
评分一本关于“空间数据发掘与知识发现”的书，听起来就让人对接下来的探索充满期待。我一直对地理信息系统（GIS）和其中蕴含的模式与规律很感兴趣，但市面上大部分书籍要么过于理论化，要么仅仅罗列了各种工具的使用方法，很少能深入浅出地讲解如何从海量的空间数据中挖掘出真正有价值的知识。我希望这本书能填补这一空白，它不仅仅是教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，以及“这样做能带来什么”。想象一下，通过学习书中提到的方法，我能够分析城市交通拥堵的原因，预测疫情的传播路径，甚至发现隐藏在自然景观中的气候变化证据。这不仅仅是技术层面的提升，更是对我们理解世界方式的革新。我期待书中能介绍一些经典的案例研究，例如如何利用卫星影像识别非法采伐区域，或者如何通过手机定位数据优化公共交通线路。更重要的是，我希望它能引发我对空间数据的深度思考，引导我跳出数据本身，去思考数据背后的社会、经济和环境意义。它应该像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的空间数据海洋中航行，教会我辨别方向，识别宝藏，最终抵达知识的彼岸。如果这本书能够真正做到这一点，那它将是我数据科学学习旅程中不可或缺的指南。
评分我是一名对数据可视化和交互式探索充满热情的业余爱好者，我喜欢将复杂的数据转化为直观易懂的图形，并从中发现隐藏的模式。当我看到“空间数据发掘与知识发现”这个书名时，我立刻被它所吸引，因为它承诺了一种将地理信息与数据分析相结合的全新视角。我希望这本书不仅能教授我如何运用各种空间数据挖掘技术，更重要的是，它能鼓励我将这些技术与数据可视化手段相结合，创造出能够生动展示空间规律的交互式图表和地图。我设想，通过学习书中介绍的方法，我或许可以制作一个动态的地图，展示城市人口密度随时间的变化，或者一个交互式的图表，揭示不同区域的经济发展与环境污染之间的关联。我非常期待书中能提供一些关于如何利用诸如Leaflet, Mapbox GL JS, Plotly等可视化库来处理和展示空间数据的技巧。如果这本书能帮助我掌握从空间数据中“发现”信息并以富有创意的方式呈现它的能力，那对我来说将是一次充满乐趣的学习体验，也可能开启我探索数据世界的新篇章。
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