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空间数据知识发现研究进展评述
引用本文:裴韬,周成虎,骆剑承,韩志军,汪闽,秦承志,蔡强. 空间数据知识发现研究进展评述[J]. 中国图象图形学报, 2001, 6(9): 854-860
作者姓名:裴韬  周成虎  骆剑承  韩志军  汪闽  秦承志  蔡强
作者单位:[1]中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 [2]中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室,北
基金项目:中国科学院知识创新项目(CX10G-D00-06)
摘    要:首先对当前空间数据的复杂性特征进行了分析,提出海量的数据,空间属性之间的非线性关系,空间数据的尺度特征,空间信息的模糊性,空间维数的增高以及空间数据的缺值是当前空间数据复杂性的主要表现特征,并以其为线索将近年来在空间数据知识发现领域的研究进展及其热点进行了较为系统的归纳,在此基础上,对空间数据知识发现与GIS的关系进行了阐述,并对空间数据知识发现的未来发展趋势进行了展望。

关 键 词:空间数据 知识发现 数据挖掘 GIS 地理信息系统
文章编号:1006-8961(2001)09-0854-07
修稿时间:2001-06-30

Review on the Proceedings of Spatial Data Mining Research PEI Tao, ZHOU Cheng-hu, LUO Jian-cheng, HAN Zhi-jun
PEI Tao,ZHOU Cheng-hu,LUO Jian-cheng,HAN Zhi-jun,WANG Min,QIN Cheng-zhi and CAI Qiang. Review on the Proceedings of Spatial Data Mining Research PEI Tao, ZHOU Cheng-hu, LUO Jian-cheng, HAN Zhi-jun[J]. Journal of Image and Graphics, 2001, 6(9): 854-860
Authors:PEI Tao  ZHOU Cheng-hu  LUO Jian-cheng  HAN Zhi-jun  WANG Min  QIN Cheng-zhi  CAI Qiang
Abstract:In this paper, the authors analyze the increasing trend of spatial data and propose that the large data sets, nonlinear relationship among attributes, scaling characters of spatial data, fuzzy character of spatial information, multidimensional attributes and missing data problems are major characters of the complexity characters of spatial data. The proceedings of spatial data mining researches are systematically summarized in the clue of the complexity characters which mentioned above. In conclusion, the relationship between spatial data mining and GIS is expatiated, and the future of the relative research areas are prospected.
Keywords:Spatial data   Knowledge discovery   Review
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