摘 要：本文介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘的概念，分析了基于GIS的空間數(shù)據(jù)挖掘的流程，詳細(xì)介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘在GIS中的應(yīng)用和可視化方法，最后提出GIS空間數(shù)據(jù)挖掘的存在問(wèn)題，闡述了技術(shù)的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：GIS 空間數(shù)據(jù)挖掘 可視化

中圖分類號(hào)：P2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）02（b）-0015-02

1 空間數(shù)據(jù)挖掘的概念

空間數(shù)據(jù)包括了空間屬性數(shù)據(jù)和非空間屬性數(shù)據(jù)，空間屬性描述了空間拓?fù)潢P(guān)系和方位、距離等關(guān)系，空間屬性數(shù)據(jù)按照空間索引結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)和查找?？臻g數(shù)據(jù)挖掘（Spatial Data Mining，SDM）指的是從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱含的知識(shí)、空間關(guān)系或非顯式地存儲(chǔ)在空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的其它模式等[1]。從空間數(shù)據(jù)中提取信息，提取的信息包含了復(fù)雜的空間關(guān)系，因此空間數(shù)據(jù)挖掘與其他數(shù)據(jù)挖掘方法上有其獨(dú)有的特點(diǎn)。空間數(shù)據(jù)挖掘需要綜合數(shù)據(jù)挖掘與空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)?？臻g數(shù)據(jù)挖掘可用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的理解，空間關(guān)系和空間與非空間數(shù)據(jù)間關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，空間知識(shí)庫(kù)的構(gòu)造，空間數(shù)據(jù)庫(kù)的重組和空間查詢的優(yōu)化。

空間數(shù)據(jù)是地理信息系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)，可以是地表在地理信息系統(tǒng)中的二維投影，也可以是多維的立體數(shù)據(jù)。由于雷達(dá)、衛(wèi)星、傳感器等技術(shù)的飛速發(fā)展，空間數(shù)據(jù)的數(shù)量、大小和復(fù)雜性都在快速地增加，出現(xiàn)GB，TB甚至于PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，獲取實(shí)質(zhì)性有用的數(shù)據(jù)，就需要空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所以空間數(shù)據(jù)挖掘就是處理空間數(shù)據(jù)的技術(shù)方法，是挖掘出隱藏在空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的非顯性知識(shí)、空間關(guān)系等。GIS從本質(zhì)說(shuō)是一個(gè)空間數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，將空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于GIS，是將GIS中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)的有效方法。

1989年8月，在美國(guó)底特律市召開的第一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上，首次出現(xiàn)了從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（knowledge discovery in database，KDD）的概念。1994年，在加拿大渥太華舉行的GIS國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上，李德仁院士首次提出了從GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（knowledge discovery from GIS，KDG）的概念，并系統(tǒng)分析了空間知識(shí)發(fā)現(xiàn)的特點(diǎn)和方法，認(rèn)為它能夠把GIS有限的數(shù)據(jù)變成無(wú)nctd4bY3Lf/lrKTdY85wu+zoIG/tzBKnf/UdeTND5OQ=限的知識(shí)，使GIS成為智能化的信息系統(tǒng)。1995年，在加拿大召開的第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)上。又出現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘（data mining，DM），后又相繼出現(xiàn)了數(shù)據(jù)發(fā)掘、數(shù)據(jù)開采、數(shù)據(jù)采掘、知識(shí)提取、信息發(fā)現(xiàn)等。同時(shí)，李德仁院士也把KDD進(jìn)一步發(fā)展為空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)地研究或提出了可用的理論、技術(shù)和方法，并取得了很多創(chuàng)新性成果，奠定了空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)在地球空間信息學(xué)中的學(xué)科地位和基礎(chǔ)[2]。

2 空間數(shù)據(jù)挖掘的流程

空間數(shù)據(jù)挖掘是空間數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)基本步驟。數(shù)據(jù)挖掘步驟是通過(guò)將有趣的模式提供給用戶，或作為新的知識(shí)存放在知識(shí)庫(kù)中這種與用戶或知識(shí)庫(kù)交互的方式來(lái)進(jìn)行的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的其中最重要的一步，因?yàn)樗砂l(fā)現(xiàn)隱藏的不為人知的模式。它由以下步驟組成。

（1）數(shù)據(jù)清理：通過(guò)填寫空缺的值。平滑噪聲數(shù)據(jù)，識(shí)別、刪除孤立點(diǎn)，并“清理”不一致數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)集成：對(duì)多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行集成。

（3）數(shù)據(jù)選擇：從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)變換：通過(guò)匯總或聚集等操作將數(shù)據(jù)變換成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。

（5）數(shù)據(jù)挖掘：使用智能的方法來(lái)提取數(shù)據(jù)模式。先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和知識(shí)類型進(jìn)行確定，然后根據(jù)所需要的知識(shí)類型選擇合適的挖掘算法，最后從數(shù)據(jù)庫(kù)中按照選定的挖掘算法獲得所需的知識(shí)。

（6）模式評(píng)估：通過(guò)某種興趣度量來(lái)評(píng)估真正有趣的知識(shí)模式。

（7）知識(shí)表示：通過(guò)知識(shí)可視化表示技術(shù)向用戶展示挖掘的知識(shí)通過(guò)對(duì)以上過(guò)程不斷地循環(huán)操作，可以對(duì)所挖掘出來(lái)的知識(shí)進(jìn)行不斷求精和深化。

而面向GIS的空間數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程大致可分為：確定挖掘內(nèi)容、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘方法選擇、過(guò)程處理、挖掘知識(shí)應(yīng)用。具體流程如（圖1）所示。

首先用戶提出問(wèn)題，系統(tǒng)接受用戶的要求，將其轉(zhuǎn)化為GIS數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸入?yún)?shù)。挖掘向?qū)Ы邮苡脩舻拿?，觸發(fā)空間數(shù)據(jù)挖掘核心模塊。用戶則根據(jù)需要選擇挖掘技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。挖掘后的知識(shí)再通過(guò)提取反饋給用戶。

3 空間數(shù)據(jù)挖掘在GIS中的應(yīng)用

空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與地理信息系統(tǒng)（GIS）的結(jié)合具有非常廣泛的應(yīng)用空間。數(shù)據(jù)挖掘與GIS集成具有三種模式：其一為松散耦合式，也稱外部空間數(shù)據(jù)挖掘模式，這種模式基本上將GIS當(dāng)作一個(gè)空間數(shù)據(jù)庫(kù)看待，在GIS環(huán)境外部借助其它軟件或計(jì)算機(jī)語(yǔ)言進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘，與GIS之間采用數(shù)據(jù)通訊的方式聯(lián)系。其二為嵌入式，又稱內(nèi)部空間數(shù)據(jù)挖掘模式，即在GIS中將空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合到空間分析功能中去。第三為混合型空間模型法，是前兩種方法的結(jié)合，即盡可能利用GIS提供的功能，最大限度的減少用戶自行開發(fā)的工作量和難度，又可以保持外部空間數(shù)據(jù)挖掘模式的靈活性。

利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)如下幾種主要類型的知識(shí)：普遍的幾何知識(shí)、空間分布規(guī)律、空間關(guān)聯(lián)規(guī)律、空間聚類規(guī)則、空間特征規(guī)則、空間區(qū)分規(guī)則、空間演變規(guī)則、面向?qū)ο蟮?。目前，這些知識(shí)已比較成熟地應(yīng)用于軍事、土地、電力、電信、石油和天然氣、城市規(guī)劃、交通運(yùn)輸、環(huán)境監(jiān)測(cè)和保護(hù)，110和120快速反應(yīng)系統(tǒng)等資源管理和城市管理領(lǐng)域。在市場(chǎng)分析、企業(yè)客戶關(guān)系管理、銀行保險(xiǎn)、人口統(tǒng)計(jì)、房地產(chǎn)開發(fā)、個(gè)人位置服務(wù)等領(lǐng)域也正得到廣泛關(guān)注與應(yīng)用，實(shí)際上，它正在深入到人們工作和生活的各個(gè)方面。

4 基于GIS空間數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化

空間數(shù)據(jù)挖掘是面向更具可視化要求的地理空間數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程?？梢暬芴峁┩脩魧?duì)空間目標(biāo)的心理認(rèn)知過(guò)程相適應(yīng)的信息表現(xiàn)和分析環(huán)境，可以考慮將空間數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程置于可視化的環(huán)境之下?？梢暬c空間數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合促使數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)歷了一個(gè)數(shù)據(jù)可視化—— 挖掘算法的應(yīng)用—— 挖掘結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證和可視化表達(dá)—— 挖掘算法的進(jìn)一步改進(jìn)和完善的循環(huán)往復(fù)的提高過(guò)程，可視化在其中扮演著重要的角色。

而基于GIS空間數(shù)據(jù)挖掘的可視化主要表現(xiàn)為與GIS相關(guān)的各類地圖及其各類符號(hào)和要素。GIS平臺(tái)中常用的可視化方法主要包括以下幾點(diǎn)。

（1）基本查詢技術(shù)：包括地圖縮放、平移、視點(diǎn)選取等基本的空間查詢與選擇技術(shù)。

（2）色彩：利用人們對(duì)色彩的視覺(jué)敏感程度很高的特點(diǎn)，是用色彩來(lái)反映數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)（如地貌中的分層設(shè)色）、突出反映某些分布規(guī)律或者數(shù)據(jù)的本身特征（不飽和數(shù)據(jù)表示不確定性）等。在交互可視化中應(yīng)該給予用戶充分的自由來(lái)選取各種色彩模式用于描述數(shù)據(jù)，用戶可以任意調(diào)整色相、亮度和飽和度等，系統(tǒng)環(huán)境也應(yīng)該提供一些缺省或者是某些比較有效的色彩模式供用戶選擇。

（3）統(tǒng)計(jì)圖技術(shù)：統(tǒng)計(jì)圖是最常用的可視化技術(shù)，用于顯示數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)和發(fā)布信息，統(tǒng)計(jì)圖包括散點(diǎn)圖、箱圖、平行坐標(biāo)圖、柱狀圖、星形圖、輪廓圖。這些統(tǒng)計(jì)圖在交互可視化環(huán)境中一般同地圖和其他數(shù)據(jù)視圖相連，成為數(shù)據(jù)整體可視化的一部分，還可以使用聚焦、高亮、色彩來(lái)加強(qiáng)其可視化和交互能力。

（4）專題圖可視化技術(shù)：可以通過(guò)系統(tǒng)內(nèi)置的地圖制圖知識(shí)在地圖上自動(dòng)表達(dá)數(shù)據(jù)信息，這樣可以減輕用戶這方面的負(fù)擔(dān)以及避免由于地圖知識(shí)的缺乏而造成的不適當(dāng)表達(dá)，以便用戶投入主要精力來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析。專題圖可視化技術(shù)協(xié)助用戶交互式地探索空間數(shù)據(jù)，通過(guò)一些通用的、與領(lǐng)域無(wú)關(guān)的法則的形式。自動(dòng)地選擇相應(yīng)的一些表達(dá)式來(lái)說(shuō)明諸如屬性數(shù)據(jù)類型、取值范圍和屬性字段之間的關(guān)系。專題圖可視化還可用于交互式的可視化數(shù)據(jù)分析，并提供多種制圖表達(dá)方法和工具以便用戶更易于表達(dá)隱含信息。

（5）其他交互技術(shù)：一些特殊的交互方法，如虛擬現(xiàn)實(shí)、觸摸交互、聲音交互等。

5 基于GIS空間數(shù)據(jù)挖掘存在問(wèn)題

基于GIS的數(shù)據(jù)挖掘主要是空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)一體化的挖掘模式，與按傳統(tǒng)的通過(guò)查詢方式獲得的知識(shí)相比，它是一種更深層次的數(shù)據(jù)處理分析。目前在這一領(lǐng)域的研究取得了一些成功，但未來(lái)的發(fā)展中，還有很多理論和方法有待進(jìn)一步研究。

（1）改進(jìn)挖掘的算法和效率：基于GIS數(shù)據(jù)挖掘這一塊，因?yàn)橛兴陨眍I(lǐng)域的知識(shí)，既增大了挖掘算法的搜索空間，也增加了盲目搜索的可能性。因此要結(jié)合GIS數(shù)據(jù)和領(lǐng)域本身的特點(diǎn)改進(jìn)算法，提高算法的效率以及設(shè)計(jì)出更好的相關(guān)挖掘算法。

（2）綜合式挖掘模式：在面向GIS挖掘其隱含知識(shí)規(guī)則方面，采用某種單一的方法往往挖掘出的知識(shí)甚微，因此需要通過(guò)幾種挖掘技術(shù)并行的綜合挖掘模式挖掘，才能從大量的GIS數(shù)據(jù)中挖掘出更多更有用的知識(shí)。（3）G1S軟件、空間數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的集成：當(dāng)前的GIS軟件和空間數(shù)據(jù)庫(kù)還不能有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘，而是通過(guò)先提取相關(guān)數(shù)據(jù)，再利用挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，這種方式可以說(shuō)增大了挖掘的工作量，降低了挖掘的效率。所以未來(lái)的研究還會(huì)向?qū)崿F(xiàn)三者的集成應(yīng)用方面發(fā)展。

6 結(jié)語(yǔ)

空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)GIS數(shù)據(jù)進(jìn)行更高層次的分析，能從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱藏的、為人們感興趣的空間模式和特征、空間和非空間數(shù)據(jù)之間的概要關(guān)系以及其它概要數(shù)據(jù)特征。將可視化技術(shù)作為一件GIS數(shù)據(jù)挖掘工具，可以利用可視化技術(shù)豐富的圖形表達(dá)能力與高度的交互機(jī)制，充分調(diào)動(dòng)用戶的主觀能動(dòng)性，融入用戶的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，真正實(shí)現(xiàn)探索性數(shù)據(jù)分析。目前，有關(guān)這方面的研究才剛剛起步，對(duì)它的研究重點(diǎn)應(yīng)放在構(gòu)建空間數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)的理論框架上。如何將GIS與空間數(shù)據(jù)挖掘有效集成還有待進(jìn)一步深入研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 李德仁，王樹良，史文中，等.論空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2001，26（6）：491-499.

[2] 王樹良.基于數(shù)據(jù)場(chǎng)與云模型的空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)[D].武漢：武漢大學(xué)，2002.