地图分析技术有哪些

A. 电子地图GIS开发有什么核心技术

主要是基于已经开发的gis基础平台，一些公司都有类似的地理信息系统平台sitemapIMS，arcgis
,gismap等这些都是市场上主流的开发平台。在这类平台上针对性的电子地图项目的二次开发，根据不同企业和客户的对电子地图应用的开发需求，将自己企业相关数据应用调用地图数据和业务数据实现电子地图的功能的查询，信息搜索，信息展示，定位导航应用等地图功能，并能够通过系统开发来进行相关数据的可视化信息处理得出有用的数据分析，目前用的比较广泛的有，林业gis系统，交通gis系统，电子围栏应用，管网gis系统，房地产电子地图分析系统等等。上海为卓一直在从事地图项目开发电子地图GIS开发有什么核心技术

B. 浅析几种常用地形图测绘方法

陈奕宝 （上海隧道工程质量检测有限公司，上海 201401） 中图分类号：TB2 文献标识码：A 文章编号：1003-2738（2012）05-0327-02 摘要: 现代技术的发展使得测绘技术不断更新，新的测绘方法促进了测绘精度、测绘水平的提高。本文着重介绍了全站仪测图和GPS-RTK技术两种测绘方法，对其工作原理、特点以及适用范围进行了总结，对相关工作人员有一定的借鉴作用。 关键词：全站仪；GPS-RTK；测绘方法一、引言现代科学技术的快速发展，极大的促进了地形测绘技术的更新，大比例地形图的测绘方法由现在的全站仪配合测图精灵、全站仪配合绘草图等方法替代了原来的经纬仪测图、平板白纸测图等，新的测绘方法无论在技术上还是在精度上都有了质的飞跃。此外，测量中采用的GPS-RTK技术，极大的提高了大比例地形图的测绘效率和精度。本文作者结合自己多年从事地形测绘的经验，对全站仪测绘和GPS-RTK技术进行了简要分析，对从事测绘作业的技术人员有一定的借鉴作用。 二、利用全站仪测绘地形图 （一）全站仪的主要特点。 全站仪具有耐用、精密、轻巧等特征，操作起来简单方便，内存大、测量精度高，可以实现乘常数加常数的改正、自动补偿改正、水平距离换算等。随着技术的发展，全站仪正向着标准化、智能型、开放性、全自动等方向发展，被防范用于建筑施工测量、地形图测绘等领域中。作为一种新型的测量仪器，全站仪特点主要有以下几点：①在进行地形图测绘时，可以同时进行地形测量和控制测量。②运用全站仪进行工程施工放样时，可将设计图纸中相关点快速的测设到地面上。③运用全站仪进行变形监测时，可以实现对地质灾害、建筑物变形等的实时监测。④运用控制测量时，全站仪具有后方交会、前方交会、导线测量等功能，测量精度高，仪器操作简单，可以大幅提高测量作业速度。⑤在一个测站就可以完成测量的全部内容，主要有高差测量、距离测量、角度测量等，并可以存储和传输测量数据。⑥全站仪可以借助传输设备实现与绘图仪、计算机的连接，进而构成一体式的测绘系统，极大的提升了地形图测绘的工作效率和测绘质量。 （二）主要工作过程介绍。 利用全站仪进行地形图测绘主要包括以下过程：采集数据、处理数据、编辑图形以及输出图形等。采集数据就是获取地形图测绘所需要的数据信息，主要是所测绘实体的属性以及空间位置等信息。外业采集可以有两种不同的工作方式，一种是在野外利用全站仪获取数据，将获得的数据存入全站仪的内存中，或者是将数据转存到掌上电脑中，之后再将转存的数据导入计算机中进行后期处理；另一种是直接将计算机与全站仪在野外进行连接，全站仪测量所获得的数据实时传输到与其相连的计算机中，实地添加地理属性，进而直接成图。 （三）测绘方法分析。 1.建立地形图测绘的平面控制坐标系。在正式进行地形图测绘前，应当先建立平面控制坐标系。实际操作中，一般是选用大地坐标系作为平面控制坐标系，这样可以很方便的利用已有的国家三角点。如果在所测绘的范围内不存在确定的控制点时，可以在测区内建立自己的直角坐标系，并以地球正磁北为零作为直角坐标系的起始方位角。 2.采集数据。在测区范围内选择一个视线开阔，可以观察到测区内绝大部分测点的点作为全站仪的站点，并在该点设置标记。将全站仪架设在站点上，将掌上电脑等设备连接到全站仪上，开启测图精灵进行数据的采集。在进行地貌、地物测绘时，所需要的测点有所区别，有多点地物、带状地物、独点地物等，因而就需要结合现场情况而分别对待。如在进行建筑物测绘时，就需要进行至少三个点的数据采集，而进行独点地物测绘时就只需要进行一个点的数据采集。在进行特殊地物测绘时应当依据地物的变化情况，合理确定采点的位置和数目，以求能够很好的控制其形状的变化，进而降低测量误差。此外，在进行数据采集时还应注意以下几点：①若测量时同时采用多个棱镜，应当尽可能的使各个棱镜的高度相当；若需要变化某一点棱镜高时，注意要更新改点的棱镜高。②测绘作业时，测绘人员应当配有对讲机，以便测量人员测绘时及时进行沟通，避免因沟通问题而出错。③在设置全站仪测点时，要明确机器所在点的点号，以及后视点的点号，若点号弄混将导致测量数据全部报废。 3.数据处理。依据测点坐标，参照测图要求进行地形图的绘制，而目前全站仪测图主要是采用CASS测图软件来实施，该款软件是以Auto CAD为平台的数字化测绘数据采集系统，通过其“电子平板”的作业方式，可以连接全站仪的所有数据接口，进而达到自动输入记录所采集到的数据，并在野外作业的条件下就可以完成地形图的绘制；或者是利用掌上电脑下载测图精灵数据，之后再结合数据在CASS上完成制图。参照实地测量时所绘制的草图进行地形图的绘制，将各个测点用标准符号相连，在完成地物绘制后，结合测区实际的地形情况进行等高线的绘制，以对其进行修补。由于不同的纸张变形存在差异，地形图与卫星图像二者的投影不同等原因，使得地形图与卫星图片放在一起时不能达到完全重合，这时就需要通过两图的对照比较，以局部重合的办法进行地物的绘制。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在已经能获得地图、航拍图片等资料的前提下，进行实地考察并设置判读标志，譬如地名、结构、房屋层次等文字符号，进而实现对地形图地貌的绘制。 三、利用GPS-RTK测绘地形图 （一）工作基本原理及技术特点。 GPS-RTK是一种实时动态定位技术，以载波相位观测值为基础，可以实时提供测点的三维定位结果。GPS-RTK通常由三部分构成：①基准站，主要为双频GPS接收机；②流动站，主要是实时差分软件系统以及双频GPS接收机；③数据链，主要是GSM手机以及数据电台。 利用GPS-RTK技术进行地形图测绘主要具有以下技术特点：①测量结果能够实时动态的显示出来，工作过程较为透明、直观；可以实时查看坐标的定位精度，同时有效的解决了以往测绘技术不能快速成图、实时动态放样的问题。②外业作业时间短；观测条件适宜的情况下，只需要大约4s的时间就可以获得测点的三维坐标。③作业时间不受限制；利用GPS-RTK技术测绘时，只要在测点能够同时接收到4颗卫星的信号就可以进行测绘作业。④自动化水平高； GPS-RTK技术操作起来较为简便，测量人员只需要将天线对中、整平，测量电线的高，然后开启电源就可以实现自动测量，大大降低了测量人员的工作量，已然实现了智能化。 （二）GPS-RTK在工程测量中的应用。 GPS-RTK以其高效、自动、实时、快速等特点被广泛应用于隧道、桥梁、道路、水利等工程测量中。①普通控制测量；利用 GPS-RTK 技术可连续测设加密控制点的三维坐标，以满足局部区域使用全站仪进行分项工程测量的需要。②数字化地形图测量；采用 GPS-RTK 测图，可以大幅度降低测图所需的控制点数目，改变了以往的“先控制、后测图”的测量方式。只需一个人采集点位坐标数据，再将其导入到数字化软件中，即可生成各种比例尺的地形图，大幅度减少劳动力，有效提升测图效率。③地籍测量；GPS-RTK 技术可实时测定每一宗土地的权属界址点的位置，将获取的数据处理后导入 GPS 系统中即可及时得到地籍图。④施工放样测量；RTK 随机软件中包含放样的功能，可进行点、直线、曲线的施工放样测量。在测量控制器中输入事先设计好的点、线路要素，即可自动生成对应的放样点，控制器通过实时显示测点里程和偏移距离指导放样工作。 （三）测量作业的工作流程。 采用GPS-RTK技术进行测量作业的工作流程如下：①相关资料的收集；在进行测量作业前，应当根据实际情况来收集测区已知的高等级控制点，并对控制点数据进行检查以确保其真实性。②前期所收集到的高等级控制点绝大多数不能直接采用，需要对测区控制点进行加密，并将加密点和原有的控制点作为基准站的位置，测量其实际高程及坐标，之后将接收机设置在基准站上配置参数。③将GPS接收机安放在流动站上，并将接收机初始化；它可以再某一个测点上初始化后，进行动态测量作业，此外还可以在动态测量的情况下完成GPS接收机的初始化。③GPS测量时所采用的坐标系为WGS-84坐标系，而实际工程中大多使用的是地方独立坐标系，因而就需要确定进行坐标转换的参数。如果所测绘地区之前曾进行过静态控制网测量，那么就能够很容易获得转换关系；若未进行过静态控制测量，就应该在测区选择控制点进行现场校核，选用三个以上的点来修正RTK参数。在明确了地方独立坐标系与WGS-84坐标系的转换参数以后，利用RTK中的测量控制器，就可以很容易的获得定位点的独立坐标。⑤在确定所使用的坐标转换参数的正确性后，就可以结合工程的实际情况，在测区内进行实时测量等工作。 （四）提高测绘质量的措施。 应用GPS-RTK技术进行地形图测绘时，由于受到卫星状况的限制、天空环境的影响，作业变形相比标称距离小、数据传输时容易受到外界环境的限制和干扰，山区、城市高楼密集区测绘易失信号、初始化时间过长，个别设备精度和稳定性不高的影响，直接影响了地形图测绘的质量和精度，为此，在测绘工作中要采取必要措施提高测绘质量，主要有：①测绘前尽可能选择使用稳定性好、精度高的设备，规避由于设备质量对测绘的影响。②使用已有测点进行比较；利用布设控制网时的静态GPS的多余控制点，将其测量结果与RTK测得的结果进行对比，进而实现对测量结果的检查，这种方法易受到控制点数目的限制，但方法较好。③重新测量比对法；在每次测量初始化以后，对前一次已经测过的高精度控制点进行重新测量，对比两次测量的结果，若误差在允许值范围内方可进行测量，这种方法通常用于没有控制点的地方。 四、结语利用全站仪配合使用测图精灵程序，可以较为理想的采集绘制出不同属性的地物、线形，进而生成大致的图形，具有操作方便、直观性强的优点。在控制测点数量少、通视性差的条件下，普通测量仪器无法顺利进行测绘的山区，利用GPS-RTK技术很好的进行测绘作业，效果良好，可以节省大量的人力、物力。总之，利用全站仪、GPS-RTK技术进行地形图测绘是较为理想的测绘方法，可以有效提升工作效率，获得良好的经济、社会效益。 [2]南亲江,丁莉东. GPS-RTK在地质勘探工程测量中的应用[J]. 能源技术与管理. 2008(06):132-133。 [3]彭维吉,彭奇娟,朱明建. 浅谈全站仪数字测图设站错误的可视化处理[J]. 北京测绘. 2010(04):218-219。 [4]赵卫林. RTK定位技术在地形图测绘中的应用[J]. 科技信息(科学教研). 2007(16):41-42 [5]令狐义强．GPS-RTK 技术在城市地籍测量中的应用[J].测绘与空间地理信息，2011，34( 3) : 108-109。 [6]吴月琴. 大比 例尺 地面数 字测 图的概 述和 草图法 测图 [ J] .山西建筑, 2009, 35( 16) : 361- 363。

C. 用地图显示人口流动的图用了什么地理信息技术

是GIS技术，因为有不同时期人口数量的分布统计图层的叠加分析

D. 电子地图GIS开发有什么核心技术

主要是基于已经开发的gis基础平台，一些公司都有类似的地理信息系统平台sitemapIMS，arcgis ,gismap等这些都是市场上主流的开发平台。在这类平台上针对性的电子地图项目的二次开发，根据不同企业和客户的对电子地图应用的开发需求，将自己企业相关数据应用调用地图数据和业务数据实现电子地图的功能的查询，信息搜索，信息展示，定位导航应用等地图功能，并能够通过系统开发来进行相关数据的可视化信息处理得出有用的数据分析，目前用的比较广泛的有，林业gis系统，交通gis系统，电子围栏应用，管网gis系统，房地产电子地图分析系统等等。上海为卓一直在从事地图项目开发电子地图GIS开发有什么核心技术

E. 地图的基础知识

地图，是按一定的比例运用线条、符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会状况的图形。随着科技的进步，地图的概念是不断发展变化的，如将地图看成是“反映自然和社会现象的形象、符号模型”，地图是“空间信息的载体”、“空间信息的传递通道”等。

地图是按照一定法则，有选择地以二维(2D)或多维形式(3D)与手段在平面或球面上表示地球（Earth）（或其它星球）若干现象的图形或图像，它具有严格的数学基础、符号系统、文字注记，并能用地图概括原则，科学地反映出自然和社会经济现象的分布特征及其相互关系。

(5)地图分析技术有哪些扩展阅读：

在十七世纪，地图越来越成为一个知识的“集合体”，因为绘制精美的地图往往包含了地理、艺术和历史的复合知识，像是一部网络全书。

十七世纪的荷兰作为世界制图最高水平的国家绘制了大量精美的航海图、大幅壁挂图、区域地图和世界地图，完美诠释了地图本身所具有的深刻内涵和无与伦比的美感。由于欧洲古代地图制作者往往是由学者、艺术家、手工艺人和科学家等这样的社会群体构成，这使得地图以多元的面貌出现。

无论是欧洲与中国古代，地图始终受到社会精英阶层的关注，他们既是地图的使用者、鉴赏与收藏者，同时也参与地图的绘制。文艺复兴时期以及十七世纪时艺术家画地图是个普遍现象，一个着名例子就是达·芬奇绘制地图。

达·芬奇被收藏至今的几十幅画作中，有9幅和地图直接相关。专家发现,作为一名艺术家，他画出来的地图和专业制图师的没有区别，非常精确。

F. 地图中,路线查询用的是什么相关技术

路线查询主要有最短路径和最佳路径，两者还是有区别的，一个路程最短，一个综合考虑最优。这里面涉及的技术主要就是空间分析中的网络分析，最短路径分析只是网络分析中的一种应用。最短路径分析算法有很多，典型的就是Dijkstra算法，你可以找一些资料或论文深入研究。

G. 地形图测绘方法有哪些

地形图的测绘方法： 模拟法测图和数字测图两种。目前,地形图测绘主要采用数字测图方法。

工程地形图的测绘方法

(1)全站仪数字测图

全站仪数字测图是工程大比例尺地形测绘的主要方法，基于全站仪的数字测图系统主要有两种类型:

1、分为数字测记模式(全站仪+电子手簿或人工记录数据再传输至成图系统中经处理生成数字图，内业成图) ;

2、电子平板模式(全站仪+便携计算机或PDA个人数据助理，实地成图)，实现“所见即所测，所见即所得”。

数字测图系统具有基本数据编辑加工、图形分层、符号配置等功能外,有些还具有属性数据录入与挂接、由离散点构建不规则三角网进而生成等高线、影响数据集成与叠加和不同数据格式转换等功能。

(2) GPS RTK数字测图技术，此方法完全与全站仪类似，利用RTK系统代替全站仪或与全站仪组合使用。

(3)数字摄影测量和遥感测图:对于大范围的地形图以及大型工程建设场地测绘等，可以利用航摄影像、遥感影像、机载激光雷达扫描系统LIDAR或使用轻型飞机摄取影像， 使用数字摄影测量或遥感图像处理系统生产生成DOM (数字正射影像图)、DEM (数字高程模型)、DRG (数字栅格地图)、 DLG (数字线划地图)以及复合模式组成。

(4)车载移动测图系统测图，又称移动道路测量系统(MMS) , 以车辆为平台，集成GPS接收机，视频传感器CCD，惯性导航系统INS,在车辆行驶过程中，快速采集道路和两旁的地形数据成图。

(7)地图分析技术有哪些扩展阅读

大地测量

研究和测定地球的形状、大小和地球重力场，以及地面点的几何位置的理论和方法。大地测量学是测绘学各个分支的理论基础，基本任务是建立地面控制网、重力网，精确确定控制点的三维位置，为地形图提供控制基础，为各类工程施工提供依据，为研究地球形状、大小、重力场以及变化，地壳形变及地震预报提供信息。

测绘仪器

三维激光扫描仪、水准仪、经纬仪、全站仪、GPS接收机、GPS手持机、超站仪、陀螺仪、求积仪、钢尺、秒表等如今在摄影测量方面，相机也成为了测绘中使用的仪器。

H. GIS基本技术有哪些

引言

地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS)是计算机科学、地理学、测量学、地图学等多门学科综合的技术[1]。GIS的基本技术是空间数据库、地图可视化及空间分析，而空间数据库是GIS的关键。空间数据挖掘技术作为当前数据库技术最活跃的分支与知识获取手段，在GIS中的应用推动着GIS朝智能化和集成化的方向发展。

1 空间数据库与空间数据挖掘技术的特点

随着数据库技术的不断发展和数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量也在急剧增大，在这些海量数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息。但是，现今数据库的大多数应用仍然停留在查询、检索阶段，数据库中隐藏的丰富的知识远远没有得到充分的发掘和利用，数据库中数据的急剧增长和人们对数据库处理和理解的困难形成了强烈的反差，导致“人们被数据淹没，但却饥饿于知识”的现象。

空间数据库(数据仓库)中的空间数据除了其显式信息外，还具有丰富的隐含信息，如数字高程模型〔DEM或TIN〕，除了载荷高程信息外，还隐含了地质岩性与构造方面的信息；植物的种类是显式信息，但其中还隐含了气候的水平地带性和垂直地带性的信息，等等。这些隐含的信息只有通过数据挖掘才能显示出来。空间数据挖掘（Spatial Data Mining，简称SDM），或者称为从空间数据库中发现知识，是为了解决空间数据海量特性而扩展的一个新的数据挖掘的研究分支，是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间的模式和普遍特征的过程[2]。由于SDM的对象主要是空间数据库，而空间数据库中不仅存储了空间事物或对象的几何数据、属性数据，而且存储了空间事物或对象之间的图形空间关系，因此其处理方法有别于一般的数据挖掘方法。SDM与传统的地学数据分析方法的本质区别在于SDM是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，挖掘出的知识应具有事先未知、有效和可实用3个特征。

空间数据挖掘技术需要综合数据挖掘技术与空间数据库技术，它可用于对空间数据的理解，对空间关系和空间与非空间关系的发现、空间知识库的构造以及空间数据库的重组和查询的优化等。

2 空间数据挖掘技术的主要方法及特点

常用的空间数据挖掘技术包括：序列分析、分类分析、预测、聚类分析、关联规则分析、时间序列分析、粗集方法及云理论等。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度,着重介绍了分类分析、聚类分析和关联规则分析三种常用的重要的方法。

2.1、分类分析

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类和我们熟知的回归方法都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续的数值。二者常表现为一棵决策树，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。空间分类的规则实质是对给定数据对象集的抽象和概括，可用宏元组表示。

要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由特征(又称属性)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可为:( v1, v2, ..., vn; c )；其中vi表示字段值，c表示类别。

分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。统计方法包括贝叶斯法和非参数法(近邻学习或基于事例的学习)，对应的知识表示是判别函数和原型事例。机器学习方法包括决策树法和规则归纳法，前者对应的表示为决策树或判别树，后者则一般为产生式规则。神经网络方法主要是反向传播（Back-Propagation,简称BP）算法，它的模型表示是前向反馈神经网络模型(由代表神经元的节点和代表联接权值的边组成的一种体系结构)，BP算法本质上是一种非线性判别函数[3]。另外，最近又兴起了一种新的方法:粗糙集(rough set)，其知识表示是产生式规则。

不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1) 预测准确度；2) 计算复杂度；3) 模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是海量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。例如，采用规则归纳法表示的分类器构造法就很有用，而神经网络方法产生的结果就难以理解。

另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关。有的数据噪声大，有的有缺值， 有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据。

分类技术在实际应用非常重要，比如：可以根据房屋的地理位置决定房屋的档次等。

2. 2 聚类分析

聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个组的样本之间应该彼此相似，而不同组的样本应足够不相似。与分类分析不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。基于聚类分析方法的空间数据挖掘算法包括均值近似算法[4]、CLARANS、BIRCH、DBSCAN等算法。目前，对空间数据聚类分析方法的研究是一个热点。

对于空间数据，利用聚类分析方法，可以根据地理位置以及障碍物的存在情况自动地进行区域划分。例如，根据分布在不同地理位置的ATM机的情况将居民进行区域划分，根据这一信息，可以有效地进行ATM机的设置规划，避免浪费，同时也避免失掉每一个商机。

2.3 关联规则分析

关联规则分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一事物发生时，另一事物也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是：事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。空间关联规则的形式是X－＞Y[S%，C%]，其中X、Y是空间或非空间谓词的集合，S%表示规则的支持度，C%表示规则的置信度。空间谓词的形式有3种：表示拓扑结构的谓词、表示空间方向的谓词和表示距离的谓词[5]。各种各样的空间谓词可以构成空间关联规则。如，距离信息（如Close_to(临近)、Far_away(远离)）、拓扑关系（Intersect（交）、Overlap（重叠）、Disjoin(分离)）和空间方位（如Right_of(右边)、West_of(西边)）。实际上大多数算法都是利用空间数据的关联特性改进其分类算法，使得它适合于挖掘空间数据中的相关性，从而可以根据一个空间实体而确定另一个空间实体的地理位置，有利于进行空间位置查询和重建空间实体等。大致算法可描述如下：(1)根据查询要求查找相关的空间数据；(2)利用临近等原则描述空间属性和特定属性；(3)根据最小支持度原则过滤不重要的数据；(4)运用其它手段对数据进一步提纯(如OVERLAY)；(5)生成关联规则。

关联规则通常可分为两种：布尔型的关联规则和多值关联规则。多值关联规则比较复杂，一种自然的想法是将它转换为布尔型关联规则，由于空间关联规则的挖掘需要在大量的空间对象中计算多种空间关系，因此其代价是很高的。—种逐步求精的挖掘优化方法可用于空间关联的分析，该方法首先用一种快速的算法粗略地对一个较大的数据集进行一次挖掘，然后在裁减过的数据集上用代价较高的算法进一步改进挖掘的质量。因为其代价非常高，所以空间的关联方法需要进一步的优化。

对于空间数据，利用关联规则分析，可以发现地理位置的关联性。例如，85%的靠近高速公路的大城镇与水相邻，或者发现通常与高尔夫球场相邻的对象是停车场等。

3 空间数据挖掘技术的研究方向

3.1 处理不同类型的数据

绝大多数数据库是关系型的，因此在关系数据库上有效地执行数据挖掘是至关重要的。但是在不同应用领域中存在各种数据和数据库，而且经常包含复杂的数据类型，例如结构数据、复杂对象、事务数据、历史数据等。由于数据类型的多样性和不同的数据挖掘目标，一个数据挖掘系统不可能处理各种数据。因此针对特定的数据类型，需要建立特定的数据挖掘系统。

3.2 数据挖掘算法的有效性和可测性

海量数据库通常有上百个属性和表及数百万个元组。GB数量级数据库已不鲜见，TB数量级数据库已经出现，高维大型数据库不仅增大了搜索空间，也增加了发现错误模式的可能性。因此必须利用领域知识降低维数，除去无关数据，从而提高算法效率。从一个大型空间数据库中抽取知识的算法必须高效、可测量，即数据挖掘算法的运行时间必须可预测，且可接受，指数和多项式复杂性的算法不具有实用价值。但当算法用有限数据为特定模型寻找适当参数时，有时也会导致物超所值，降低效率。

3.3 交互性用户界面

数据挖掘的结果应准确地描述数据挖掘的要求，并易于表达。从不同的角度考察发现的知识，并以不同形式表示，用高层次语言和图形界面表示数据挖掘要求和结果。目前许多知识发现系统和工具缺乏与用户的交互，难以有效利用领域知识。对此可以利用贝叶斯方法和演译数据库本身的演译能力发现知识。

3.4 在多抽象层上交互式挖掘知识

很难预测从数据库中会挖掘出什么样的知识，因此一个高层次的数据挖掘查询应作为进一步探询的线索。交互式挖掘使用户能交互地定义一个数据挖掘要求，深化数据挖掘过程，从不同角度灵活看待多抽象层上的数据挖掘结果。

3.5 从不同数据源挖掘信息

局域网、广域网以及Internet网将多个数据源联成一个大型分布、异构的数据库，从包含不同语义的格式化和非格式化数据中挖掘知识是对数据挖掘的一个挑战。数据挖掘可揭示大型异构数据库中存在的普通查询不能发现的知识。数据库的巨大规模、广泛分布及数据挖掘方法的计算复杂性，要求建立并行分布的数据挖掘。

3.6 私有性和安全性

数据挖掘能从不同角度、不同抽象层上看待数据，这将影响到数据挖掘的私有性和安全性。通过研究数据挖掘导致的数据非法侵入，可改进数据库安全方法，以避免信息泄漏。

3.7 和其它系统的集成

方法、功能单一的发现系统的适用范围必然受到一定的限制。要想在更广泛的领域发现知识，空间数据挖掘系统就应该是数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等技术的集成。

4 有待研究的问题

我们虽然在空间数据挖掘技术的研究和应用中取得了很大的成绩，但在一些理论及应用方面仍存在急需解决的问题。

4.1 数据访问的效率和可伸缩性

空间数据的复杂性和数据的大量性，TB数量级的数据库的出现，必然增大发现算法的搜索空间，增加了搜索的盲目性。如何有效的去除与任务无关的数据，降低问题的维数，设计出更加高效的挖掘算法对空间数据挖掘提出了巨大的挑战。

4.2 对当前一些GIS软件缺乏时间属性和静态存储的改进

由于数据挖掘的应用在很大的程度上涉及到时序关系，因此静态的数据存储严重妨碍了数据挖掘的应用。基于图层的计算模式、不同尺度空间数据之间的完全割裂也对空间数据挖掘设置了重重障碍。空间实体与属性数据之间的联系仅仅依赖于标识码，这种一维的连接方式无疑将丢失大量的连接信息，不能有效的表示多维和隐含的内在连接关系，这些都增加了数据挖掘计算的复杂度，极大地增加了数据准备阶段的工作量和人工干预的程度。

4.3 发现模式的精炼

当发现空间很大时会获得大量的结果，尽管有些是无关或没有意义的模式，这时可利用领域的知识进一步精炼发现的模式，从而得到有意义的知识。

在空间数据挖掘技术方面，重要的研究和应用的方向还包括：网络环境上的数据挖掘、栅格矢量一体化的挖掘、不确定性情况下的数据挖掘、分布式环境下的数据挖掘、数据挖掘查询语言和新的高效的挖掘算法等。

5 小结

随着GIS与数据挖掘及相关领域科学研究的不断发展，空间数据挖掘技术在广度和深度上的不断深入，在不久的将来，一个集成了挖掘技术的GIS、GPS、RS集成系统必将朝着智能化、网络化、全球化与大众化的方向发展。

I. GIS的专业技术指的是哪些技术呢

GIS即地理信息系统（Geographic
Information
System），广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。
GIS与其他几种信息系统密切相关，但由于其处理和分析地理数据的能力使其与它们相区别。尽管没有什么硬性的和快速的规则来给这些信息系统分类，但下面的讨论可以帮助区分GIS和桌面制图、计算机辅助设计CAD、遥感、DBMS、以及GPS技术。
桌面制图
桌面制图系统用地图来组织数据和用户交互。这种系统的主要目的是产生地图：地图就是数据库。大多数桌面制图系统只有及其有限的数据管理、空间分析以及个性化能力。桌面制图系统在桌面计算机上进行操作，例如PC机，Macintosh以及小型UNIX工作站。
计算机辅助设计CAD
计算机辅助设计(CAD)系统促进了产生建筑物和基本建设的设计和规划。这种设计需要装配固有特征的组件来产生整个结构。这些系统需要一些规则来指明如何装配这些部件，并具有非常有限的分析能力。CAD系统已经扩展可以支持地图设计，但管理和分析大型的地理数据库的工具很有限。
遥感和GPS
遥感是一门使用传感器对地球进行测量的科学和技术，例如，飞机上的照相机，全球定位系统（GPS）接收器，或其他设备。这些传感器以图象的格式收集数据，并为利用、分析和可视化这些图象提供专门的功能。由于它缺乏强大的地理数据管理和分析作用，所以不能叫作真正的GIS。
数据库管理系统
数据库管理系统专门研究如何存储和管理所有类型的数据，其中包括地理数据。DBMS使存储和查找数据最优化，许多GIS为此而依靠它。相对于GIS而言，它们没有分析和可视化的工具。