空间数据挖掘理论与应用

第1章 绪论 1

1.1 空间数据挖掘的由来 1

1.2 空间数据挖掘的价值 8

1.3 空间数据挖掘的难点 10

1.4 本书的内容和组织结构 13

第2章 空间数据挖掘基础 15

2.1 基本概念 15

2.2 空间数据挖掘视角 18

2.3 空间数据挖掘金字塔 22

2.4 空间粒度和空间尺度 27

2.5 空间数据挖掘的知识类型 29

2.6 空间知识的表达 33

2.7 空间数据挖掘与相关学科的关系 35

2.8 空间数据挖掘系统 39

2.9 小结 40

第3章 空间数据挖掘的数据源 41

3.1 空间数据的内容和特性 41

3.2 空间数据获取 45

3.3 空间数据结构 48

3.4 空间数据模型 51

3.5 空间数据的组织和管理 56

3.6 国家空间数据基础设施 62

3.7 中国国家空间数据基础设施 68

3.8 从空间数据基础设施到大数据 73

3.9 小结 77

第4章 空间数据清理 78

4.1 空间数据的污染问题 78

4.2 空间数据清理的基本内容 83

4.3 空间观测数据的清理 86

4.4 空间图形图像的清理 102

4.5 基于DHP法的空间数据选择 104

4.6 小结 110

第5章 空间数据挖掘可用的理论方法 112

5.1 确定集合论 112

5.2 扩展集合论 119

5.3 仿生学 121

5.4 可视化 123

5.5 决策树 124

5.6 小结 125

第6章 数据场 126

6.1 空间数据辐射 126

6.2 数据场的概念和性质 129

6.3 数据场的场强和势 133

6.4 小结 140

第7章 云模型 141

7.1 随机性和模糊性 141

7.2 云模型的概念 142

7.3 云模型的类型 145

7.4 云发生器 149

7.5 云变换 157

7.6 基于云模型的不确定推理 158

7.7 小结 161

第8章 地学粗空间 162

8.1 粗集的局限 162

8.2 地学粗空间的概念 164

8.3 地学粗空间的组成 168

8.4 基于向量的属性简化 174

8.5 在地球空间信息学中的应用 176

8.6 小结 180

第9章 概念格 181

9.1 概念的形成 181

9.2 概念格理论 184

9.3 概念格的构建和Hasse图的绘制 191

9.4 小结 203

第10章 宝塔滑坡的监测数据挖掘 204

10.1 宝塔滑坡 204

10.2 滑坡监测数据挖掘的可行性 207

10.3 宝塔滑坡形变监测数据挖掘的视角 211

10.4 同点异时同向的视角挖掘 215

10.5 异点同时同向的视角挖掘 222

10.6 异点异时同向的视角挖掘 227

10.7 基于数据场的例外挖掘 230

10.8 宝塔滑坡形变监测的知识及讨论 234

10.9 小结 240

第11章 GIS数据挖掘 241

11.1 空间关联规则挖掘 241

11.2 基于归纳学习挖掘空间分布规则 251

11.3 基于粗集发现决策知识 256

11.4 空间聚类知识挖掘 265

11.5 基于GIS数据的GISDBMiner 277

11.6 小结 279

第12章 遥感图像挖掘 281

12.1 遥感图像滤波和增强 281

12.2 遥感图像分类 282

12.3 遥感图像检索 291

12.4 时空分布的视频数据挖掘 303

12.5 人脸表情挖掘 310

12.6 基于遥感图像的RSImageMiner 317

12.7 小结 323

参考文献 324

相关的国家发明技术专利和软件 332

索引 333

后记 336