空间数据挖掘研究的进展

对空间数据挖掘与传统数据挖掘进行比较。根据数据挖掘的目的分类,对已有的空间数据挖掘的主要方法及特点进行分析,包括空间数据概化、空间规则挖掘、空间分类、空间趋势预测、空间聚类、空间离群点查找等。对国内外空间数据挖掘的现状作了总结和评述。最后,对未来可能的研究方向也作了分析展望。     

CAMFT算法在遥感影像分割中的应用

遥感影像具有数据量大、数据结构复杂、连续、存在缺损与误差等特点,根据遥感影像的特点,提出一种基于多代表特征树的CAMFT算法.该算法通过多代表点特征树把海量空间数据进行压缩来提高效率,并且可以捕捉复杂形状聚类;算法CAMFT融人了采样思想,进一步增强了处理大型数据的能力.实验结果表明,该方法聚类精度优于K-Mean算法.     

环境调控空间决策支持系统的模型设计

当前我国的环境形势严峻，经济社会发展与资源环境不协调的矛盾相当突出。环境调控应有有效的科学工具支持。本文基于空间数据挖掘的方法，对环境调控的决策支特系统的模型进行了设计，论述系统的功能模块设计与架构。