内容介绍
用户评论
全部咨询
本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术，构建空间数据挖掘金字塔，研究空间数据挖掘的数据源，导出空间观测数据清理的“李德仁法”，研究基于空间统计学的图像数据挖掘，提出“数据场-云”聚类、基于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法，研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统（GIS）数据挖掘，结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。
本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。
目录
- 序一
序二
序三
前言
第1章 绪论
1.1 空间数据挖掘的由来
1.2 空间数据挖掘国内外研究进展
1.3 空间数据挖掘的难点
1.4 本书的内容和组织结构
参考文献
第2章 空间数据挖掘基础
2.1 基本概念
2.2 空间数据挖掘视角
2.3 从空间数据到空间知识
2.4 空间粒度和空间尺度
2.5 空间数据挖掘可发现的知识类型
2.6 空间知识的表达
2.7 空间在线数据挖掘
2.8 空间数据挖掘与相关学科的关系
2.9 小结
参考文献
第3章 空间数据挖掘的数据源
3.1 空间数据的内容和特性
3.2 空间数据获取
3.3 空间数据结构
3.4 空间数据模型
3.5 空间数据库
3.6 空间数据仓库
3.7 小结
参考文献
第4章 国家空间数据基础设施
4.1 美国的国家空间数据基础设施
4.2 其他国家和地区性空间数据基础设施
4.3 全球空间数据基础设施
4.4 数字地球
4.5 中国国家空间数据基础设施
4.6 小结
参考文献
第5章 空间数据清理
5.1 空间数据清理的必要性
5.2 空间数据清理的概念
5.3 空间数据清理的基本技术
5.4 空间图形图像数据的清理
5.5 空间观测数据的清理
5.6 基于DHP法的空间数据选择
5.7 空间数据的定性定量转换
5.8 小结
参考文献
第6章 空间数据挖掘可用的理论方法
6.1 确定集合理论
6.2 扩展集合论方法
6.3 仿生学方法
6.4 可视化
6.5 决策树
6.6 理论方法讨论
6.7 小结
参考文献
第7章 图像纹理的空间统计分析理论
7.1 研究进展
7.2 随机场理论
7.3 本征随机过程
7.4 在空间数据挖掘中的应用前景
7.5 小结
参考文献
第8章 地学粗空间
8.1 空间实体的描述近似性
8.2 地学粗空间的概念
8.3 粗实体
8.4 粗关系
8.5 粗算子
8.6 基于向量的属性简化
8.7 在地球空间信息学中的应用
8.8 小结
参考文献
第9章 云模型
9.1 空间数据挖掘需要云模型
9.2 云的定义和特性
9.3 基本云模型
9.4 云发生器及其误差
9.5 虚拟云
9.6 云变换
9.7 基于云模型的不确定推理
9.8 小结
参考文献
第10章 数据场
10.1 空间数据辐射
10.2 数据场的概念和性质
10.3 数据场的场强函数
10.4 数据场的势
10.5 数据场的影响因素
10.6 数据场的可视化
10.7 小结
参考文献
第11章 基于概念格的空间数据挖掘
11.1 概念的形成
11.2 关联规则挖掘算法
11.3 概念格理论研究
11.4 概念格的构建和Hasse图的绘制
11.5 关联规则的生成
11.6 算法时间复杂度
11.7 基于概念格的分类和聚类算法研究
11.8 小结
参考文献
第12章 宝塔滑坡的监测数据挖掘
12.1 宝塔滑坡
12.2 滑坡监测数据挖掘的可行性
12.3 宝塔滑坡形变监测数据挖掘的视角
12.4 同点异时同向的视角挖掘
12.5 异点同时同向的视角挖掘
12.6 异点异时同向的视角挖掘
12.7 基于数据场的例外挖掘
12.8 宝塔滑坡形变监测的知识及讨论
12.9 小结
参考文献
第13章 基于归纳学习和粗集的空间数据挖掘
13.1 基于归纳学习的空间数据挖掘
13.2 基于粗集的空间数据挖掘
13.3 粗集的潜在应用
13.4 小结
参考文献
第14章 空间聚类知识挖掘
14.1 聚类挖掘算法回顾
14.2 “数据场-云”聚类
14.3 基于数据场的模糊综合聚类
14.4 基于数学形态学的聚类
14.5 小结
参考文献
第15章 基于空间统计学的图像挖掘
15.1 基于纹理的图像检索
15.2 图像模板窗口的确定
15.3 遥感图像检索的特征提取
15.4 小结
参考文献
第16章 空间数据挖掘系统研发
16.1 系统结构和开发策略
16.2 主要空间数据挖掘系统
16.3 GISDBMiner和RSImageMiner的研制
16.4 小结
参考文献
第17章 结论和展望
17.1 创新和结论
17.2 应用前景
彩色图版
附英文目录
京公网安备 11010102004214号