GIS与空间数据挖掘集成在农业中的应用

随着数据挖掘的发展与日益成熟,空间数据挖掘成为研究的热点之一,可以广泛地应用于地理信息系统、遥感图像处理、计算机利用等领域。进行了GIS与空间数据挖掘集成技术的初探,探讨DM在GIS中应用的必要性与可能性,以解决GIS中面临的"数据丰富但知识贫乏"的瓶颈问题。介绍在GIS数据库中进行数据挖掘,可以发现的知识类型和具体应用,最后以马尔可夫预测法预测未来几年的农业收成状态的实例说明空间数据挖掘技术对GIS的贡献。     

空间数据挖掘中的空间数据结构的研究

空间数据不仅具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点,而且包含空间不确定性。同时,空间数据结构对数据在计算机中的组织方式和分布起决定性作用。     

空间数据挖掘关键问题研究

信息化的发展使得更多的空间数据被利用,因此获取空间知识也越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文着重阐述了空间关联规则、空间分类规则、Rough集理论和空间数据挖掘结果的可视化问题,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。     

空间数据挖掘及其发展研究

探讨了空间关联规则,利用移动计算中基于Apriori算法的空间关联规则提取的例子,详细介绍了经典算法Apriori算法在空间关联规则中的应用,并对空间数据挖掘的发展进行了展望。     

林业基础空间数据挖掘系统设计

数字林业的发展与推进给林业带来了海量的时空数据。本文提出了基于数据挖掘技术的林业基础时空数据挖掘系统,并提出了其具体实施步骤与过程。这将为我国林业发展规律的深层次研究、实现林业可持续发展提供技术与理论支持,具较强的现实意义。     

空间数据挖掘在储层表征中的应用实践

储层表征的过程可以看成是尽可能地整合多种数据源形成储层地质知识库的过程。在储层表征过程中应用数据挖掘方法应按照原始数据及研究成果收集、数据预处理、储层知识获取、储层知识质量评估和储层知识入库等5个步骤进行。按照这5个步骤,在吐哈油田温西一区块的研究过程中应用空间叠加分析和统计学方法研究了其沉积微相与生产动态的对应关系,采用地质统计学方法定量地获取了三间房组第二砂层组的沉积微相分布知识,应用可视化方法检查了该储层模型的准确性。实践表明,应用数据挖掘方法不仅可以提高储层表征工作效率,而且可以交互验证各个阶段的储层知识,保证储层知识的完整性和正确性。     

智能推荐系统在个性化数据挖掘中的应用研究

现今家庭数字化已经是大势所趋,网络信息技术也已然融入到了我国的千家万户中,进而推进大数据时代的到来。在当今时代背景下,如何在海量的信息中为用户筛选出具有个性化、智能化的数据不仅是当前推荐系统所要攻克的重要难题,实质也是其发展机遇。智能推荐系统兴起不久,乃是一项新兴科技,该类系统能够智能化地分析用户的个人信息、行为偏好与社会关系等因素,并有效为用户推荐出合适的数据。鉴于此,本文将基于协同信息筛选技术,并结合个性化数据挖掘技术,构建研究一个智能推荐系统,相信对于智能推荐系统的进一步普及与发展具有一定积极作用。     

数据挖掘在精准农业中的应用现状及发展趋势

随着与计算机相关的信息技术在精准农业上的广泛应用,积累了大量与精准农业生产过程密切相关的属性数据和空间数据,使得数据挖掘技术在其领域中显示出越来越重要的作用.文中结合农业领域的特点,系统综述了聚类分析、决策树、关联规则、粗糙集等主要数据挖掘技术在精准农业中的应用现状及应用前景.     

GIS空间分析研究进展综述

主要分析GIS空间分析的内容、技术方法、应用模型和实现方式,并对未来发展进行了展望。     

基于空间数据挖掘的广东省旱改水优先区选择

随着新型城镇化水平的不断提高,大量耕地将会被占用。为有效遏制水田面积减少趋势,提升耕地质量,保障粮食安全,各地政府开始实施旱改水工程改造,即将同等数量的旱地改造为水田的方式间接开发水田。旱改水优先区域选择是实施改造先后顺序的重要评判标准。借助WEKA软件,基于空间数据挖掘的方法来选择旱改水优先区:(1)通过属性选择获取相关性较高的9个改造因子,实现数据的预处理;(2)通过K-means聚类分析将研究对象划分成5类簇;(3)通过Apriori关联规则挖掘出分区因子属性之间最强关联关系作为决策挖掘出优先改造的簇,并对结果进行分析。应用于我国广东省,试验证明,空间数据挖掘有效地从庞大数据量中提取信息,耦合空间关系,把数据转化为有用的知识,使用空间数据挖掘的方法选择优先区是可行和科学的。     

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

我国渔业正处于高速发展时期,渔业生产数据大量积累,如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法,并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展,并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为,在渔业信息化发展相对成熟的前提下,数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节,为渔业生产发展提供有效的决策支持。     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

基于空间数据挖掘的重庆土地集约利用空间分异分析

运用主成分分析法和空间聚类方法对重庆市的城市土地集约利用情况进行了测度和评价,将重庆土地集约利用水平分为4级.总结出重庆市土地利用集约度空间分异特点为中心向外围递减的圈层式空间分异结构.最后分析了重庆城市空间发展存在的问题,并提出了相关优化策略,以便更好地提高城市土地利用集约度,探寻更优的城市空间架构.     

空间数据存储器的关键问题研究

空间数据引擎是实现海量空间数据存储和管理的解决方案.随着GIS应用的扩大,多用户并发操作成为空间数据引擎的基本要求.从空间数据存储模型的研究出发,对空间数据存储器的架构、多用户并发控制等关键问题进行阐述,提出了锁和版本并发控制方式.     

基于智能Agent的自动数据挖掘系统构建

数据挖掘是战略性的工具,对于未经过专门培训的人而言运用数据挖掘工具具有一定的难度,而要聘用专门的数据挖掘人员需要资金支撑,为解决此问题,本文构建一个基于智能Agent的自动数据挖掘系统框架。     

基于GIS的森林资源空间数据挖掘方法研究——以紫金山为例

空间数据挖掘,可以从森林资源空间数据库中抽取未清楚表现出来的隐含的知识和空间关系,为森林空间规划和经营措施设计提供科学依据。以南京紫金山国家森林公园为研究对象,以2002年森林资源二类调查空间数据库、2002年遥感卫星SPOT5数据包为主要信息源,选取与风景林美景度有关的林分、地形、人类干扰等10个环境因子,在ArcGIS 9.3平台上,进行空间热点探测、趋势面分析、地理加权回归、C5.0决策分析。研究表明:高美景度风景林主要分布在南坡的中上部,而低美景度风景林主要分布在紫金山森林公园外围;风景林美景度在空间分布上呈现出一种圆心偏东的同心圆状分布格局;风景林美景度与林分生长状况正相关,与所处位置的海拔高度正相关,与距离公路、与居民点距离等人为因素的干扰强度负相关;C5.0决策分析归纳的3个示例规则所揭示的知识与空间热点分析、趋势面分析、地理加权回归的结论保持一致,4个主要输入变量的重要性依次为:平均胸径(0.33)>海拔(0.25)>与公路距离(0.23)>与居民点距离(0.21)。     

基于土地利用的空间数据挖掘系统的设计与实现

通过叙述聚类分析、空间数据挖掘和地理信息系统的概念,结合土地利用数据库,对系统的体系结构、设计与实现进行了详尽的阐述,提出了一个基于聚类的空间数据挖掘系统框架,并结合实例进行了分析与验证。     

现代数据挖掘技术研究进展

综述了数据挖掘技术,阐述了数据挖掘产生的背景、定义和功能,论述了数据挖掘的技术和算法,介绍了数据挖掘的应用现状、研究热点及今后的发展方向。