空间数据库报告分析
空间数据库设计
空间数据库设计随着现代科技的不断进步，空间数据库设计已成为地理信息系统（GIS）和相关领域中一个至关重要的环节。
空间数据库主要负责存储和管理地理空间数据，包括但不限于地形、地貌、建筑物、道路等地理信息。
本文将探讨空间数据库设计的重要性及其在实现数据高效存储和管理方面的关键作用。
一、空间数据库设计概述空间数据库设计是针对空间数据的存储和管理进行规划和构建的过程。
它需要对空间数据的特性和关系进行深入理解，并运用相关的数据库技术来实现数据的有效组织和存储。
空间数据库设计需要考虑数据模型的建立、数据结构的优化、数据存储的方式以及数据访问的控制等问题。
二、空间数据库设计的重要性1、提高数据存储效率空间数据库设计通过对数据模型的优化和数据结构的调整，可以提高数据的存储效率。
这不仅可以减少存储空间的需求，还可以降低数据的维护成本。
2、增强数据管理能力通过合理的空间数据库设计，可以实现对空间数据的有效管理，包括数据的查询、更新、删除等操作。
这有助于提高数据处理效率，并保证数据的一致性和完整性。
3、促进数据共享与应用良好的空间数据库设计可以促进数据的共享与应用。
通过数据模型和数据结构的规范化，可以实现不同系统之间的数据共享和交互，从而扩大数据的应用范围。
三、空间数据库设计的关键环节1、数据模型的选择与优化在空间数据库设计中，选择适合的数据模型是至关重要的。
常见的空间数据模型有层次模型、网络模型、关系模型等，选择哪种模型取决于具体的应用需求和数据特点。
还需要根据实际需求对数据模型进行优化，以提高数据处理效率。
2、数据结构的规划与调整数据结构是空间数据库设计的核心部分，它决定了数据的组织方式和访问方式。
在规划数据结构时，需要考虑数据的完整性、一致性、并发控制等因素，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，还需要根据实际应用需求对数据结构进行调整和优化，以满足不同场景下的数据处理需求。
3、数据存储策略的制定与实施制定合理的数据存储策略可以有效提高空间数据库的性能。
数据库运行分析报告范文
数据库运行分析报告范文一、引言数据库是现代企业信息管理的重要组成部分，它的正常运行对于企业的顺利运营至关重要。
为了确保数据库的高效、稳定和安全运行，不仅需要定期的维护和管理，还需要进行定期的运行分析。
本篇报告旨在对某企业数据库的运行情况进行全面分析，帮助企业了解数据库的优劣势，并提出改进措施。
二、运行环境分析1. 数据库规模和使用情况：企业数据库包含X个表，总数据量约为X GB。
根据使用情况统计，数据库的读取操作占总操作量的80%，写入操作占20%。
2. 硬件配置：数据库服务器配置为X CPU、X GB内存、X个磁盘阵列。
根据监控数据显示，CPU利用率平均在X%左右，内存利用率平均在X%左右，磁盘阵列的读写延迟在正常范围内。
三、性能分析1. 响应时间分析：通过对数据库的读取和写入操作进行性能测试，得出平均响应时间分别为X毫秒和X毫秒。
比较与同行业标准相比，响应时间处于正常范围内，但仍有提升空间。
2. 并发处理分析：测试数据库的并发处理能力，发现在峰值时段，数据库的并发连接数达到X个，平均每秒处理X个事务。
根据系统需求和数据库规模，数据库的并发连接数和事务处理量还能满足需求，但应注意随着业务增长的需求，及时进行扩容或优化。
四、安全性分析1. 数据备份与恢复：数据库定期进行全量备份和差异备份，备份数据存储在独立的硬盘上，并经过加密保护。
测试数据恢复操作，验证了备份的完整性和可恢复性。
2. 运行日志和审计：数据库运行日志完整，并进行了定期监控。
对于敏感操作，数据库进行了审计，并有专人进行监控和分析。
安全审计的结果显示数据库运行符合公司安全策略，未发现异常操作。
五、稳定性分析1. 故障恢复和容灾：数据库服务器配置了故障恢复和容灾机制，采用主从复制方式进行数据同步，确保在主服务器故障时备份服务器能够正常接管。
2. 监控和报警：数据库的监控系统设置了合适的阈值，并能及时发出报警信息。
根据对报警的统计分析，数据库的异常情况较少，运行稳定。
五大数据库建设现状分析
五大基础数据库建设现状1、自然资源和空间地理基础数据库该库是四大基础数据库中建设难度最低的，因为其中的信息收集相对容易，不涉及过多的部门利益分配等敏感问题。
目前该库已基本建成，但真正投入使用的省市并不多。
2012年5月31日，国家自然资源和地理空间基础信息库项目水利资源数据分中心数据整合改造合同验收和工程初步验收会在北京召开。
国家自然资源和地理空间基础信息库项目是我国第一个开展建设的国家级信息库，由国家发展和改革委牵头，由11个部门和单位参加，水利部承担其中的水利资源数据分中心建设。
该项目初步设计报告于2007年得到国家发展改革委员会的批复后正式实施，在水利部领导的高度重视和大力支持下，在发改委项目办的指导下，在水利资源数据分中心各参建单位的共同努力下，水利资源数据分中心建成了水文、水质、水资源、水利设施、土壤侵蚀、水能资源、农村水电、大型灌区等方面的8个专题信息库、90个专题信息产品、21个综合信息子库，完成了实用规范和管理办法的编制与试行工作，数据库管理系统已上线并稳定运行。
2、人口基础数据库人口基础信息库的主体包括公民身份号码、姓名、性别、民族、出生地等基本信息，还包括各部门业务系统在利用人口基本信息过程中产生的、其他部门存在共享需求的人口信息，实现互联互通和信息共享。
人是任何社会中最基本的活动主体，现代社会中尤其强调以人为本。
随着我国管理模式逐步向以人为本转变，人的基本信息在整个行政管理中越来越发挥重要作用。
劳动就业、税收征管、个人信用、社会保障、人口普查、婚姻家庭、计划生育、打击犯罪等方方面面的工作无不与人口基础信息密切联系。
尽管我国的人口信息有一定的积累和基础，但由于没有从根本上重视它，对其作用认识不足，以至于人口信息系统分散，至今尚未建立覆盖全部人口、代码唯一的基础信息库。
更为重要的是，人口信息多头采集，各人口信息库的完整性、准确性、及时性都不够，流动和死亡人口等信息采集困难，其应用也受到条块分割、互联不畅等问题的限制。
空间数据库的建立实验报告
空间数据库的建立实验报告空间数据库是一种用于存储和管理空间数据的数据库系统。
它具有将空间数据与地理位置进行关联的能力，能够有效地存储和查询地理信息。
本文将介绍空间数据库的建立实验报告。
一、引言空间数据库是地理信息系统（Geographic Information System，GIS）中的重要组成部分，它可以存储和管理地理空间数据，如地图、遥感图像等。
在实际应用中，空间数据库可以广泛应用于城市规划、环境监测、交通管理等领域。
本实验旨在通过建立一个空间数据库，探索其在地理信息管理中的应用。
二、实验目的1.了解空间数据库的基本概念和原理；2.掌握空间数据库的建立方法；3.熟悉空间数据库的查询与分析功能；4.实践运用空间数据库解决实际问题。
三、实验步骤1.选择合适的空间数据库管理系统（Spatial Database Management System，SDMS），如PostgreSQL+PostGIS；2.安装和配置SDMS，确保系统正常运行；3.创建数据库，并设计空间数据表结构；4.导入地理空间数据，如地图数据、遥感图像等；5.进行数据查询和分析，验证空间数据库的功能。
四、实验结果与分析在实验中，我们选择了PostgreSQL作为SDMS，并通过PostGIS 扩展实现空间数据的存储和管理。
首先，我们创建了一个名为"gis"的数据库，并设计了三个表：地图表、地点表、线路表。
地图表存储了各个地图的名称、边界等信息；地点表存储了各个地点的名称、经纬度等信息；线路表存储了各个线路的起点、终点、长度等信息。
然后，我们导入了一份城市地图数据，并进行了一些简单的查询和分析。
通过查询地点表，我们可以找到某个地点的经纬度；通过查询线路表，我们可以计算某条线路的长度。
此外，我们还可以通过空间查询，查找某个地点周围一定范围内的其他地点。
实验结果表明，空间数据库能够有效地存储和管理地理空间数据，并提供了丰富的查询和分析功能。
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析1. 引言1.1 研究背景房地产测绘一直是城市规划和管理中的重要环节，对于合理利用土地资源、保障国家土地安全具有重要意义。
随着科技的不断发展，空间数据库的应用已经越来越广泛，为房产测绘数据系统的设计与实现提供了更多可能性。
在过去，传统的房产测绘数据系统存在着数据处理效率低、查询分析能力弱、数据准确性不高等问题，亟需一种更先进、更高效的系统来满足日益增长的需求。
本文旨在基于空间数据库技术，设计并实现一套高效的房产测绘数据系统，以解决传统系统存在的问题，提高数据处理效率和精度，为城市规划和管理提供更好的支持。
通过对该系统的需求分析、设计与实现，可以更好地促进房地产测绘领域的发展，推动城市规划和管理的现代化进程。
1.2 研究意义房产测绘数据系统是一种基于空间数据库的系统，它将房地产测绘数据和地理信息整合在一起，为房产管理、土地规划和市场分析等提供了重要支持。
研究房产测绘数据系统的意义在于提高房地产行业的效率和准确性，促进城市规划和土地利用的科学决策，推动房地产市场的健康发展。
房产测绘数据系统的建立可以帮助政府部门更好地制定土地政策和规划，提高土地利用效率和科学性。
通过对房产信息的精准统计和分析，可以帮助政府监管和防范房地产市场的风险，维护市场秩序和公平竞争环境。
对于房地产开发商和房产经纪公司来说，房产测绘数据系统的建立可以帮助其更好地了解市场需求和供给情况，提高项目的规划和开发效率，降低风险并提高盈利能力。
1.3 研究现状当前，随着城市发展和数字化技术的不断进步，房产测绘数据系统在房地产行业中扮演着越来越重要的角色。
通过收集、存储和管理房产相关的空间数据，这些系统能够为政府部门、开发商和投资者提供准确的地理信息支持，帮助他们更好地进行规划、管理和决策。
在国内外，已经出现了一些针对房产测绘数据的系统和软件，如ArcGIS、MapInfo等。
这些系统在空间数据处理、地图可视化和空间分析方面有着较强的功能，但在应对大规模、复杂数据处理和实时查询方面仍存在一定局限性。
空间分析算法实验报告
矢量数据分析数据：城市主要交通道路图、城市主要居民区图、城市停车场分布图、城市主要商场分布图。
要求：离城市主要交通线路50m以内，以保证商场交通的通达性；保持在居民区100m范围内，便于居民步行到达商场；距离停车场100m范围内，便于顾客停车；距离已经存在的商场500m范围之外，减少竞争压力。
流程：根据条件给主要交通道路、居民区、停车场分别做缓冲区并叠置分析。
主要交通道路缓冲区：居民区缓冲区：停车场缓冲区：叠置分析：叠置分析结果：用其他商场的500m缓冲区擦除叠置分析的结果，剩下距离其他商场500m以外且满足其他三个条件的部分：处理结果：在主要线路缓冲区、居民区缓冲区、停车场缓冲区的属性表中添加一列并且全部赋值为1，在其他商场500m以内的属性表中添加一列并且全部赋值为-1：将四个缓冲区叠加：添加一个class字段存放前面四个字段的和并求和：将结果根据不同的class值分级设色，显示结果：栅格数据分析数据：土地利用数据、地面高程数据、娱乐场所分布数据、现有学校分布数据。
要求：新学校选择地势平坦、结合土地利用数据，选择成本较低的区域、距离娱乐场所越近越好、距离现有学校较远各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离现有学校距离占0.25，土地利用类型和地形因素各占0.125。
流程：从高程数据提取坡度数据集，得到结果：从娱乐场所数据中提取娱乐场所直线距离数据：从学校数据中提取学校直线距离数据：学校的位置在平坦地区比较有利。
因此，采用等间距分级把坡度分为10级。
平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性，陡峭的地区赋以比较小的值，得到坡度适宜性数据：分别重分类娱乐场直线距离数据集、现有学校直线距离数据集，三者结果分别如下：重分类土地利用类型数据，由于水体、湿地均不适合建学校所以直接删除，对其他利用类型分别根据适宜程度赋不同数值：最后使用栅格计算器将四个数据集分别乘不同权重相加，但是结果因为软件原因未能算出，所以这里借用其他同学的结果图：网络分析数据：燃气管网网络、故障点要求：根据多名用户反馈自家的天然气出现故障不能使用的情况，判断可能发生故障的地点，确定需要关闭的阀门，以确保维修过程的安全，同时对能够影响到的区域加以通知。
空间数据库实习总结
202年空间数据库实习总结202*年空间数据库实习总结空间数据库实习总结经过对空间数据库的课堂教学的学习，我们对空间数据库的建立有了理论上的基础，于十八周进行了空间数据库的课程设计实习。
此次实习主要在计算机上实现，在ArcCatalog和ArcGIS软件平台上进行。
旨在让学生在已基本掌握各种空间数据库的存贮和管理技术的基础上，进行空间数据维护和管理的训练，在GIS原理、空间数据库理论、常用软件功能和相关专业知识之间建立起联系，培养学生具有编写实习报告的能力。
本实习可加深学生对各种空间数据库的原理和方法的理解，为后续的GIS软件设计课程及GIS科学研究打下良好的基础。
在独立完成《地理信息系统实习教程》第八篇“空间数据维护与管理”的所有练习后，我们基本上对拓扑规则有一定了解，对建立拓扑关系和应用拓扑关系对数据质量的检验的操作方法也有一定了解；对建立Geodatabase 数据库，将CAD的DWG文件转换成可以被ArcGIS接受的线要素等，进而转换成多边形，再生成网格；具体操作了投影变换、坐标变换的练习，进行了坐标转换、左边拉伸、接边、影像配准等等操作；还进行了对数据源和元数据的学习在此基础上我们可以建立基本的数据库Geodatabase。
最后，进行了“重庆交通大学空间数据库”设计，由于缺乏基本数据，所以此次“重庆交通大学空间数据库”的设计只有基本的思路设计，即需求分析，概念设计（概念模型的建立，即“实体关系”模型即E-R模型的建立），逻辑设计（逻辑数据模型即关系模型的建立），物理设计（物理数据模型的建立）。
在此次实习过程中，扩展阅读：空间数据库考试复习总结1、什么叫空间数据库？数据库的发展历程。
答：空间数据库是存在于电脑信息介质（如硬盘、光盘）上，而且数据按一定的格式存放，可长期存储、有组织的、可共享的数据集合。
数据库发展经历了三个阶段：(1)人工管理阶段(五十年代中期以前)(2)文件系统阶段(五十年代后期至六十年代后期)(3)数据库系统阶段(七十年代初至现在)发展历程：1、全文件方式2、文件+关系数据库（RDBS）空间数据管理由文件==〉文件集合==〉专用型空间数据库如：早期的Arc/Info，MapInfo系统3、全关系型数据库方式OracleSpatial4、面向对象关系型数据库方式（ArcGIS方式）5、面向对象（OO）的空间数据库方式。
空间数据库上机实验报告
一、建立Geodatabase数据文件1、新建一个Geodatabase：如图1.1所示：在ArcCatalog环境下新建一个名为“Personal Geodatabase”的数据文件。
1.1 建好的Geodatabase数据文件2、新建要素集：在Personal Geodatabase下，新建一个shanghai要素集，定义坐标系统为高斯投影（如图1.2所示），单位为米，精度为1。
1.2 创建要素数据集3、新建要素类：在shanghai要素集中，新建一个parcel和pole要素类， parcle的Shape字段类型为polygon，新增字段 parcel_name（文本型）、 owner_name （文本型）；pole的Shape 字段类型为点类型，新增三个字段：类型（短整型）、高度（短整型）和管理部门（文本型）。
1.3 创建parcel要素类1.4 创建pole要素类4、新建表：如图1.5所示，在Personal Geodatabase下，新建一个owner表，新增字段name （文本型）、age （短整型）1.5 创建owner表二、创建子类1、新建子类：单击鼠标右键，打开pole要素类的属性表，选择子类选项卡，根据type字段创建pole类型子类，包括Wood、Steel和Cement。
图2.1 pole要素类新建子类2、对子类赋值：如图2.2所示，在ArcMap环境下通过列表框选择对要素子类进行赋值。
图2.2 pole要素类赋值三、按子类定义pole要素类的域：1、打开Geodatabase的属性表，定义三个域：Wood_pole高度域（短整型），20—30ft；Steel_pole的高度域（短整型），30—50ft；pole的管理部门域（文本），市管，区县管。
图3.1 按子类定义pole要素类的域2、打开pole要素类属性表，定义高度和管理部门字段的域，其中，高度按子类定义。
图3.3 定义高度和管理部门字段的域3、检查输入的要素的有效性：在ArcMap环境下，对选中点进行属性编辑，其中管理部门只能在市管和区县管两个值中选择；输入的高度值是否有效，通过Validation（验证要素）命令对选中的要素进行有效性检验。
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空间数据挖掘一、空间数据库概述空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。
空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。
由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。
而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。
空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。
空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。
但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。
空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同表现在以下三个方面：传统数据挖掘处理的是数字和类，而空间数据则是一些更为复杂的数据类型；传统数据挖掘通常具有显式的输入，而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的；在传统数据挖掘中，有一个至关重要的前提假设：数据样品是独立生成的。
而这一假设在空间数据分析中是不成立的。
事实上，空间数据之间是高度自关联的。
二、空间数据挖掘的技术特点(一)数据挖掘算法具有高效、可测的特点数据库一般有数千个表和属性以及上百万个元组。
数据库中千兆级别的数据已不再罕见，因为万亿级别的数量数据库已经腾空出世，取代了千兆级别的数据库。
高维空间的海量数据库不但使搜索的空间变大，而且更容易发现模式存在的错误，所以充分利用相关知识去改变维数，降低维数，删除多余的数据，使数据挖掘的算法更具高效性。
海量空间数据提供知识的算法要有可测性、高效性。
多项式算法和指数算法没有实际的使用价值，但是若把算法换成以有限的数据做成特定的模型来获取合适的参数，实现的价值将会相当可观。
(二)所挖掘的信息来源于各种数据用因特网、广域网、局域网与其他数据源组成一个结构复杂、空间庞大的数据库。
数据进行挖掘主要是在各种语义的非格式化和格式化的数据中挖掘数据知识，这种数据挖掘可以弥补庞大、复杂的数据库所不能查询的数据知识。
数据库本身已拥有分布广、规模大、数据挖掘方法复杂等特性，该特性的要求是要构建一种分布平行的数据挖掘技术。
(三)具有集成功能一个发现系统的功能和方法如果没有足够多样，其能够使用的范围也必定会受到影响和限制。
要想拓宽发现知识的领域，空间数据的挖掘系统就必须要把网络系统、知识管理库、数据管理库、专家系统、可视化系统、决策支持系统等技术集成到一起。
(四)数据挖掘知识可以在多抽象层上交互预测数据库将会挖掘出何种知识，这是一件艰难的事情，因此作为高级的数据查询挖掘系统必须要更深人地探寻更多有利的线索。
数据挖掘具有的交互特点可以帮助用户及时定义出数据挖掘的需求，使数据挖掘的过程得到深化，并以不同的视觉机智地看待数据挖掘技术在多抽象层面上出现的结果。
(五)用户的界面可以达到人机交互的效果空间数据的挖掘目的是要实现数据挖掘结果的准确性，并且要言简意赅，容易表达。
用多角度、多视角的考察方式对知识进行探索发现，把带有图文的界面与高级语言有机结合起来，对数据的结果和要求进行表达。
在当下，还有很多用户无法与知识发现工具和知识发现系统进行人机的交互，针对这种情况，可以选择数据库的演绎方法以及贝叶斯法去发现知识，进而实现用户界面与人进行交互的效果。
(六)数据挖掘的安全性和私有性数据挖掘的过程中，通常会以一种全方位、多角度、多层面的视觉去看待数据，这往往会对数据挖掘的安全性和私有性产生严重影响。
探究、分析数据挖掘时出现的数据不合法人侵等现象，可以对数据库的安全方法进行合理改进，以此来保护信息，防止信息被泄露出去。
(七)对不同的数据进行处理各种数据库之间是存在有关系、有联系的，所以要清楚地分析数据库之间的关系，从而有效地执行对数据库的科学挖掘。
数据应用的领域各有不同，其所在的数据库也将有所不同，经常出现各种类型的复杂数据，同一个数据的挖掘系统没有办法实现对各种数据的处理观，要有针对性地对数据类型的特点，建立符合相关功能的数据挖掘系统。
三、空间数据挖掘常用方法1. 基于概率论的方法。
这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法，所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率。
在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时，可以用这种条件概率作为背景知识来表示不确定性的置信度。
2. 空间分析方法。
指采用综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、密度分析、距离分析、叠置分析、网络分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等在内的分析模型和方法，用以发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或挖掘出目标之间的最短路径、最优路径等知识。
目前常用的空间分析方法包括探测性的数据分析、空间相邻关系挖掘算法、探测性空间分析方法、探测性归纳学习方法、图像分析方法等。
3. 统计分析方法。
指利用空间对象的有限信息和/或不确定性信息进行统计分析，进而评估、预测空间对象属性的特征、统计规律等知识的方法。
它主要运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量或局部变量值的相似程度实现包含不确定性的空间数据挖掘。
4. 归纳学习方法。
即在一定的知识背景下，对数据进行概括和综合，在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘一般的规则和模式的方法。
归纳学习的算法很多，如由Quinlan提出的著名的C5.0决策树算法、Han Jiawei教授等提出的面向属性的归纳方法、裴健等人提出的基于空间属性的归纳方法等。
5. 空间关联规则挖掘方法。
即在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘空间对象（及其属性）之间的关联关系的算法。
最著名的关联规则挖掘算法是Agrawal 提出的Apriori算法；此外还有程继华等提出的多层次关联规则的挖掘算法、许龙飞等提出的广义关联规则模型挖掘方法等。
6. 聚类分析方法。
即根据实体的特征对其进行聚类或分类，进而发现数据集的整个空间分布规律和典型模式的方法。
常用的聚类方法有K-mean, K-medoids方法、Ester等提出的基于R—树的数据聚焦法及发现聚合亲近关系和公共特征的算法、周成虎等提出的基于信息熵的时空数据分割聚类模型等。
7. 神经网络方法。
即通过大量神经元构成的网络来实现自适应非线性动态系统，并使其具有分布存储、联想记忆、大规模并行处理、自学习、自组织、自适应等功能的方法；在空间数据挖掘中可用来进行分类和聚类知识以及特征的挖掘。
8. 决策树方法。
即根据不同的特征，以树型结构表示分类或决策集合，进而产生规则和发现规律的方法。
采用决策树方法进行空间数据挖掘的基本步骤如下：首先利用训练空间实体集生成测试函数；其次根据不同取值建立决策树的分支，并在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，形成决策树；然后对决策树进行剪枝处理，把决策树转化为据以对新实体进行分类的规则。
9. 粗集理论。
一种由上近似集和下近似集来构成粗集，进而以此为基础来处理不精确、不确定和不完备信息的智能数据决策分析工具，较适于基于属性不确定性的空间数据挖掘。
10. 基于模糊集合论的方法。
这是一系列利用模糊集合理论描述带有不确定性的研究对象，对实际问题进行分析和处理的方法。
基于模糊集合论的方法在遥感图像的模糊分类、GIS模糊查询、空间数据不确定性表达和处理等方面得到了广泛应用。
11. 空间特征和趋势探侧方法。
这是一种基于邻域图和邻域路径概念的空间数据挖掘算法，它通过不同类型属性或对象出现的相对频率的差异来提取空间规则。
12. 基于云理论的方法。
云理论是一种分析不确定信息的新理论，由云模型、不确定性推理和云变换三部分构成。
基于云理论的空间数据挖掘方法把定性分析和定量计算结合起来，处理空间对象中融随机性和模糊性为一体的不确定性属性；可用于空间关联规则的挖掘、空间数据库的不确定性查询等。
13. 基于证据理论的方法。
证据理论是一种通过可信度函数（度量已有证据对假设支持的最低程度）和可能函数（衡量根据已有证据不能否定假设的最高程度）来处理不确定性信息的理论，可用于具有不确定属性的空间数据挖掘。
14. 遗传算法。
这是一种模拟生物进化过程的算法，可对问题的解空间进行高效并行的全局搜索，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并可通过自适应机制控制搜索过程以求得最优解。
空间数据挖掘中的许多问题，如分类、聚类、预测等知识的获取，均可以用遗传算法来求解。
这种方法曾被应用于遥感影像数据中的特征发现。
15. 数据可视化方法。
这是一种通过可视化技术将空间数据显示出来，帮助人们利用视觉分析来寻找数据中的结构、特征、模式、趋势、异常现象或相关关系等空间知识的方法。
为了确保这种方法行之有效，必须构建功能强大的可视化工具和辅助分析工具。
16. 计算几何方法。
这是一种利用计算机程序来计算平面点集的Voronoi图，进而发现空间知识的方法。
利用Voronoi图可以解决空间拓扑关系、数据的多尺度表达、自动综合、空间聚类、空间目标的势力范围、公共设施的选址、确定最短路径等问题。
17. 空间在线数据挖掘。
这是一种基于网络的验证型空间来进行数据挖掘和分析的工具。
它以多维视图为基础，强调执行效率和对用户命令的及时响应，一般以空间数据仓库为直接数据源。
这种方法通过数据分析与报表模块的查询和分析工具（如OLAP、决策分析、数据挖掘等）完成对信息和知识的提取，以满足决策的需要。
四、空间数据挖掘算法模型1、空间数据不确定性的Monte Carlo模拟根据不同空间数据的不确定性(误差)分布采用Monte Carlo模拟法进行不确定性模拟．本文中取用2002年中国37个主要大中城市的地理空间经济数据的位置数据和若干属性数据(距海洋的距离、人均GDP、人均年可支配收入和商品房均价)，采用Monte Carlo模拟法对它们进行不确定性模拟，根据不同空间对象的位置数据和不同属性数据的均值和中误差，分别得到不同空间对象的位置数和不同属性数据的1 000组模拟数据。
具体算法如下：1)确定每个待输入空间数据集的不确定性类型(位置数据的圆形正态模型，属性数据的一维正态模型)；2)取用依空间数据集分布的随机采样来代替原输入空间数据；3)对每一次实现，存储其结果；4)随机抽取l 000组实验数据作为样本数据．这里，随机数发生器采用普雷斯等人(1996)推荐的随机数发生器ran2，随机向量的抽样方法采用著名的博克斯一马勒(Box-Muller)方法。
2、基于不确定性空间数据的空间自相关度量几乎所有空间数据都具有空间自相关性，因此在处理地理区域或地带的离散数据时须考虑空间数据的空间自相关性。