text: 地理空间数据挖掘
  第一章第一章地理空间数据分析与地理空间数据分析与GIS地理空间数据分析与地理空间数据分析与GISGISGIS
  空间分析使GIS超越一般空间数据库、 信息系统和地图制图系统， 成为不仅能进行海量空间数据管理、 信息查询检索与量测，更可通过图形操作与数学模拟运算分析出更可通过图形操作与数学模拟运算分析出地理空间数据中隐藏的模式、 关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题， 进行地学综合研究的技术系统。
  目前多数地理信息系统的应用还局限于数据库型GIS层面上， 没有充分利用和开发GIS的空间分析功能。
  因此，建立完善的空间数据分析理论和方法体系集成先进的空间数据分析工具系， 集成先进的空间数据分析工具， 增强GIS的空间分析能力， 使数据库型GIS上升为分析型GIS， 是GIS技术与应用的发展目标和趋势。
  1.1 地理空间数据处理与建模地理空间数据分析是地理学和地理信息科学领域的重要研究内容， 它通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术， 探索、 证明地理要素之间的关系， 揭示地理特征和过程的内在规律和机理， 实现对地理空间信息的认知、解释、 预测和调控。
  1.1.1 数量地理学数量地理学(Quantitative Geography) 又称计量地理学或地理数量方法， 是应用数学思想方法和计算机技术进行地理学研究的科学。
  它试图以定量的精确判断来弥补定性文字描述的不足; 以抽象的、 反映本质的数学模型去刻画具体的、 庞杂的各种地理现象; 以对过程的模拟和预测来代替对现状的分析和说明; 以合理的趋势推导和反馈机制分析来代替简单的因果关系分析。
  数量地理学提供了 理性的复杂方法以传递有关诸如行为、 决策的确定性程度、 综合研究精度等有用的信息， 与定性研究方法结合共同构筑了地理学研究方法的科学体系。
  数量地理学是对地理学传统研究方法的发数量地理学是对地理学传统研究方法的发展和变革， 反映了地理学向定量化、 科学化发展的趋势， 使地理学由一门对地表事物进行解释性描述的学科， 转变为一门进行确定性解释的科学。
  数量地理学的产生与发展地理学是一门研究地球表层自然要素与人文要素相互作用关系及其时空规律的科学。
  作为一门古老的空间科学， 地理学与数学有着不解之缘。
  在古代， 地理学与数学之源泉科学——几何学，几乎都是研究地表的科学， 如运用几何学原理和方法测几乎都是研究地表的科学， 如运用几何学原理和方法测算河流长度、 山体高度、 土地面积等。
  在近代地理学时期， 经济学中的区位论被移植到地理学中， 开辟了 地理学运用分析数学之先河。
  地理学研究中统计方法开始萌芽， 主要是一般的数理统计， 进行地理要素的统计概括和相关关系探讨。
  数量地理学的发展阶段数量地理学发展初期阶段数量地理学发数量地理学发展中期阶段20世纪50年代末至60年代末20世纪60年代20世纪60年代末至70年代把统计学方法引入地理学研究在地理学研究中应用在地理学研究中应用多元统计方法和计算机技术数量地理学日趋成熟阶段20世纪70年代末至今地理学与运筹学、 模糊数学、系统科学、 GIS技术等结合
  现代地理学中的数量方法与理论模式的产生与形成， 可以追溯到20世纪50年代末期开始的计量运动。
  计量运动主要由美国地理学家发起， 早期集中在衣阿华、 威斯康星、 普林斯顿和华盛顿集中在衣阿华、 威斯康星、 普林斯顿和华盛顿等几所大学。
  不同学者所持观点不同， 研究方向各异， 由此形成了所谓的经济、 统计、 社会等学派。
  传统地理学与数量地理学数学方法是人们进行数字运算和求解的工具，能以严密的逻辑和简洁的形式描述复杂的问题，表达极为丰富的实质性思想。
  对于现代地理学而言， 数学方法不仅是应用地理学研究中进行预测、 决策、 规划及优化设计的工具也是理论地理学研究中进行逻辑推理和的工具， 也是理论地理学研究中进行逻辑推理和理论演绎的手段。
  世界上的任何事物都可以用数值来描述和度量， 地理要素如区域范围、 城市位置、 道路长短、气温高低、 雨量多少、 山高水深、 人口增减、 物产丰欠等都可用数量来表示。
  传统地理学分析方法所采用的推理方式以经验归纳型综合为主， 以观察材料和事实为基础， 由直接的类推得出现实世界的结论， 这一方法难以回避特殊情况或解释者的主观好恶问题。
  而数量地理学以理论演绎为主， 整个研究过程经历了提出假设建立模式经历了提出假设、 建立模式、 检验假设和建立理论四个步骤， 符合感性-理性-实践这一认识的过程规律。
  与地理学传统的思维模式相比， 地理数量方法有着明显的优势(见下页) 。
  检验假设和建立理论
  数量地理学与传统地理学研究方法比较实地考察收集资料根据已有的概念体系条理化概观察实践先期模式资料筛选资料筛选提出假设传统地理学方法传统地理学方法数量地理学方法数量地理学方法比较归纳、 概括地理解释建立理论与法则建立理论与法则反复检验成功建立模型失败
  数量地理学中地理数据分析模拟方法数量地理学本质上是一门关于地理数据分析处理与建模的科学， 其主要研究内容涉及地理要素的描述统计和数量分析技术， 地理系统的分析方法， 数学分析技术地系统的分析方法模型的构建和应用， 数学模拟(仿真)技术， 地理预测和决策的方法、 程序、模型以及地理学理论表述的数学形式等。
  数量地理学的研究方法:地理系统分析12随机数学方法3地理系统数学模拟
  地理系统分析是指扬弃地理事物繁琐的枝节， 抽象出地理事物在结构与功能上的主线， 揭示地理事物动态演变的方向与强度， 预测其状态变化和稳定性程度， 将复杂、 高级的地理系统简化为次一级简单的系统， 进而探讨地理要素之间的数量关系的数量关系。
  一般是首先列出所研究等级系统的要素清单， 根据地理系统的实际绘出各要素的联系框图，再以定量方法研究系统要素之间的关系。
  地理系统输入与输出之间一般具有随机性，数量地理学研究方法中随机数学占很大比重。
  地理系统是多级、 多元系统， 在进行系统分析时， 分析一组或几组地理要素之间的关系经常应用多元统计分析方法， 如多元线性回归、 逐步回归、 主成分分析、 因子分析等; 地理系统是具有空间范围和地域界线的系统，地理系统是具有空间范围和地域界线的系统，确定界线、 进行地理区域的划分等经常应用二级判别分析、 多级判别、 逐步判别等数学分类技术;
  在探讨地理系统结构、 类型组合、 空间关系时，常运用系统聚类分析方法; 分析地理系统的空间特性时， 常用趋势面分析方法; 地理系统研究中十分重视系统目标、 系统结构的研究， 以使地理系统达到符合一定目标的最的研究， 以使地理系统达到符合佳状态。
  定目标的最 此外， 模拟地理系统状态的转移规律时还包括马尔柯夫链、 多元线性方程组、 微分方程的应用等。
  地理系统数学模拟的一般过程是: 从实际的地理系统或其要素出发， 对空间状态、 空间成分、 空间相互作用进行分析， 建立地理系统或要素的数学模型。
  经验检查， 若与实际情况不符， 则要重新分析， 修改模型; 若大致相符， 则选择计算方法， 进行程序设计、程序调试和上机运算从而输出模型解程序调试和上机运算， 从而输出模型解。
  GIS起源于20世纪60年代， 是对地理空间数据进行采集、 存储、 表达、 更新、 检索、管理综合分析与输出的计算机应用技术系统管理、 综合分析与输出的计算机应用技术系统。
  GIS 是以应用为导向的空间信息技术，强调空间实体及其关系， 注重空间分析与模拟，是重要的地理空间数据管理和分析工具。
  GIS是客观现实世界抽象化的数字模型GIS是地理空间数据管理、 显示与制图的集成工具GIS是地理空间数据分析模拟与可视化GIS是地理空间数据分析模拟与可视化的技术平台
  客观现实世界极其复杂， 运用各种数据采集手段和量测工具， 如野外调查、遥感技术等， 获取有关客观世界的数据，把各种来源和类型的地理空间数据数字化， 输入计算机， 按一定的规则组织管理， 构建客观现实世界的抽象化数字模型， 即GIS。
  空间数据管理GIS空间数据获取空间数据输入基于数学法则客观世界数据数据库客观世界的抽象化过程
  1.1.3 地理计算随着计算机技术、 数学方法的不断进步， 空间数据分析处理方法论也随之革新， 一门融合了计算机科学、 地理学、 地球信息科学(Geomatics) 、 信息科学、 数学和统计学理论与方法的地理计算学(G理论与方法的地理计算学(GeoComputation) 开始形成并逐渐发展起来， 数量地理学进入全新的计算地理学(Geocomputational Geography) 时代， 地理空间数据分析与建模有了一个新的技术平台。
  地理计算的概念与内涵中期， 英国著名地理学家， 里兹大学计算地理研究中心(The Center of Computational Geography) Stan Openshaw教授认为空间数据挖掘已成为数量地理学中一个重要分支并以GeoComputation命名这个新的学科要分支， 并以GeoComputation命名这个新的学科，Stan Openshaw因此被称为“地理计算之父” 。
  G h在1999年发表的论文中细致地谈到“ Gahegan在1999年发表的论文中细致地谈到“…
  ”地理计
  Conclelis(1998) 采用相对简洁的定义: 地理计算是应用数学计算方法与技术来描述空间特征、 解释地理现象、解决地理问题。
  Openshaw和Abrahart(2000) 认为: 地理计算是一门新兴的交叉学科， 它是在科学方法的整体范围内利用各种不同类型的地理数据发展相关的地理工具和模型。
  我国亚运村地理学术沙龙谈到“虚拟地理 我国亚运村地理学术沙龙谈到“虚拟地理实验室” 建设， 认为地理计算既不是数量地理学， 也不是GIS， 而是智能计算在地理学中的精确应用， 是强大的高性能计算， 其理论驱动是科学。
  地理计算试图回归计量革命时代的地理分析和建模， 吸收了新的计算机科学成果， 如高性能计算， 模式识别、 分类、 预测与模型技术，知识挖掘， 可视化等一系列计算方法和工具，建立地理模型并分析复杂的、 具有不确定性的地理问题， 从而丰富了地理学的研究。
  地理问题， 从而丰富了地理学的研究。
  GeoComputation不仅仅是计算机在地理信息领域中的应用， 关键是可以辅助进行地理研究，从而获得基于数据驱动的地理信息管理和地理信息分析。
  综上所述， 地理计算这一学科的统一视角就是“计算” ， 它被认为是一系列有效的程序或算法(如神经网络、 模糊逻辑、 遗传算法等) ， 当应用到地理问题时必然产生结果， 不同算法之间由于基本假设的不同而产生结果的同算法之间由于基本假设的不同而产生结果的差异。
  地理计算本质上可认为是对地理学时间与空间问题所进行的基于计算机的定量化分析。
  地理计算模型与方法地理计算的目标是将地理学领域的知识引入计算机工具， 设计合适的地理数据挖掘和知识发现操作， 研发时空尺度上的集群算法， 获得超越目前软件、 硬件能力的地理数据分析方法， 用可视化和虚拟现实的手段实现地理问题的理解与交流流。
  地理计算学是数量地理学向深层次的拓展，强调数学模型与模拟实验并重的理念， 凭借计算机工具对地理学问题进行定量或非定量分析的抽象概括和综合研究， 解决海量、 复杂数据集或数据库分析的复杂空间问题。
  GeoComputation 包含丰富的模型和方法体系， 不仅采纳了传统的数量地理学理论与模型， 还涉及一系列新的理论技术方法:GIS为之创建数据库;