空間數據挖掘理論與應用

本書主要提出雲模型、數據場、地學粗空間和空間數據挖掘視角等新技術，構建空間數據挖掘金字塔，研究空間數據挖掘的數據源，導出空間觀測數據清理的“李德仁法”，研究基於空間統計學的圖像數據挖掘，提出“數據場一雲”聚類、基於數據場的模糊綜合聚類和基於數學形態學的聚類知識挖掘算法，研究基於歸納學習的空間數據挖掘、基於概念格的遙感圖像數據挖掘和地理信息系統(GIS)數據挖掘，結合滑坡監測、銀行經營收益分析及選址評價、遙感圖像土地利用分類、土地資源評價、火車運行安全檢測等實例系統研究空間數據挖掘可操作性，並在此基礎上自主研製了空間數據挖掘原型系統GISDBMiner和RSImageMiner。 ^{[1]  [3]} 

序一

序二

序三

前言

第1章 緒論

1.1 空間數據挖掘的由來

1.2 空間數據挖掘國內外研究進展

1.3 空間數據挖掘的難點

1.4 本書的內容和組織結構

參考文獻

第2章 空間數據挖掘基礎

2.1 基本概念

2.2 空間數據挖掘視角

2.3 從空間數據到空間知識

2.4 空間粒度和空間尺度

2.5 空間數據挖掘可發現的知識類型

2.6 空間知識的表達

2.7 空間在線數據挖掘

2.8 空間數據挖掘與相關學科的關係

2.9 小結

參考文獻

第3章 空間數據挖掘的數據源

3.1 空間數據的內容和特性

3.2 空間數據獲取

3.3 空間數據結構

3.4 空間數據模型

3.5 空間數據庫

3.6 空間數據倉庫

3.7 小結

參考文獻

第4章 國家空間數據基礎設施

4.1 美國的國家空間數據基礎設施

4.2 其他國家和地區性空間數據基礎設施

4.3 全球空間數據基礎設施

4.4 數字地球

4.5 中國國家空間數據基礎設施

4.6 小結

參考文獻

第5章 空間數據清理

第6章 空間數據挖掘可用的理論方法

第7章 圖像紋理的空間統計分析理論

第8章 地學粗空間

第9章 雲模型

第10章 數據場

第11章 基於概念格的空間數據挖掘

第12章 寶塔滑坡的監測數據挖掘

第13章 基於歸納學習和粗集的空間數據挖掘

第14章 空間聚類知識挖掘

第15章 基於空間統計學的圖像挖掘

第16章 空間數據挖掘系統研發

第17章 結論和展望

彩色圖版 ^[3] 

2015年2月，該書獲得“第五屆中華優秀出版物（圖書）獎”。 ^[2] 

李德仁，1939年生，德國斯圖加特大學博士，攝影測量與遙感學家，武漢大學教授，中國科學院院士，中國工程院院士，國際歐亞科學院院士，第九屆全國政協委員，測繪遙感信息工程國家重點實驗室學術委員會主任，全球對地觀測衞生委員會中國副主席和一體化全球觀測戰略伙伴聯合主席之一。

王樹良，1975年生，武漢大學和香港理工大學博士，武漢大學教授，美國Carnegie Mellon University的iCarnegie教師，全國優秀博士學位論文獲得者。

李德毅，1944年生，英國愛丁堡Heriot-Watt大學博士，計算機工程和人工智能學家，中國工程院院士，國際歐亞科學院院士，第十屆全國政協委員，中國工程院信息與電子工程學部副主任，國家自然科學基金委員會信息學部主任，國家軟件工程重點實驗室學術委員會主任，中國電子學會副理事長，中國人工智能學會副理事長等。