79、空间数据挖掘：技术与应用

空间数据挖掘：技术与应用

1. 引言

空间数据在地理数据挖掘应用中十分常见，许多与气象数据、地球科学、图像分析和车辆数据相关的应用本质上都是空间性的。在很多情况下，空间数据还会与时间成分相结合，形成时空数据。以下是一些产生空间数据的应用场景：
1. 气象数据 ：温度、压力等重要天气特征的量化数据通常在不同地理位置测量，分析这些数据有助于发现潜在的有趣事件。
2. 移动对象 ：移动对象会形成轨迹，分析这些轨迹可以获得各种见解，如特征趋势或异常路径。
3. 地球科学数据 ：不同空间位置的土地覆盖类型可表示为行为属性，这些模式中的异常能揭示人类活动的异常趋势，如森林砍伐或其他异常植被趋势。
4. 疾病爆发数据 ：疾病爆发数据常按邮政编码和县区等空间位置汇总，分析这些数据的趋势可了解疾病爆发的因果关系。
5. 医学诊断 ：磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）等扫描数据是二维或三维的空间数据，检测其中异常的局部区域有助于诊断脑肿瘤、阿尔茨海默病和多发性硬化症等疾病。一般来说，任何形式的图像数据都可视为空间数据，分析其中的形状在各种应用中都非常重要。
6. 人口统计数据 ：年龄、性别、种族和工资等人口统计（行为）属性与空间（上下文）属性相结合，可以揭示人口分布模式，这些信息对目标营销应用很有用。

大多数形式的空间数据可归类为上下文数据类型，其属性可分为上下文属性和行为属性，具体如下表所示：
|属性类型|描