基于WebGIS的空间数据挖掘及其在水文数据挖掘中的应用

摘要

已建立的空间数据库可以实现资料的录入、修改、统计、查询等功能，但隐藏在大量空间数据中可供分析、分类用的知识(如空间位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等)必须通过应用数据挖掘技术，构造空间数据挖掘系统来获取和应用。一般基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构严格遵守了数据挖掘的一般过程，即：数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、模式解释及知识评价。这一流程保证了数据挖掘过程的完整性和连续性，但也存在一些不足，本文在分析研究这些的不足的基础上，主要完成了以下工作： 1．研究了一种组件式基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构。这种体系结构和一般的空间数据挖掘系统体系结构相比，结构更清晰，模块化和软件复用的特征与演化优势更加明显。 2．研究了处理库和算法库的概念，把繁杂的空间数据挖掘过程归结为这两类库结构，有利于模块化和复用，避免了重复开发，模块的调用也很方便。 3．探讨了空间数据挖掘技术应用到水文领域的方法，理清了水文模拟模型、空间数据挖掘分析方法、GIS三者的结合方式，研究了GIS与模拟模型的三类集成方式，初步构造了基于WebGIS和地质统计学的降雨量空间变异性分析的空间数据挖掘原型系统。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究进展

1.2.1空间数据挖掘

1.2.2 WebGIS

1.3本文技术路线及章节组织

1.4本文的主要工作

第二章 一般的基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构

2.1空间数据挖掘系统中的控制流与信息流

2.2一般的空间数据挖掘的体系结构与基本过程

2.3一般的基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构的不足

2.4 GIS与空间数据挖掘的四种集成模式

2.5本章小结

第三章 组件式的基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构

3.1 GIS组件化

3.1.1 ComGIS无缝集成技术

3.1.2 ComGIS特点

3.1.3常用GIS组件

3.2空间数据挖掘系统体系结构的要求

3.3组件式的基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构

3.3.1组件式的空间数据挖掘系统体系结构的主要特点

3.3.2组件式的基于WebGIS的空间数据挖掘系统体系结构各部分的主要功能

3.4本章小结

第四章 空间数据挖掘在水文中的应用

4.1水文模拟模型与SDM和GIS的结合

4.2 GIS与模拟模型的集成

4.2.1松散耦合方法

4.2.2紧密耦合方法

4.2.3完全耦合/集成方法

4.3基于地质统计学的降雨量空间变异性模拟模型

4.3.1降雨量空间变异性

4.3.2地质统计学的概念

4.4 GIS系统中地质统计学组件的基本结构

4.4.1 GIS系统中地质统计学组件的基本结构

4.4.2几种基于地质统计学的空间数据挖据工具的比较

4.5基于WebGIS和地质统计学的降雨量空间变异性分析原型系统设计

4.5.1降雨量空间变异性分析系统总体框架

4.5.2降雨量空间变异性分析系统中空间数据挖掘的实现过程

4.6本章小结

第五章 结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢