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目录1

第1章　绪论1

1.1　空间数据挖掘概述1

1.1.1 空间数据挖掘的内涵1

1.1.2　空间数据挖掘的任务3

1.1.3 空间数据挖掘的理论框架5

1.1.4　空间数据挖掘技术框架8

1.2　空间数据挖掘研究动态9

1.2.1 空间数据挖掘理论体系研究9

1.2.2 空间数据仓库研究10

1.2.3 空间数据挖掘方法研究10

1.2.4　空间数据挖掘系统研制12

1.3　城市空间数据挖掘的任务与方法15

1.3.1　城市空间数据挖掘的任务体系15

1.3.2　城市空间数据挖掘的方法体系16

1.4　本书的组织结构22

第2章 空间数据挖掘中的基础计算模型24

2.1　空间关系计算24

2.1.1 空间距离计算24

2.1.2 空间拓扑计算30

2.1.3 空间方位计算31

2.2　空间实体关联矩阵33

2.2.1 空间邻接矩阵（区—区实体）35

2.2.2 空间邻近矩阵（点—点实体）36

2.2.3 空间相交矩阵（线—线实体）36

2.2.4 空间侧近矩阵（点—线实体）36

2.2.5 空间击中矩阵（点—区实体）37

2.2.6 空间切割矩阵（线—区实体）37

2.2.7 空间方位矩阵（点—点实体）37

2.3　空间状态关联矩阵38

2.4　空间实体信息模型41

2.4.1 三种常用的空间信息模型比较42

2.4.2　位置—属性一体化的空间实体信息模型45

2.5　矢量化栅格数据结构47

2.5.1 空间单元格网建立48

2.5.2　属性数据导入49

第3章　城市空间分布数据挖掘51

3.1　城市空间分布数据挖掘的主要任务51

3.2 城市土地适宜性评价—以济南市高新技术产业用地适宜性评价为例53

3.2.1　评价指标体系及权重分配54

3.2.2　单指标评价59

3.2.3 多指标综合评价63

3.2.4 土地适宜性级别的划分63

3.3 城市功能区划分——以济南市建成区空间聚类为例64

3.3.1 城市功能分区指标体系的建立65

3.3.3 基于自组织神经网络的城市空间聚类方法67

3.3.2 城市功能分区指标赋值67

3.3.4 分类图层的平滑算法74

3.4　城市土地利用空间优化76

3.4.1 空间优化模型77

3.4.2 空间优化算法78

3.4.3 空间优化实验结果80

3.5　城市离散空间场相关指数计算82

3.5.1 基本概念83

3.5.2 用信息熵测度离散空间场相关性84

3.5.3 实验结果86

第4章　城市空间动态数据挖掘88

4.1　城市空间动态数据挖掘的基本概念88

4.1.1 空间动态预测与空间动态模拟的区别与联系88

4.1.2　城市空间动态预测与模拟的主要方法90

4.2 基于CA的城市土地利用空间结构演变预测91

4.2.1 CA基本原理91

4.2.2 状态转换规则的挖掘方法93

4.2.3　随机预测方法96

4.2.4 时间对应关系96

4.2.5 案例—济南市土地利用空间结构演变预测97

4.3　基于空间自回归的城市地域单元属性变动预测102

4.3.1 空间自回归基本概念及计算模型102

4.3.2 案例—山东省17城市GDP变动预测106

4.4　城市地域空间扩展预测112

4.4.1城市边界提取方法113

4.4.2　城市空间扩展预测方法114

4.4.3　案例—济南市地域扩展预测117

第5章　城市空间与时序关联规则挖掘120

5.1　关联规则挖掘的粗糙集方法121

5.1.1　粗糙集的基本概念121

5.1.2　信息表和决策表建立123

5.1.3　基于数据约简的关联规则提取方法126

5.1.4　基于等价类划分的关联规则提取方法135

5.2　利用粗糙集方法挖掘空间关联规则139

5.2.1　基于粗糙集的空间关联规则挖掘步骤139

5.2.2 基于数据约简的空间关联规则挖掘实例139

5.2.3　基于等价类划分的空间关联规则挖掘实例149

5.3　时序关联规则挖掘159

5.3.1 时序信息表的建立方法159

5.3.2 时序关联规则挖掘实例162

5.4　利用空间关联矩阵挖掘空间相关知识167

5.4.1 利用空间侧近矩阵挖掘沿线城市信息167

5.4.2 利用空间切割矩阵挖掘沿线区域信息169

5.4.3　利用空间状态关联矩阵挖掘区域相关知识171

第6章　城市群空间数据挖掘175

6.1　城市群空间分布轴线挖掘176

6.1.1 分布直线计算176

6.1.2　分布曲线计算178

6.1.3　案例—胶济产业带分布轴线挖掘180

6.2.1 加权平均重心距离183

6.2　城市群空间离散度计算183

6.2.2　加权平均间距184

6.2.3 空间标准差185

6.2.4　空间基尼系数186

6.2.5　空间分数维188

6.2.6 案例—济南和青岛空间离散度比较分析189

6.3 基于属性加权Voronoi图的城市群吸引范围挖掘192

6.3.1 城市吸引范围的特点分析192

6.3.2　城市吸引范围计算方法193

6.3.3　城市曲边Voronoi多边形自动绘制195

6.3.4 案例—济南市吸引范围计算197

6.4　城市群重心移动轨迹预测198

6.4.1 基于齐夫定则的属性预测法199

6.4.2　基于遗传算法的重心轨迹拟合预测法202

6.5.1 空间距离测度209

6.5　坐标与属性一体化的空间聚类分析209

6.5.2　空间聚类算法210

6.5.3 山东省17城市生态环境分区211

6.6　城市群空间引力场计算及可视化214

6.7　城市群空间潜能场计算及可视化217

第7章　城市空间数据挖掘实验系统USDMS构建219

7.1 开发策略219

7.2　系统设计220

7.3　系统功能220

7.4　系统评价223

第8章　研究总结与展望224

8.1　主要研究成果224

8.2　进一步研究的建议225

参考文献227

后记243