空间数据挖掘理论与应用

　　本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术，构建空间数据挖掘金字塔，研究空间数据挖掘的数据源，导出空间观测数据清理的“李德仁法”，研究基于空间统计学的图像数据挖掘，提出“数据场—云”聚类、墓于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法，研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统（GIS）数据挖掘，结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。.本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。...

　　李德仁，1939年生，德国斯图加特大学博士，摄影测量与遥感学家，武汉大学教授，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，第九届全国政协委员，测绘遥感信息工程国家重点实验室学术委员会主任，全球对地观测卫生委员会中国副主席和一体化全球观测战略伙伴联合主席之一。王树良，1975年生，武汉大学和香港理工大学博士，武汉大学教授，美国Carnegie Mellon University的iCarnegie教师，全国优秀博士学位论文获得者。李德毅，1944年生，英国爱丁堡Heriot-Watt大学博士，计算机工程和人工智能学家，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，第十届全国政协委员，中国工程院信息与电子工程学部副主任，国家自然科学基金委员会信息学部主任，国家软件工程重点实验室学术委员会主任，中国电子学会副理事长，中国人工智能学会副理事长等。

序一
序二
序三
前言
第1章 绪论
1.1 空间数据挖掘的由来
1.2 空间数据挖掘国内外研究进展
1.3 空间数据挖掘的难点
1.4 本书的内容和组织结构
参考文献
第2章 空间数据挖掘基础
2.1 基本概念
2.2 空间数据挖掘视角
2.3 从空间数据到空间知识
2.4 空间粒度和空间尺度
2.5 空间数据挖掘可发现的知识类型
2.6 空间知识的表达
2.7 空间在线数据挖掘
2.8 空间数据挖掘与相关学科的关系
2.9 小结
参考文献
第3章 空间数据挖掘的数据源
3.1 空间数据的内容和特性
3.2 空间数据获取
3.3 空间数据结构
3.4 空间数据模型
3.5 空间数据库
3.6 空间数据仓库
3.7 小结
参考文献
第4章 国家空间数据基础设施
4.1 美国的国家空间数据基础设施
4.2 其他国家和地区性空间数据基础设施
4.3 全球空间数据基础设施
4.4 数字地球
4.5 中国国家空间数据基础设施
4.6 小结
参考文献
第5章 空间数据清理
第6章 空间数据挖掘可用的理论方法
第7章 图像纹理的空间统计分析理论
第8章 地学粗空间
第9章 云模型
第10章 数据场
第11章 基于概念格的空间数据挖掘
第12章 宝塔滑坡的监测数据挖掘
第13章 基于归纳学习和粗集的空间数据挖掘
第14章 空间聚类知识挖掘
第15章 基于空间统计学的图像挖掘
第16章 空间数据挖掘系统研发
第17章 结论和展望
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