本文首先論述了地理信息系統(tǒng)中空間數(shù)據(jù)挖掘的分類和方法。并以湘江河流水環(huán)境監(jiān)測與評價GIS系統(tǒng)為例,介紹大型分布式網(wǎng)絡(luò)GIS系統(tǒng)中空間數(shù)據(jù)挖掘工具的設(shè)計思想及其實(shí)現(xiàn)。依次對空間數(shù)據(jù)的基本特征，湘江河流水環(huán)境監(jiān)測與評價GIS系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)挖掘的過程及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了說明。
數(shù)據(jù)挖掘(data mining)起源于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(knowledge discovery in database, KDD)[1][2]。KDD是從數(shù)據(jù)中辨識有效的、新穎的、潛在和有用的、最終可理解的模式過程。數(shù)據(jù)挖掘是KDD中通過特定算法，在可接受的計算效率下生成特定模式的一個步驟。人們也趨于將兩者一起使用，稱為數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)(Data mining and knowledge Discovery, DMKD)。將KDD技術(shù)應(yīng)用于空間分析，即產(chǎn)生了KDSD（Knowledge Discovery from Spatial Database），它是從空間數(shù)據(jù)庫中提取用戶感興趣的空間模型與特征、空間與非空間數(shù)據(jù)的普遍關(guān)系及其它一些隱含在空間數(shù)據(jù)庫中的普遍的數(shù)據(jù)特征。
地理信息系統(tǒng)（Geographic information system, GIS）是以采集、存儲、描述、分析和應(yīng)用與空間地理分布有關(guān)的數(shù)據(jù)的計算機(jī)系統(tǒng)。作為數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)、計算機(jī)圖形學(xué)以及空間分析方法的共同產(chǎn)物，它已在社會、軍事、經(jīng)濟(jì)和管理部門得到了長足的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用[3]。目前，它正逐步與遙感（RS）和全球定位系統(tǒng)（GPS）技術(shù)相結(jié)合，向集成化、自動化及智能化邁進(jìn)。專家系統(tǒng)技術(shù)在遙感影像解釋、地形數(shù)據(jù)的表達(dá)及語義和非語義信息的提取等方面的應(yīng)用，正是為了提高這種高集成度的地理信息系統(tǒng)的自動化和可靠性。然而，盡管專家系統(tǒng)中的知識表達(dá)和知識應(yīng)用的研究取得了不少的進(jìn)展和成果，其知識獲取仍然主要依賴于專家和知識工程師，離知識自動生成還有相當(dāng)大的差距。