具体描述
《空间数据挖掘理论与应用》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、基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）数据控制，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、火车运动安全检测等实例系统研究空间数据控制可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。
地理信息科学与空间分析的深度探索 书名：地球表面之谜：多源数据融合与时空演化模型研究 作者：[此处可留空或虚构] --- 内容概要： 本书旨在深入探讨当代地球科学研究领域的前沿挑战，特别聚焦于如何整合跨尺度、多源异构的地理空间数据，并构建能够准确揭示地球系统复杂性与动态演变的先进分析模型。本书的叙事逻辑并非围绕单一技术或工具的介绍，而是构建一个宏大的分析框架，用以解析地球表面现象的内在规律和未来趋势。 第一部分：多源异构数据的融合与质量控制（约400字） 在现代地球观测体系中，数据获取的渠道空前多样化，包括高分辨率遥感影像（光学、雷达、激光雷达）、地面物联网（IoT）传感器网络、移动测量系统（MMS）、历史地图数据，乃至社会经济统计数据。这些数据在分辨率、时间戳、数据结构和测量精度上存在显著差异，直接构成了数据融合的首要难题。 本书的第一个核心部分，详细阐述了处理此类异构数据的系统化方法论。我们首先构建了一个统一的地空间数据本体论框架，旨在通过语义对齐技术，建立不同数据源之间的关联机制。重点讨论了基于概率图模型（如贝叶斯网络）的早期融合（Early Fusion）与晚期融合（Late Fusion）策略的优劣势。 在数据质量控制方面，本书超越了传统的误差评估，引入了时空一致性度量指标。例如，针对长时间序列的遥感数据，如何识别并消除由于传感器漂移、大气校正不当或植被季节性变化引入的非物理噪声，是本章的重点。此外，对不确定性传播的分析也至关重要，我们探讨了如何将数据源的固有不确定性量化并传递到最终的分析结果中，确保决策的科学严谨性。 第二部分：复杂地表过程的表征与建模（约550字） 地理现象往往是高度非线性和时空依赖的。本书的第二部分，着力于从静态的“地图”视角转向动态的“过程”视角，构建能够刻画复杂地表交互作用的数学模型。 时空动态模型的构建是本部分的核心。我们不再满足于简单的回归分析，而是深入探讨了基于微分方程的地表能量平衡与物质传输模型。例如，在水文地质学领域，书中详尽分析了如何利用高阶偏微分方程（PDEs）结合观测数据进行模型参数的校准和校正，以模拟地下水流动的非达西定律效应。 在城市环境模拟方面，本书侧重于多尺度交互作用的建模。城市生长是一个典型的多尺度耦合过程，涉及基础设施规划（宏观）、交通流（中观）和个体行为（微观）。我们引入了基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）与连续场模型（如元胞自动机CA）的混合框架。ABM用于模拟个体决策对区域土地利用变化的影响，而连续场模型则负责计算由此引发的累积环境效应，如热岛效应的扩散与衰减。 显著性与突变检测在过程分析中扮演关键角色。本书引入了时间窗口下的熵变分析和贝叶斯突变检测算法，用于识别地表系统发生不可逆转变化的临界点（Tipping Points），例如生态系统的崩溃或城市功能区的快速转型。这些方法使得研究者能够从海量时序数据中精准定位“关键时刻”。 第三部分：高维空间数据的降维与可视化解释（约550字） 随着数据维度（光谱波段、时间步长、特征变量）的爆炸式增长，如何从高维空间中提取出具有物理意义的低维表征，并有效地将其转化为可被决策者理解的视觉语言，是本研究的实践落脚点。 高维特征提取与降维是数据科学在地球科学中应用的关键挑战。本书系统回顾了主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）在遥感影像去噪与特征提取中的应用，但更侧重于非线性降维技术，如流形学习（Manifold Learning）在揭示复杂地表覆盖类型中潜藏的内在结构时的优越性。我们展示了如何利用t-SNE或UMAP技术，将上百个环境因子投影到二维或三维空间，以直观地展示不同地理区域的“环境签名”。 可解释性的可视化是本书的另一大亮点。传统的地图输出往往侧重于空间分布，而本书强调时空交互式可视化。我们设计了一套用于展示模型不确定性与敏感性的可视化范式，例如使用“模糊边界”替代硬性分类线，用“时间切片”动画来展示模型参数随时间的变化轨迹。此外，书中讨论了如何将因果推断的结果以网络图或桑基图的形式集成到地理可视化界面中，使用户能够追踪某一环境变化（如气候变暖）的多个耦合驱动路径。 最终，本书为地球科学、资源管理和城市规划领域的专业人士提供了一套严谨的、从数据采集到模型解释的完整方法论，旨在推动基于数据的、预测性的地球表面态势分析进入一个新的阶段。 --- 目标读者： 地球科学、地理信息科学、环境工程、遥感科学及相关交叉学科的研究人员、高年级本科生与研究生。
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