基于Rtree的空间结构检索和空间数据挖掘

论文摘要

GIS是对各种空间信息进行收集、存储、分析和可视化表达的信息处理与管理系统。空间信息检索和空间数据分析是它的两大功能。本文主要讨论了空间结构检索和利用传统的数据挖掘算法对多图层的空间数据挖掘问题。文中首先介绍了GIS的基础知识和空间索引结构Rtree,并对建树的效果进行了讨论,其次详细阐述了空间结构检索技术,本文对空间结构关系的讨论仅限于拓扑关系和方向关系,在定义一种将拓扑关系和方向关系统一表示的基础上,实现了利用爬山算法进行空间结构相似性的检索,文中给出了六种检索算法,并对它们的检索效果进行了比较和分析。最后介绍了数据挖掘的基本知识,提出了多图层数据挖掘算法框架,先用本文提出的基于空间关系的多表聚合算法得到包含空间信息和非空间信息的聚合表,在此基础上利用传统的数据挖掘算法进行知识提取。本文把这个算法框架用于空间数据分类问题,实验证明分类效果还是比较令人满意的。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景――地理信息系统
• 1.2 当前GIS 的相关技术及其发展趋势
• 1.3 本文的研究范围
• 第二章 空间索引技术—RTREE
• 2.1 基于MBR 的空间结构关系
• 2.2 RTREE索引技术概述
• 2.2.1 R-tree 算法数据模型
• 2.2.2 查找算法
• 2.2.3 插入算法
• 2.2.4 删除记录E
• 2.2.5 节点分裂
• 2.3 基于RTREE结构的查询
• 2.3.1 基于拓扑关系的查询
• 2.3.2 基于方向关系的查询
• 2.4 实验
• 2.5 本章小结
• 第三章 空间结构检索
• 3.1 空间关系的表示
• 3.2 结构相似性检索
• 3.2.1 相似性度量
• 3.2.2 爬山算法
• 3.2.3 实验比较与分析
• 3.3 基于RTREE的空间结构检索
• 3.3.1 Rtree 中的空间结构关系
• 3.3.2 基于Rtree 的爬山算法
• 3.3.3 实验与分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 多图层的空间数据分类
• 4.1 数据挖掘知识简介
• 4.2 GIS 中的空间数据存储
• 4.3 将ID3 算法应用于空间数据分类
• 4.3.1 空间连接索引
• 4.3.2 多表聚合算法
• 4.3.3 空间数据分类实验
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 5.1 本文总结
• 5.2 未来工作展望
• 参考文献
• 硕士期间发表的论文
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介