在Oracle 10g数据库中,空间数据的研究和应用日益受到关注。
Oracle 10g空间数据研究
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空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术,近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。
文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景,并对当前的研究现状进行了梳理。随后,对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍,并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后,对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。
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空间数据库的知识发现,也称为空间数据挖掘,是从空间数据库中提取隐含知识、未直接存储的空间关系以及空间模式的过程。空间数据挖掘技术,尤其在空间数据理解、空间与非空间数据关系发现、空间知识库构建、空间数据库查询优化和数据组织方面,在 GIS、遥感、图像数据库、机器人运动等涉及空间数据的应用系统中具有广阔前景。
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地理空间数据库是一种专门用于存储、管理和查询地理空间数据的数据库。它不仅包含传统的属性数据,还包含空间信息,例如点、线、面等几何形状。这使得地理空间数据库能够高效地处理和分析与地理位置相关的数据。
地理空间数据库被广泛应用于各个领域,例如:
城市规划: 分析城市土地利用、交通流量等信息,辅助城市规划决策。
环境监测: 存储和分析环境监测数据,例如空气质量、水质等,帮助监测环境变化。
自然资源管理: 管理土地、森林、水资源等自然资源信息,支持可持续发展。
商业分析: 分析顾客分布、门店选址等商业数据,优化商业策略。
地理空间数据库的技术不断发展,新的数据模型、索引方法和查询语言不断涌现,为
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空间数据插值的原理
空间数据插值方法建立在空间相关性的基础之上,靠近的事物或现象越相似,反之则越不相关。这反映了事物/现象的空间依赖关系。
与经典统计建模不同,空间插值要求插值变量具有一定程度的空间自相关性,即既具有随机性,又具有结构性。区域内部随机且与位置无关,但在整体空间分布上呈现一定规律,因此无法使用简单的统计分析方法进行插值预测。
基于统计学假设,无论采用何种插值方法,样本点越多、分布越均匀,插值效果越好。
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