空间数据模型

数据模型是数据库系统中对数据内容和数据之间关系进行逻辑组织的形式化表示。随着技术的不断发展，空间数据库的应用正在逐步扩展，为数据管理和空间分析提供了新的视角。不同的数据模型如层次模型、网络模型、关系模型以及面向对象模型，各有其独特的优势和应用场景。

5.三维空间数据模型包括5.1三维空间的目标分类、5.2八叉树数据结构、5.3四面体格网、5.4三维边界表示法、5.5参数函数表示法。

空间数据挖掘从空间数据库中提取知识和模式，用于理解空间数据及其相互关系。它基于数据挖掘技术，但考虑到空间数据的复杂性和专业性，需要独特的理论、方法和应用。

关系数据模型的数据结构(续） t实体及实体间的关联表示方法t实体型：通过关系（表）直接表示。 t属性：使用属性名称表示。 t关联：采用关系表示。

技术进步推动了空间建模在预测空间过程和结果方面的应用。空间分析领域的研究已经取得了显著进展。线性回归作为计量地理学的核心技术，引入了统计分析方法，如相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。然而，对于空间模式、空间过程和空间相互作用等理论和方法的介绍仍然有限，这一点受到了批评。

空间探索分析，用于自相关性分析。

空间数据挖掘 空间数据与占据特定空间的对象相关，存储于空间数据库中，并通过空间数据类型和空间关系进行管理。其包含拓扑和距离信息，并利用空间索引进行组织和查询。空间数据的独特性为空间数据库的知识发现带来了挑战和机遇。 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。 常用方法 统计分析方法 统计分析是目前空间数据分析的常用方法，适用于处理数值型数据。它拥有大量成熟算法，可用于空间现象的建模和分析。 然而，空间统计分析也存在一些缺陷： * 空间分布数据的统计独立性假设通常不切实际，因为空间邻域之间存在相互关系。 * 不适用于处理非数值型数据，例如空间对象的名称和定名数据类型。 * 通常需要领域专家和统计知识，仅适合专业人士使用。 * 当数据不完整或不充分时，结果缺乏实际意义。 * 计算成本高昂。 为了克服这些缺点，需要新的数据挖掘方法。 基于概括的方法 （内容省略）

GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析，包括属性数据的集中特征（平均数、中位数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、以及数学期望和频数、频率的统计。

网络模型特别适用于数据之间复杂的关系。在这种结构中，数据间的联系通过指针表示，这可能增加额外的维护负担。

在关系数据模型中，数据的逻辑结构被视为二维表，由行和列构成，这在用户视角下显得尤为重要。