空间数据

空间数据的玩法，越来越多，越来越有意思了。空间数据库这块内容挺细的，从数据模型、挖掘算法到数据库语言的空间扩展，东西不少，但整理得还挺清楚。你要是刚好在搞地理信息系统或者做位置相关的数据，这份资料看一看还真挺有。 空间数据挖掘的逻辑其实蛮像常规的数据挖掘——也是聚类、分类、预测那一套，只不过要考虑空间关系。比如你在商圈选址时，不只是看用户画像，还得考虑位置分布、交通网络啥的。这篇文章就讲得比较清楚。 三维空间数据模型也有提，想搞建筑建模或者做城市模拟的朋友可以看看这份PPT 资料，讲得不深，但思路蛮清晰的，起步阶段刚刚好。 做过ArcGIS的你应该知道空间平台这块怎么回事，平台搭建、数据接入这

空间数据的自相关性带来的“坑”，还真得好好聊聊。你以为随便采样就能搞定空间数据？嗯，不好意思，还真不是这么回事。空间数据挖掘就得讲究点方式，像那种传统的随机采样，用在这儿完全没效果。还得用专门的算法才行，是大数据集那种，效率也要考虑进去。能直接把挖掘技术嵌到SQL里，这点我觉得挺香的，省去了中间的麻烦。比如查询的时候，顺手做个模式识别，响应也快，数据也能实时，挺适合做一体化的数据服务。你要是第一次接触空间数据库，可以先看看《详述空间数据库》，里面讲得还蛮清楚；如果你已经开始动手做项目了，像《空间数据挖掘综述》和《Oracle 空间数据库配置》这类文章也别错过，实用性比较高。还有个提醒：空间数据

ArcGIS 的功能真的是蛮全的，尤其适合搞空间数据的你。它不光能做地图展示，像空间、三维建模、图像识别这些也都能搞定。你要是用过ArcMap，再试试ArcGIS Pro，UI 现代不少，效率也更高。平时地图服务多的，还可以用ArcGIS Server来做发布和管理，响应也挺快。 ArcGIS Online的云端协作也不错，尤其适合团队项目。想把地图嵌进网页？ArcGIS Engine给你留了接口，定制开发一点也不难。移动端？用ArcPad就行，野外作业也能用得上。 不过要注意，ArcGIS的产品线挺多，初学者刚接触有点晕。建议你先从ArcGIS Pro入手，上手快，社区资源也多。 对了，下面

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。

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。

SQL Server 的空间数据少不了SQLSysClrTypes.msi，尤其你要用 ReportViewer 控件的时候，装不上多半就是它缺了。它的主要作用就是帮 SQL Server 识别.NET 里的特殊类型，比如地理位置、几何图形那类数据库字段。安装过程挺顺，下载完直接双击走安装向导就行了。别忘了检查一下.NET Framework 版本，系统架构也得对得上，不然会装不上。它还蛮关键的，如果你写了个 C#的存储过程，里面用了空间数据类型，没有这玩意儿，SQL Server 根本不认。哦对，如果你发现 ReportViewer 报错，说什么缺少组件，八成就是这个没装。还有个冷知识，SQ

本指南指导用户完成 PostgreSQL 8.4 数据库的安装，以及将空间数据导入数据库的流程。 安装 PostgreSQL 8.4 从官方网站下载 PostgreSQL 8.4 安装包。 按照安装向导的提示完成安装过程。 配置数据库连接参数，包括数据库名称、用户名和密码等。 导入空间数据 选择合适的方法将空间数据导入 PostgreSQL 8.4 数据库，例如使用 shp2pgsql 工具或 SQL 命令。 确认数据导入成功并进行必要的验证，例如检查数据表结构和记录数量。 注意： 请确保您已安装必要的依赖库，例如 PostGIS 扩展。 在导入数据之前，请备份您的数据库以防止数据

地理学数据的利器非 DPS 莫属。DPS 数据系统是那种一上手就觉得“哎哟，还挺顺”的工具，尤其是你平时要大量空间数据或者搞统计的场景，用它省心又高效。从数据导入到图表输出，DPS 的流程设计得蛮人性化，CSV、Excel甚至Shapefile都能轻松吃下。操作上没什么学习门槛，点几下菜单就能搞定基础统计。想搞高级点？嗯，回归模型、时间序列甚至自定义脚本都能安排。地理空间数据也是 DPS 的一大强项，像缓冲区、空间插值（Kriging 那种）都能直接上，连GeoJSON都能直接导进来用。图表输出支持热力图、等值线图，还能直接生成报告，做 PPT 都省事了。而且它还挺适合教学和科研，比如用来环境

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。

空间数据的空间自相关性，真的是挖掘里头最的一点。和经典数据挖掘不同，空间数据往往是黏在一块的——也就是说，相似的东西喜欢聚在一起。就拿城市热力图来说，某个区域热度高，旁边率也不低，这种“你中有我、我中有你”的特点，是空间数据绕不开的点。空间数据库的方式也不太一样，不能老拿老一套 SQL 来搞定。你得考虑位置、距离这些地理特性，像空间索引、空间连接这种操作就常用。想想看，你要从全国范围找出距离医院 500 米内的超市，可不是WHERE条件能搞定的。还有一点蛮关键的，空间数据经常自带噪音或者分布不均匀，这就需要用到一些比较专业的算法，比如空间聚类或者克里格插值。这些听起来高大上，其实核心逻辑就是“