随著电脑科技技术快速的发展与大量空间资料的累积.ppt

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1、隨著電腦科技技術快速的發展與大量空間資料的累積，以往的資料庫管理與資料分析方式已無法滿足GIS界應用資料庫實務的需求，尤其是針對決策者而言，隨著資料倉儲與資料挖掘之概念與技術發展，除了一般屬性資料庫的應用外，更已延伸至空間資料庫方面，對於資料之管理與認知來相當大的衝擊。雖然此觀念在空間資料的應用尚在萌芽階段，但對於一般屬性資料庫而言，已有具體之成效。本章從一般的資料倉儲與資料挖掘概念談起，漸導入空間資料庫，並以具體的應用範例來說明其實現的方式。資料倉儲與資料挖掘之觀念與應用導入GIS311.詮釋資料缺乏與

2、重複建置2.坐標系統不一致3.資料版本處理問題4.資料融合問題5.資料格式不同6.資料語義不同空間資料倉儲建置方面，會遭遇下列問題：2圖3.1異動前資料圖3.2異動後資料圖3.3不同資料精度融合狀況3圖3.4空間資料倉儲之架構4圖3.5星狀模式架構圖5圖3.6多維矩陣式資料庫示意圖6一、分類(Classification)二、推估(Estimation)三、預測(Prediction)四、關聯分組(AffinityGrouping)五、群集化(Clustering)六、描述(Description)資料挖掘

3、，其挖掘之目的可分為：7資料挖掘，其挖掘之方法：一、購物籃分析(MarketBasketAnalysis)二、記憶基礎理解(Memory-basedreasoning;MBR)三、群集偵測(ClusterAnalysis)四、連結分析(LinkageAnalysis)五、決策樹(DecisionTree)六、類神經網路(NeuralNetwork)七、基因演算法(GeneticAlgorithms)八、線上分析(OnlineAnalysisProcessing;OLAP)8空間資料挖掘技術可挖掘的知識類型包

4、括：一、普遍的幾何知識(GeneralGeometricKnowledge)二、空間分布規律（SpatialDistributionRegulation）三、空間關聯規則（SpataialAssociationRules）四、空間分類/群組規則（SpataialClassification/ClusteringRules）四、空間特徵規則（SpataialCharacteristicRules）六、空間區分規則（SpataialDiscriminateRules）七、空間演變規則（SpataialEvolu

5、tionRules）八、物件導向的知識（ObjectOrientedKnowledge）9空間資料挖掘之方法一、空間鄰近關係(Spatialneighborhoodrelations,Spatialneighborhoodgraphs)二、空間群組(SpatialClustering)三、空間特徵描述(SpatialCharacterization)四、空間趨勢偵測(SpatialTrendDetection)五、空間分類(SpatialClassification)六、簡括化和歸納的方法(Generali

6、zationandInduction)七、粗糙集(RoughSet)八、視覺化展示(Visualization)九、雲理論(CloudTheory)10十、圖像分析和型態辨識(ImageAnalysisandPatternRecognition)十一、類神經網路(NeuralNetwork)十二、證據理論(EvidenceTheory)十三、模糊集(FuzzySets)十四、基因演算法（GeneticAlgorithms）11圖3.7三維建物圖12空間資料挖掘之應用範例一、環境規劃和二級土壤鹽簡化監測的關聯

7、規則(Eklund、Kirkby、Salim,1998)二、溼地分類(HuangandJensen,1997)三、銀行經營收益與區位選址(邸凱昌,2001)四、不同地區農業產量差異分析(沙宗、馥苓、陳江平,2002)五、空間資料倉儲與空間資料挖掘技術落實於九二一大地震建物震害分析13圖3.8921震災受損建物空間資料倉儲架構14