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空间数据挖掘关键技术研究的开题报告
一、选题背景
随着卫星遥感、地理信息系统、全球定位系统及其他空间数据技术的日益成熟和普及，空间数据的规模和复杂性日益增加。如何从大量的空间数据中挖掘出有用的信息和知识，已经成为数据分析领域的一个热点问题。空间数据挖掘作为数据分析的一个分支，旨在发现数据中的模式和关系，从而帮助决策者做出更明智的决策。
二、选题意义
空间数据挖掘在资源调查、环境监测、灾害应急响应、城市规划等领域有广泛的应用。例如，在农业领域中，可以利用卫星遥感数据分析土地利用、水资源分布等，为农业生产提供科学依据；在城市规划中，可以利用空间数据挖掘技术分析人口分布、经济活动区域、交通流量等，为城市规划提供决策支持。
三、研究目标
本课题旨在研究空间数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据挖掘算法等，并应用这些技术解决实际问题。
四、研究内容
1.空间数据挖掘的概念及其应用；
2.空间数据预处理技术；
3.空间数据特征提取方法；
4.基于聚类分析的空间数据挖掘算法；
5.基于决策树的空间数据挖掘算法；
6.基于关联规则的空间数据挖掘算法；
7.空间数据可视化技术。
五、预期成果
1.完成对空间数据挖掘关键技术的深入理解和掌握；
2.提出一种针对特定问题的空间数据挖掘解决方案；
3.实现所提出的空间数据挖掘算法，并验证其有效性；
4.撰写论文并在相关领域的学术期刊上发表文章。
六、研究方法
本研究将采用文献研究法、实验室实践、实地调查等方法，建立基于Python等编程语言的空间数据挖掘模型，并利用真实的空间数据进行模拟实验和验证。
七、进度安排
本研究计划于2021年8月开始，至2022年6月完成主要研究工作。具体进度安排如下：
1.2021年8月~9月：对空间数据挖掘相关文献进行查阅和分析；
2.2021年10月~11月：学习和掌握空间数据预处理和特征提取技术；
3.2021年12月~2022年2月：学习和掌握空间数据挖掘算法、编程语言以及相关工具；
4.2022年3月~4月：设计和实现基于聚类分析的空间数据挖掘算法，并进行实验验证；
5.2022年5月~6月：梳理研究结果，撰写论文并进行对比实验。
八、参考文献
[1]HanJ,KamberM,PeiJ.Datamining:conceptsandtechniques[M].Elsevier,2011.
[2]刘宏华,许婷,林君源.空间数据挖掘及其在资源环境领域的应用[J].环境保护科学,2010,36(4):9-12.
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[5]邓志华.机器学习[M].北京:电子工业出版社,2012.