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空间数据挖掘技术在土地定级估价中应用
引用本文:贾泽露,刘耀林,张彤. 空间数据挖掘技术在土地定级估价中应用[J]. 地球科学与环境学报, 2005, 27(3): 72-77
作者姓名:贾泽露  刘耀林  张彤
作者单位:1. 中南大学,地质与环境工程学院,湖南,长沙,410083;武汉大学,资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079
2. 武汉大学,资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079
3. 美国圣地亚哥州立大学,地理系,圣地亚哥钟塔路5500号,CA92182-4493
基金项目:教育部留学人员回国基金资助项目(152174);国家自然科学基金项目(40271088).
摘    要:介绍了空间数据挖掘技术和决策树算法。通过对其研究,将可视化空间数据挖掘技术应用于土地定级估价,并介绍了基于Visual C^++ 6.0和ESRI公司的MapObiect 2.0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘土地定级估价原型系统。系统采用决策树方法作为数据挖掘方法的基本算法,采用训练与学习相结合实现土地定级估价。阐述了基于决策树空间数据挖掘土地定级估价的系统模型,系统总体框架、主要模块、系统界面及系统实现定级估价的工作流程。该方法是对土地定级估价方法的一种新的探索,是对土地信息系统开发的一种新的尝试,也是土地信息系统智能化发展的一个方向。

关 键 词:空间数据挖掘 决策树 土地定级 视图 数据分类
文章编号:1672-6561(2005)03-0072-06
收稿时间:2005-03-15
修稿时间:2005-03-15

Land grading and evaluating using spatial data mining
JIA Ze-lu,LIU Yao-lin,ZHANG Tong. Land grading and evaluating using spatial data mining[J]. Journal of Earth Sciences and Environment, 2005, 27(3): 72-77
Authors:JIA Ze-lu  LIU Yao-lin  ZHANG Tong
Abstract:A brief introduction to spatial data mining and decision tree is proposed. Thereupon, by researching on the arithmetic of decision tree, this paper applies the visual spatial data mining technique into the field of land grading and evaluating. And then based on visual C~(++) 6.0 and MapObject 2.0, a spatial data mining prototype system for land grading and evaluating is designed and developed, in which the decision tree is used as the basic arithmetic of the spatial data mining of the system. For land grading and evaluating, training and learning method is adopted and the integration of them implemented. Furthermore, a model of land grading and evaluating based on decision tree is addressed, especially the system framework, the main modules, the interface and the rough workflow of the system. The approach used in the paper is a new exploration for the methodology of land grading and evaluating, a new attempt for implementation of land information system(LIS),a developing direction for the intellectualized LIS as well.
Keywords:spatial data mining   decision tree   land grading and evaluating   view   classifying data
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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