李德仁院士和李德毅院士携王树良博士，集中自己研究团队多年来的空间数据挖掘智慧，汇集熔炼成为一本专著，并强调系统性、可读性和可操作性。本书的可读之处良多，既有云模型、数据场、地学粗空间、挖掘视角、挖掘金字塔和挖掘机理等创新技术，又有崭新的数据清理法和聚类算法，还研究了遥感图像分类、宝塔滑坡监测、银行收益评价、土地资源评价、火车安全检测等多个实例等等。
阅读本书，计算机科学的读者可以了解地球空间信息科学的知识，地球空间信息科学的读者可以学习计算机科学的知识，数据挖掘的读者可以发现空间数据挖掘的独特魅力，空间数据挖掘的读者可以找到自己的归宿。
本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术，构建空间数据挖掘金字塔，研究空间数据挖掘的数据源，导出空间观测数据清理的“李德仁法”，研究基于空间统计学的图像数据挖掘，提出“数据场一云”聚类、基于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法，研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统(GIS)数据挖掘，结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。
本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。
