本书从空间数据挖掘技术的应用角度，介绍了空间数据挖掘的主要技术和方法、空间数据挖掘技术在灾害天气预测、地税管理、犯罪模式分析、公共交通以及水务信息管理中的应用。本书的特色在于以实例来说明不同的数据挖掘方法在各个领域中的应用。从不同的应用领域来研究各种数据挖掘方法，并且每章均为一个完整的研究课题内容，这些课题均为作者课题组的研究成果，因而更具有系统性。本书适合作为地理、计算机、环境等方向研究的教师、科研人员、研究生和高年级本科生的参考书。同时也可供从事城市规划、环境保护、国土开发等方面的专业人员参考。

丛书序
前言
章绪论1
1.1数据挖掘定义及过程1
1.2数据挖掘的功能及应用3
1.3数据挖掘面对的要求和挑战6
第二章数据挖掘技术简介8
2.1关联规则8
2.2决策树11
2.3聚类方法13
2.4贝叶斯分类17
2.5人工神经网络19
2.6遗传算法21
2.7小波变换23
2.8随机森林25
第三章数据挖掘技术在城市地下空间数据挖掘中的应用32
3.1地下空间数据仓库研究32
3.2上海市地下空间数据挖掘和知识发现46
3.3小结65
第四章数据挖掘技术在水务信息管理中的应用66
4.1人工神经网络算法在台风增水预测中的应用67
4.2距平分析技术在厄尔尼诺现象中的应用80
4.3人工神经网络在地下水资源评价中的应用85
第五章数据挖掘技术在偷盗三车和扒窃拎包研究中的应用91
5.1研究区域与数据概述91
6.2基于文本信息提取技术的扒窃犯罪时空信息提取120
6.3基于DBSCAN的“静态扒窃”时空分布特征分析128
6.4基于加权密度分析的“动态扒窃”高危路段分析136
6.5基于时空关联规则的公交扒窃犯罪时空行为模式挖掘139
第七章数据挖掘技术在PM2.5浓度预测中的应用145
7.1数据及预处理145
7.2基于相关分析技术的PM2.5浓度影响因素分析152
7.3基于逐步回归仿真技术的PM2.5质量浓度模型156
7.4基于随机森林的PM2.5小时浓度预测161
7.5小结176
第八章数据挖掘技术在微环境中PM2.5浓度分布的应用177
8.1微环境中PM2.5浓度分布研究概述177
8.2关键技术180
8.3小区微环境中PM2.5浓度分布研究185
8.4小结193
第九章数据挖掘技术在影响暴雨产生的环境物理量场中的应用194
9.1数据库的建立194
9.2决策树方法在提取影响暴雨产生的环境物理量场中的应用197
9.3关联规则在研究暴雨中心周边环境场特征中的应用201
第十章数据挖掘技术在预测中尺度对流系统移动传播中的应用204
10.1关联规则在预测MCS移动中的应用205
10.2运用决策树对MCS的移动传播进行预测207
10.3基于贝叶斯分类的MCS移动方向预测209
10.4MCS环境物理量场特征的聚类分析212
第十一章数据挖掘技术在遥感图像处理中的应用228
11.1基于贝叶斯算法的云南省昆明市辖区土地分类228
11.2基于小波变换和K-Means算法的遥感影像分类234
11.3基于遗传算法的BP神经网络在遥感图像分类中的研究238
11.4基于模糊支持向量机的遥感图像分类243
第十二章蚁群算法246
12.1蚁群算法的基本原理246
12.2蚁群算法的抽象过程247
12.3蚁群算法的实现
12.4蚁群算法的应用
第十三章云计算253
13.1云计算的基本原理253
13.2云计算的实现255
13.3云计算的应用259
参考文献263