面向大数据，本书提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角，构建空间数据挖掘金字塔，给出挖掘机理，介绍概念格，总结空间数据源，导出清理空间观测数据的选权迭代法。面向gis数据研究空间的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘，从图像数据中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识。这些理论，在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别等实际领域，获得了有价值的应用成果，自主研制了空间数据挖掘原型系统gisdbminer和rsimageminer。
1.《空间数据挖掘理论与应用（第二版）》**版出版后获得国内外同行学者认可，连续印刷2次；获得国家科学技术出版基金资助出版；被《科学通报》赞为“空间数据挖掘的里程碑式力作”，为专业工具书《handbook of geographical information》收录。英文版在springer 出版社出版。 2.作者组成充分体现学科交叉和强手合作，三位作者均为本学科内权威学者，李德仁为地学院士，李德毅为信息学院士，王树良为北京理工大学软件学院教授。 3.内容涉及学科理论和应用热点方向，面向大数据和地理信息服务提出了自己研制的空间数据挖掘原型系统。 4.读者对象广，可供计算机科学（如空间数据挖掘、数据分析、人工智能）、地球空间信息科学、规划管理科学（如空间资源规划、土地科学）、管理科学等领域的研究人员和开发人员使用。也可用作研究生教材。 5.《空间数据挖掘理论与应用（第二版）》获得国家出版基金项目成果资助，列入科学出版社重点图书《地球观测与导航技术丛书》，本书的**作者即为《地球观测与导航技术丛书》主编。
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