一、前言
近年來，隨著“數字空間區域”的建設和地理信息系統(Geography Information System，GIS)技術的快速發展，積累了大量與空間位置相關的基礎地理空間數據，如數字線劃圖（DLG）、數字高程模型（DEM）、數字正射影像圖(DOM)等數字產品。如何從如此海量的空間數據庫中挖掘和派生出更有價值的信息，為科學研究和生產實踐服務，成為當前空間數據挖掘技術研究的重要課題。
二、數據挖掘
2.1數據挖掘(Data Mining)
又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database，KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。數據挖掘是一個由數據庫、人工智能、數理統計和可視化等多學科與技術交叉、滲透、融合形成的交叉學科。
2.2地理空間數據挖掘(Geospatial Data Mining)
地理空間數據挖掘是指從地理空間數據庫中抽取隱含知識、空間關系或非顯式存儲在數據庫中有意義的特征或模式，挖掘地理空間要素的空間特性，如地理位置、方位、距離、幾何拓撲關系、空間屬性等。該技術在理解空間數據、獲取空間與非空間數據間的內在關系方面具有重要的實用意義。
地理空間數據包括矢量和柵格兩大類型。矢量數據（如DLG）包括地理空間數據和屬性數據及相關的拓撲關系；柵格數據(如DOM、DEM)有規則網格(矩形及TIN格網)和離散網格兩種數據集。
2.3地理空間數據挖掘的幾種典型方法
（1）地理空間統計方法
地理空間統計是指分析地理空間數據的統計方法，主要是利用了空間中鄰近的要素通常比相距較遠的要素具有較高的相似性這一原理。該模型可以分為三類：地統計、格網空間模型和空間點分步形態。如DEM、DOM的直方圖、平均值、均方差、最大最小值統計等。
（2）地理空間聚類方法
地理空間數據聚類是按照某種距離度量準則，在大型、多維數據集中標識出聚類或稠密分布的區域，從而發現數據集的整體空間分步模式。該方法主要分為四類：分割法、層次法、基于密度的方法及基于網格的方法。如主導因素法、模糊聚類法。
（3）地理空間關聯分析
地理空間關聯分析是利用空間關聯規則提取算法發現空間數據庫中空間目標間的關聯程度，從而進行空間數據關聯分析的知識發現研究，其核心內容是挖掘空間關聯規則。如最佳路徑、最短路徑分析；鄰近分析、包含落入分析、緩沖區分析等；DEM的坡度、坡向、坡位分析、視域分析等。
（4）地理空間分類與預測分析
地理空間分類與預測是根據已知的分類模型把數據庫中的數據映射到給定類別中，進行數據趨勢預測分析的方法。人工神經網絡可以作為該方法的典型技術應用于實際研究中。如影像的監督及非監督分類、專家分類法、基于知識的分類法、植被指數提取等。
（5）異常值分析
顧名思義，異常值分析即將數據庫中與通常的行為或數據模型不一致的數據提取出來的分析方法。通過這種方法可以提取出數據庫中的異常信息或噪聲數據，有時也會導致隱藏的重要數據丟失。異常值分析方法主要有三種：基于統計的異常值分析、基于距離的異常值探測、基于偏差的異常值探測。
三、地理空間數據挖掘與實際應用的結合點
通過農業部門的研究，果樹生長與陽光、空氣、水分、土壤（肥料）等基本要素有著密不可分的關系。果樹的生長環境又與地理緯度、海拔高度、生長季節有很大的關系，尤其是冬季凍害對果樹的生長、開花、結果有很大的影響，而冬季凍害的分布與地理因子有很大的內在聯系。
數字高程模型（DEM）含有地理坐標（經度和緯度）和海拔高等地理信息，通過對DEM數據進行數據挖掘，采用地理空間關聯分析法，提取與果樹生長環境密切相關的信息，如坡度、坡向、坡位、果樹生長地理緯度、離海洋的距離等地理因子。通過對農業氣候生態及其地理分布特征的研究，結合歷史氣象資料、實地考察、現實種植等相關情況，進行GIS技術的空間疊置分析，實現果樹種植生態區域選擇和規劃，指導果農進行名優果樹種植。該應用具有很重要的科學意義和潛在的經濟價值。
四、應用實例
福建地處東南沿海，范圍在北緯23°30′～28°20′，東經115°50′～120°45′之間；面積約12萬多平方公里，地勢由西北向東南傾斜，屬亞熱帶海洋性季風氣候，年平均氣溫在-9.5℃～43.2℃之間，呈典型的溫暖濕潤氣候特點，適合種植熱帶和亞熱帶果樹。閩東南沿海是著名的水果之鄉，盛產龍眼、荔枝、蜜柚等亞熱帶水果。由于地理位置的不同，閩東北沿海年平均氣溫比閩東南沿海年平均氣溫相對低2.8℃～3.5℃之間，但受海洋性溫暖氣候影響，個別區域也可種植晚熟的熱帶、亞熱帶水果（如龍眼、荔枝等）。
通過與福建省農科院土肥所的合作，決定在福建省閩東北地區（福鼎—霞浦一帶，北緯26°25′～27°26′之間）進行晚孰熱帶和亞熱帶果樹（如龍眼、荔枝等）生態種植區域選擇試驗。
本試驗采用的基礎地理空間數據包括全縣范圍的DLG和DEM數據。通過對DLG和DEM數據進行挖掘，提取符合條件的地理因子（見表1），并進行GIS空間疊置分析，選擇出適宜種植晚孰熱帶和亞熱帶果樹的生態區域。
4.1篩選條件
表1 區域選擇條件
       指    標
地理因子
適    宜
不 適 宜
設  置  意  義

坡    度（slope）
slope <=25 
slope >25 
坡度大于25°易造成水分、土壤、肥料等流失，不適宜種植，故取25°以下。

坡    向（Aspect）
Aspect=東南、正南、西南向
Aspect=西北、正北、東北向
朝南方向陽光充足，更適合果樹生長，防避冬季凍害。

凍害指標（TD）
（溫度模型）
TD >-2
TD <=-2
考慮地理緯度、離海距離等地理因素對當地平均氣溫的影響，從而影響果樹的生長和冬季凍害

坡位為相對高差50%-80%區域
50%-80%
0%-49%
&81%-100%
基于對果樹凍害的考慮。山頂易受冷空氣影響，形成凍害；山腳易沉積冷空氣，形成凍害，因此取相對高差50%-80%部分（經驗指標）。

4.2 數據預處理
（1）DEM數據預處理
進行換帶和投影變換，把21度帶的數據投影轉換為20度帶的數據，以縣級區域為單位，進行DEM數據拼接。根據需要，還需把DEM數據投影為以經緯度坐標存儲的數據，用于數字溫度模型計算。
（2）DLG數據預處理
①坐標轉換到同一坐標系，投影到同一度帶，以縣級區域為單位，進行DLG數據拼接。
②提取境界、主要道路及注記、主要水系及注記、村級以上居民地及注記、海岸線和主要島嶼及注記、其他注記等核心要素，用于生態區劃專題圖制作。
（3）行政區劃信息提取
①按代碼提取境界（縣界）、海岸線島嶼數據（可以舍棄面積較小的島嶼），合并為同一圖層。
②數據按福鼎市和霞浦縣分別構建拓撲面，每個面都必須有相應的屬性信息。
4.3坡度、坡向數據生成及符合條件區域信息提取
（1）由DEM生成數字坡度圖（DSM）
根據要求提取坡度25度以下的圖元，對像元屬性進行重編碼：坡度25度以下的區域，置pd=1；坡度25度以上為不適宜區域，置pd=0，生成數字坡度專題圖層。對生成的柵格圖自動進行矢量化，導出為ARC/INFO的Coverage格式，并重建拓撲關系。
（2）由DEM生成數字坡向圖（DSA）
根據要求提取正南、東南、西南坡向的像元，并進行重編碼朝南向置px=1；朝西北、正北、東北向置px=0，生成數字坡度專題圖層。對生成的柵格圖自動進行矢量化，導出的格式為ARC/INFO的 coverage格式，并重建拓撲關系。
4.4數字溫度模型計算及避凍區域圖層
（1）凍害模型計算公式
根據地理緯度和海洋季風氣候的特點，對歷史氣象資料進行統計分析，由福建省氣象局專家給出20年一遇的凍害（TD）計算公式。TD的計算公式如下：
陸地（指內陸部分）
TD(1/20)=38.2915-1.288224×Φ-1.895327×ln(H+30)+3.676606/(S+1)
內島（指海灣、河流入海口所包含的島嶼）
TD(1/20)=38.2915-1.288224×Φ-1.895327×ln(H+30)+3.676606/(0.9+S/50)
外島（指遠離陸地、相對獨立的、周圍被海洋所包圍的島嶼）
TD(1/20)=38.2915-1.288224×Φ-1.895327×ln(H+30)+3.676606/(0.8+S/50)
以上公式中
Φ為緯度，以度為單位；
H為地面高程（海拔高），以米為單位，該數據可以從DEM數據中讀取；
S為格網點離海岸線的最近距離，以公里為單位；
生成的數字氣溫模型的格網間距Dgrid為25米。
（2）數字溫度模型生成的方法
①Φ值從以經緯度坐標的DEM數據中讀取；
②H值從DEM數據中讀取；
③離海距S的計算：


把海岸線數據（高斯投影坐標）離散化，把格網點的經緯度坐標轉換成高斯投影坐標，計算每個格網點與海岸離散化點的距離，取S的最小值為離海距（離散化點間隔較小）。
④實現方法
在VC++中根據公式編程計算TD值，其存儲格式與原DEM相同，格式同為柵格數據，格網間距為25米。在此過程中涉及大量的計算，因此必須選用性能較好的計算機。
凍害計算流程圖（見圖1）

（3）避凍區域圖層生成
①適宜區域的判別規則（見表2）
表2：凍害等級評價表
凍害等級
無凍
輕凍
重凍
重凍
嚴重凍

TD
0<TD
-2<TD≤0
-3<TD≤-2
-4<TD≤-3
TD≤-4

栽培區
最適宜
適宜
次適宜
可能種植
不適宜


②根據以上判別表對TD模型數據進行重編碼，TD>-2為適宜區域，置TD=1；TD<=-2為不適宜區域，置TD=0。對生成的柵格數據進行自動進行矢量化，導出的格式為ARC/INFO的 coverage格式，并重新構建拓撲面，生成避凍區域專題圖層。

（4）50%～80%坡位區域專題信息提取

①方法一：由DEM自動生成等高線，人工選取相對高差50%～80%區域。

②方法二：在DEM模型上人工交互選取相對高差50%～80%區域。

③方法三：利用現有的DLG數據，人工選取相對高差50%～80%區域

④對選取的區域構建拓撲關系，并設置適宜區域的屬性代碼CODE5-8=1，數據導出為ARC/INFO 導入為coverage格式，生成相對高差50%～80%適宜區域圖層。

（5）空間疊置分析

①在ARC/INFO進行交叉（intersect）疊置分析。只能兩個圖層進行交叉疊置分析。先對坡度、坡向圖層進行交叉疊置，結果再與區域矢量專題圖層進行交叉疊置，最終生成地理因子圖層。對地理因子圖層進行信息提取，提取符合條件（選取條件為：PX=1并且PD=1）的在所屬境界內的地理因子專題信息。

同樣地，用intersect命令對以上步驟生成的地理因子圖層、避凍區劃圖層、相對高差50%～80%適宜區域圖層，在ARC/INFO進行交叉疊置分析。然后，在ARC/INFO對圖層進行重新選擇RESELECT提取符合條件的專題區域圖層，提取條件為：PD=1&PD=1&CODE0.5-0.8=1&TD=1，符合以上4個條件的為最終適宜區域。

②在ARC/INFO對選擇區域圖層面積太小的圖元進行取舍合并（eliminate，條件表達式RES AREA<=1250，即面積小于1250平方米的面元），生成最終成果專題圖層。

（6）選擇區域專題圖制作

①在ErDAS把數字高程模型數據進行彩色暈渲，制作彩色地勢專題柵格圖。

②在AutoCAD，插入彩色地勢專題柵格圖，疊加主要的水系、交通、居民地、注記等專題信息，以及適宜區域最終成果（區域按斜格網線填充），制作成專題圖。

③在ArcView對最終適宜區域圖層按縣進行晚孰水果生態區域面積統計。

4.5分析結果與現狀對比驗證

(1)分析結果分布特點

①適宜區域呈沿海岸線分布。這是因為離海距離的影響，表明海洋氣候對氣溫及冬季凍害的影響很大。

②適宜區域呈半山腰坡位分布。受相對高差50%～80%條件的影響很大，加上此條件則適宜區域大大減少，平原地幾乎沒有適宜區域。

(2)種植現狀驗證分析

選擇區域的結果與福建霞浦、福鼎兩地的種植現狀（由農科院提供）進行對比，發現霞浦的沙江鎮、福鼎的秦嶼鎮、白琳鎮現有種植較大面積的荔枝和龍眼，大部分分布于平原地及朝南向山坡地，但平原地種植面積較山坡地大，這與忽略相對高差50%～80%條件所分析的結果較一致。但根據農科院的專家給出的經驗而言，必須考慮冷空氣在山地的坡位凍害影響，就專家經驗而言，冷空氣較易沉降在平原地，平原地受到的凍害較山坡地厲害。根據分析的結果，對當地的果農進行生產種植指導。

五、結論

由于我們經過近幾年的基礎測繪項目（NSDI）建設，擁有豐富的地理信息資源，以及GIS應用的經驗與技術，通過與農業專家的合作，可以在這方面取得很好的應用研究成果。通過對DLG和DEM數據進行地理空間數據挖掘，采用地理空間關聯分析法，提取與果樹生長環境密切相關的信息，如坡度、坡向、坡位、果樹生長地理緯度、離海洋的距離等地理因子，進行果樹生態區域的選擇，通過與實際種植情況的驗證，認為這種方法是很有實用價值和指導意義的。地理空間數據挖掘、GIS技術及農業技術的合作是精細農業的基礎，也是科學指導農業生產的技術手段，對繁榮我省農業經濟、建設海峽西岸農業經濟示范區具有一定的實用價值。