空间数据挖掘在土地利用方面的未来研究展望

空间数据挖掘在土地利用方面还有很多的应用领域，探讨了面向土地用途分区的空间数据挖掘模型并进行了应用研究，但是仍然还存在很多问题需要进一步研究。对于空间数据挖掘在土地利用方面的领域问题研究是一个非常有前途的新理论、新方法，本研究所做的工作只是空间数据挖掘在土地信息领域的一个阶段性成果，未来还可以在以下几个方面进一步完善：

①由于土地用途分区主要是在县级和乡镇两级进行，即使在同一区域内，由于不同的需要与目的，编制的土地用途分区图比例尺也可能是不同的，但是本研究中没有考虑空间数据的多尺度问题，因此该模型如果在其他领域应用的时候还应对空间数据多尺度的问题进行进一步的研究。

②概念格的并行构造算法具有较大的优势和潜力，目前有关概念格并行算法的研究不是很多，通常都是以其他算法原理为基础提出的，但不可否认，随着处理的形式背景的增多，概念格的时空复杂度也会随之急剧增大，并行算法将是未来研究的热点。

③利用人工免疫系统解决空间数据库聚类数据问题还处于起步阶段，未来还可以开展相关的研究，不但能用现有的模型解决聚类问题，还可以进一步研究免疫机理，提出用于聚类的其他算法。另外，现有人工免疫系统模型都没有真正解决时变数据库中的数据聚类问题，因此需要建立更有效的解决大规模动态数据库聚类的人工免疫系统数据挖掘算法。(www.xing528.com)

④空间数据挖掘可以从无限的数据中挖掘知识，这些知识不但可以用于土地利用的分析和管理，还可以为管理者提供决策支持，因此有必要对这一问题做进一步的研究，形成完善的面向土地利用的时空多尺度数据挖掘系统，并提供更强的决策支持功能。

本研究仅仅涉及了空间数据挖掘在土地信息领域的部分课题。限于笔者的学识水平、研究时间，对于许多重要问题的研究还只是浅尝辄止。希望本研究可以为空间数据挖掘在土地信息领域起到抛砖引玉的作用，以后能有更多的研究者在土地信息领域或地理信息领域的空间数据挖掘研究上取得更为丰富的成果，以促进地理信息科学从数据驱动、模型驱动到知识驱动和决策支持的转变。