geo数据库挖掘入门

什么是.geo数据库

Geo数据库全称Geographic database，是一种基于空间位置信息的数据库，为地理信息系统（GIS）提供数据存储和管理功能。与传统的关系型数据库相比，Geo数据库主要针对空间数据的存储、索引和查询做了优化处理。例如，我们可以通过地图上的点、线、面等空间要素来描述和存储城市的道路、建筑、自然地貌等元素，对于地理位置信息在各个行业领域中的应用越来越广泛。

常用的.geo数据库

目前市场上主要的地理信息数据库主要有三大类，分别是ESRI的SDE、Oracle的Spatial和PostgreSQL的PostGIS。其中，ESRI的SDE主要针对ArcGIS地理信息系统，Oracle的Spatial则是Oracle数据库中的一个扩展；而PostGIS则是一种开源的地理信息数据库，可与多种开源GIS软件集成使用。需要注意的是，不同的地理信息数据库在存储、索引等方面都有着不同的特点，具体应根据项目需求以及技术选型情况来选择。

.geo数据库挖掘的应用领域

.geo数据库挖掘可以应用于各种领域，如环保、城市规划、农业、交通等。以城市规划为例，我们可以通过地理信息数据库把城市已有的道路、建筑、自然要素等元素进行反复挖掘，从而找到更多问题、优化策略。再比如，农业领域可以通过地理信息数据库记录各自庄稼的面积、位置、种植情况，轻松实现区域化精准农业管理。通过挖掘.geo数据库我们能够更好地认知世界、更好地解决实际问题。

.geo数据库挖掘的目标

.geo数据库挖掘的目标主要包括以下几方面：1. 空间数据的可视化和探索，包括地图制图和可视化、空间数据的交互探索等；2. 空间数据的分析和建模，如聚类、分类、插值、回归等统计学习和机器学习建模；3. 空间数据的挖掘和发现，例如空间关联、热点发现、规律挖掘等深度挖掘。

.geo数据库挖掘的方法

.geo数据库挖掘的方法类似于传统数据挖掘，不同的是我们需要针对空间位置信息做出相应的调整和处理。例如，将地图上的点、线、面等空间要素转化成能够被计算机理解的向量形式进行存储和处理，可以使用基于时间和空间特征的数据预处理、特征提取和特征选择等方法。此外，还需要根据具体应用场景和问题选取合适的机器学习算法，如神经网络、决策树、支持向量机等。