數據挖掘在國土資源信息化中的應用

袁英

摘 要 數據挖掘是建立在豐富數據庫的基礎上，運用專業的技術分析方法進行數據分析挖掘。在豐富巨型數據庫中，有很多不為人知隱藏其中的重要數據概念以及規律，需要我們加以研究總結。國土資源信息化更加需要數據庫的支撐，從大型的數據庫中挖掘出相關的國土信息領域。

【關鍵詞】數據挖掘 國土資源 信息化

隨著我國眾多土地、礦產、地質資源以及關于地質災害的檢測管理更加完善，建立了系統的信息資源。國土資源的相關部門也在運用全新的科技技術，不再滿足于過去簡單的信息瀏覽查詢，引進新的智能化的技術手段，幫助國土資源的數據挖掘更加科學化和合理化。數據挖掘成為國土資源信息化的重要環節和技術手段，把數據挖掘的含義納入國土資源信息化建設過程中，有助于更好得發揮國土資源的管理工作。

1 數據挖掘

1.1 數據挖掘的概念

在數據資源庫大力發展的背景下，人們要獲得更多需要的資源就需要運用新的技術手段和方法，高效尋找出需要的數據。數據挖據的概念油然而生，這是一種利用科學化的分析手段技術，將巨大的數據資源以某種規律化的形式分析處理，更加快速滿足使用者的需求。數據挖掘的技術結合了眾多學科理論知識，將數據庫中的信息進行相互的關聯分析，搜索一個關鍵詞就可以關聯一系列相關概念，這樣挖掘相關數據更加高效快捷。近年來，我國的數據挖掘技術已經發展比較成熟，經歷理論到實踐的過程，積極運用科學技術實現了數據挖掘有效化的實現。

1.2 數據挖掘的方法

數據挖掘常見的方法有分類分析、回歸模型分析、時間序列模式分析、聚類分析以及關聯分析和序列分析。每一種分析方法都通過科學的理論知識指導，在具體的數據挖掘中總結歸納出來的。分類分析法是通過大量數據本身具有的屬性，找出共同點進行分類，常常可以通過結構圖和決策樹的模式表現出來。回歸模型分析指的是運用分類方法的基礎上，提供連續性的預測值進行數據分析。時間序列模式是根據時間的順序來分類數據，按照數據生成的時間來排列，通過以往的不斷數據分析更好的對未來的數據進行推測。聚類分析是把豐富的數據按照固定的模式進行聚類，形成數據組，每一個組的數據都是依據科學的劃分理論，更好的幫助使用者獲得一類數據。關聯分析指的是把原本不同的數據尋找相同的關聯進行分類，能夠幫助有相關聯系的數據進行劃分，挖掘出聯系更加緊密的數據。序列分析方法是依據數據發生的相關事件，明確數據發生的具體時間序列，更好的把握整個事件相關數據的發生以及實現，給數據的使用者更加有效的方法。

2 數據挖據在國土資源信息化的應用

2.1 應用形式

數據挖掘在國土資源信息化的過程中，主要體現在報表、地圖、OLAP分析、數據挖掘與預測這些應用形式上。這些方法與形式能夠更好的在國土資源信息化中利用數據挖掘，建立完善的國土資源系統。報表的形式是指國土相關的不同部門需要的報表不同，這就需要利用不同的數據模式來形成報表，滿足不同部門的使用需求。報表的形成模式可以利用基礎數據根據自有的報表系統實現目的，也可以根據報表的需求提供有用的數據進行填補，滿足報表的需求。地圖的應用形式是國土資源信息化必要的手段和方法，利用好地圖的有效資源數據，對于我國廣袤的土地資源進行統計處理，在地圖上可以直觀的進行觀看數據，一目了然的掌握國土資源的相關數據。OLAP分析的方法是對于國土資源數據進行的分類組合進行構建模型，滿足關于土地利用、農田規模以及城市用地規劃的需求，通過數據分析方法實現自動化的系統模式。數據挖掘與預測就是根據已經有的數據進行分析，運用系統的科學方法進行對于未來的預測。

2.2 國土資源信息化數據挖據綜合分析

通過對國土資源的系統分析，從整體上把握國土資源的有效性以及數據挖掘的程度，系統需求分析需要從總體角度出發，通過不同的流程對數據進行設計以及歸納得以開發出有效的系統。由于國土資源系統的數據太過于豐富，就需要針對不同方面建立子系統，更能細化數據的分類，有利于數據系統的有效利用。對于國土資源的巨大數據也要有綜合性的分析整合，在有規律的基礎上分析才能從綜合形態上利用好數據資源，更好得挖掘有效資源，建設綜合性的國土資源信息化系統。綜合分析要從不同的應用形式出發，針對每一種形式提供具體的系統以及數據，才能有效發展國土資源信息化。

參考文獻

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