李德仁院士和李德毅院士携王树良博士，集中自己研究团队多年来的空间数据挖掘智慧，汇集熔炼成为一本专著，并强调系统性、可读性和可操作性。本书的可读之处良多，既有云模型、数据场、地学粗空间、挖掘视角、挖掘金字塔和挖掘机理等创新技术，又有崭新的数据清理法和聚类算法，还研究了遥感图像分类、宝塔滑坡监测、银行收益评价、土地资源评价、火车安全检测等多个实例等等。

阅读本书，计算机科学的读者可以了解地球空间信息科学的知识，地球空间信息科学的读者可以学习计算机科学的知识，数据挖掘的读者可以发现空间数据挖掘的独特魅力，空间数据挖掘的读者可以找到自己的归宿。

本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术，构建空间数据挖掘金字塔，研究空间数据挖掘的数据源，导出空间观测数据清理的“李德仁法”，研究基于空间统计学的图像数据挖掘，提出“数据场一云”聚类、基于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法，研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统(GIS)数据挖掘，结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。

本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。

序一

序二

序三

前言

第1章 绪论

第2章 空间数据挖掘基础

第3章 空间数据挖掘的数据源

第4章 国家空间数据基础设施

第5章 空间数据清理

第6章 空间数据挖掘可用的理论方法

第7章 图像纹理的空间统计分析理论

第8章 地学粗空间

第9章 云模型

第10章 数据场

第11章 基于概念格的空间数据挖掘

第12章 宝塔滑坡的监测数据挖掘

第13章 基于归纳学习和粗集的空间数据挖掘

第14章 空间聚类知识挖掘

第15章 基于空间统计学的图像挖掘

第16章 空间数据挖掘系统研发

第17章 结论和展望

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