数据采集技术的迅速发展,形成了“数据的海洋”。日益丰富的空间数据和非空间数据收集存储于空间数据库中,已经远远超出了人的解译能力。目前GIS空间数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能,却无法发现隐藏在数据背后的关系、规则和发展趋势等知识,导致了“数据爆炸但知识缺乏”的现状。如何快速地从中提取出有用的信息,成为现在迫切需要解决的问题。将数据挖掘技术应用到GIS空间数据库中,可以发掘出GIS空间数据库中隐含的、潜在有用的空间特征和空间模式。因此,GIS与空间数据挖掘技术的集成是十分必要的。一方面可使GIS查询和分析技术提高到发现知识的新阶段;另一方面从中发现的知识可构成知识库用于建立智能化的GIS系统。 基于等高线地形图的地形特征的计算机自动识别技术在国内外都处于初步发展阶段。以前多用DEM来进行地形分析。考虑到DEM数据量巨大、精度低、误差大等缺点,本文采用基于等高线构建的约束CD-TIN来进行地形特征的识别与提取。在综合分析构建D-TIN的三种常用经典算法的基础上,本文采用改进了的凸包算法建立等高线离散数据点的无约束D-TIN,然后提出了基于影响域对角线交换的局部调整算法,运用该算法将等高线作为特征约束嵌入到D-TIN中,建立以等高线为特征约束的CD-TIN。以等高线为特征约束所生成的D三角形不可跨越等高线。通过计算D三角形的法向量,得到坡度值,根据坡度指标与地形特征的对应关系,将地形图中的山地和平地区分开;通过建立的CD-TIN的数据结构和拓扑关系,进一步识别出山地区域中的山峰等地形信息。 本文绪论部分叙述了数据挖掘技术的由来、空间数据挖掘技术的发展以及本论文的研究内容;第二章详细地讲述了数据挖掘理论知识,第三章描述了空间数据挖掘技术,并分析了GIS与空间数据挖掘技术集成的必要性。本文利用以等高线为特征约束构建的CD-TIN进行基本地形特征的识别与提取,因此第四章首先回顾了构建D-TIN常用的三种算法,然后采用改进了的凸包算法生成了D-TIN,并通过基于影响域对角线交换的局部调整算法建立了以等高线为特征约束的CD-TIN。第五章基于建立的CD-TIN进行基本地形特征的识别。论文结束时,作者结合当前的研究状况,对GIS空间数据挖掘的未来发展方向和趋势进行了总结和展望。