GIS(GeographicalInformationSystem，地理信息系统)网格服务是中山大学计算机系软件工程实验室提出并负责实施的广东省科技计划工业攻关项目，本文工作是该项目的一个重要组成部分。GIS网格服务是GISWeb服务的自然延伸，它结合网格计算整合异构资源的优势和Web服务把一切应用都抽象为服务的统一表示方法这两种优势，有效地集成各类分布式的、异构的、动态的GIS空间数据资源。空间数据是人们藉以认识自然和改造自然的重要数据，可是这些数据资源中蕴涵的知识远远没有得到充分的挖掘和利用。因此从海量的空间数据中自动地挖掘知识，寻找隐藏其中的不明确的、隐含的知识、空间关系或其他模式，即空间数据挖掘(SpatialDataMining，SDM)，也变得越来越重要。本文的主要研究工作如下：1.提出了基于GIS网格服务的空间数据挖掘总体框架，并设计了基于该框架的空间数据挖掘具体流程。该流程中利用GIS网格服务本身特点，满足空间数据挖掘集成GIS系统中分布的、异构的、动态的空间数据这类需求，从而提高空间数据挖掘的整体质量。2.提出了一种空间数据的分类方法，并综合参考空间数据挖掘现有的算法和策略，针对不同类别的空间数据进行相应处理，从而提高空间数据挖掘的整体效率。本文采用网格服务中间件领域事实标准Globus工具包(GT3)实现了一个基于空间分类决策树方法的商铺决策流程模拟实验，在一定应用背景下，验证基于GIS网格服务空间数据挖掘流程设计方案在功能层面上的可行性和实效性。