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土地利用规划历来是我国土地管理工作的重点,多年来,相关部门已经积累了海量的土地规划时空信息及各种属性数据。随着国家社会经济发展及城市化进程加速,在传统土地规划系统交互式规划操作及成果管理基础上,从海量的土地规划数据中进一步发掘有价值的信息和隐含的规律成为了土地规划领域一项新的任务。而空间数据挖掘技术为人们认识蕴含在海量时空数据中的知识提供了一条有效途径。土地利用规划数据来自于国土、测绘、农业、市政等社会经济生活的各个部门,具有海量、多时空、多形式等特点,十分适合利用空间数据仓库进行组织与管理。基于空间数据仓库,利用空间联机分析处理(SOLAP—Spatial On-Line Analysis Processing)技术,可以针对不同主题进行土地利用规划数据挖掘分析,发掘隐含在海量土地利用规划历史数据背后的规律。本文根据土地利用规划数据的特点,面向土地适应性分析等具体业务,建立以空间数据仓库为数据管理平台,以空间数据挖掘为知识获取方式,以元数据等为管理手段的土地利用规划辅助决策支持体系。在此基础上,运用ArcGIS Engine组件包、ArcSDE空间数据引擎、ODBC开放数据库互连、SQL Server2005大型数据库和VC#.NET编程语言二次开发完成系统实现。论文的主要研究内容和成果有：1.在分析土地利用规划数据特征及规划业务过程需求的基础上,介绍了论文研究土地利用规划辅助决策支持系统相关概念,详细阐述土地利用规划数据仓库构建及实现所需的空间数据仓库、多维数据组织、空间OLAP、数据挖掘等关键技术。并以此为依据设计了土地利用规划决策支持系统的总体框架。2.重点针对土地利用规划数据仓库构建的解决方案进行详细阐述,包括空间数据仓库总体设计、逻辑建模、构建数据立方体以及元数据管理等具体内容,实现海量多源异构数据的多维组织、应用和管理。3.根据构建的土地利用规划决策支持系统体系结构以及具体解决方案,利用ArcGIS Engine、ArcSDE、ODBC、SQL Server2005及VC#.NET实现了土地利用规划决策支持系统的开发,并论述了其部分主要功能。