随着现代信息技术的飞速发展,GIS作为现代信息技术的重要组成部分,仍然存在着信息数据共享和互操作的问题。这样,使得GIS工作缺乏较好的沟通和交流,为此,OGC推出了GML规范,使得可以在各种GIS数据间架起一座桥梁,实现GIS界的四通八达。　　GML(GeographyMarkupLanguage,地理标记语言)作为网络环境下的一种地理信息编码规范,随着计算机技术、网络技术、数据库技术的不断发展,已广泛应用于各个领域;随着LBS(LocationBasedService,基于位置的服务)市场的扩大,大量的GML时空数据不断涌现,GML在给人们带来便利的同时也产生了一系列的问题,其中最突出的问题是信息过量,信息的利用率不高,对于信息的处理超出了人们的能力。传统的数据挖掘技术面向结构化数据,无法解决变化的、具有层次结构的GML数据,为此,本文着力于研究GML时空聚类的问题。　　时间和空间关系作为世间万物的基本参照系,使得时空序列数据在现实生活中广泛存在,而且数据呈现“几何式”的增长。这些大量的数据背后蕴藏着众多具有参考价值的信息。如何从海量的时空数据中提取知识,分析其结果,给决策者提供有用建议,已经成为目前空间数据挖掘亟待解决的问题。目前GML时空序列相似性查询的研究还很有价值空间,特别是针对海量的GML数据。　　针对GML时空聚类和时空序列相似性查询的当前研究状况,本文做了主要以下几个方面的研究工作:　　(1)、详细的阐述介绍了GML时空数据的模型。对时空数据的多种模型分析方式做了描述,并针对海量数据的存储阐述了基于HBase的GML时空数据模型。　　(2)、对GML时空聚类的算法进行了研究,阐述了经典的聚类算法(划分方法、层次方法、基于密度的算法、基于网格的算法、基于模型的算法),并在经典算法的基础之上提出了基于空间邻近关系的K-均值聚类算法和基于空间邻域的GML时空聚类算法,分别的对相应算法进行的实验的验证,对空间邻近关系的K-均值聚类算法进行了区域经济发展空间相关性验证、区域经济发展空间聚类分析和区域经济发展时空聚类分析等。　　(3)、对GML时空序列相似性查询的研究做了深入的研究,特别是基于空间邻近关系的GML时间序列相似性查询的研究,采用了我国大陆31个省直辖市1997年~2012年共16年的国民经济统计数据,分别对GDP1per、GDP2per和GDP3per在相似性度量计算之前要进行标准化处理,分析反映区域经济发展水平,反映区域三大产业的结构。