空间数据挖掘的里程碑式力作
——序《空间数据挖掘理论与应用》
计算机技术的不断进步, 使得计算机从仅仅代替人工计算, 逐渐扩展为以计算机系统来模仿人类的视觉、听觉及其思维等高级智能. 人们曾经为建立计算机专家系统而努力工作, 但不久就遇到了难以建立专家知识库的问题.随后, 计算机专家们就转向机器学习, 试图让计算机像人一样, 有自学习功能. 但这种努力也遇到问题, 即让计算机从哪儿学习呢？正在步履维艰之时, 计算机数据库技术有了突飞猛进的发展, 大量的数据通过文字、图表影像、多媒体技术等手段被送到计算机中, 数据库体之大可以达到上千个TB 的量级. 到了20 世纪90 年代, 数据挖掘(或知识发现)作为数据库技术、人工智能技术、数据处理技术和可视化技术的集成而变得愈来愈引人注目. 人们终于认识到很多知识原来就隐藏在大量的数据之中. 从数据库中通过数据库管理系统和应用程序可以获得信息；而从数据库中通过一个知识发现的工具应当可以获得知识, 这些知识可以自动构成计算机专家系统的知识库.
李德仁院士和李德毅院士兄弟
1993 年, 李德毅院士把计算机科学界开展数据挖掘的研究动向告诉了其兄长李德仁院士. 当时, 李德仁院士认为空间数据库的数量、大小和复杂性也都在激增, 特定问题或特定环境下的空间数据, 似乎是一种原始的、混乱的、不成形的自然状态积累, 但又是一种可以从中生长出秩序和规则的源泉, 为什么不可以研究空间数据挖掘呢?1994 年, 李德仁院士在加拿大第5 届GIS 年会上提出了“Knowledge Discovery from GIS”的理念, 建议在智能化GIS 中利用从数据库发现知识(KDD)的方法, 透过表观上的千头万绪、杂乱无章, 去挖掘蕴含其中的规则性、有序性、相关性和离群性.
随后, 李德仁院士和李德毅院士兄弟二人筹划共同指导空间数据挖掘的博士. 由于该项研究的难度较大, 直到1995 年邸凯昌决定跟随他们做博士论文后, 他们的上述想法才得以初步实现. 1999 年, 在邸凯昌博士答辩时, 他们发现王树良对空间数据挖掘有浓厚的兴趣和一定的研究基础, 于是又指导王树良在邸凯昌的基础上继续向前研究.后来, 他们组建了自己的研究团体, 目前已经发展为由数十名院士、教授、副教授、博士后、博士生和硕士生组成的老、中、青相结合, 地球空间信息科学和计算机科学等学科交叉的梯队. 兄弟二人敏捷的思维、渊博的学识、高屋建瓴的学术视野、实事求是的治学态度、执着的人生信念和宽以待人的品质, 引导和激励着整个研究团体, 在空间数据挖掘的道路上逐步前进.
2006 年10 月, 李德仁、王树良、李德毅三人合作出版了《空间数据挖掘理论与应用》一书. 在这部力作中, 系统研究了空间数据挖掘的国内外进展, 在概述了可用于空间数据挖掘的理论方法的基础上, 主要提出了云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术, 构建了空间数据挖掘金字塔, 全面分析了空间数据挖掘的数据源及其清理方式, 导出了空间观测数据清理的选权迭代法,研究了基于空间统计学的图像数据挖掘, 提出了“数据场-云”聚类算法、基于数据场的模糊综合聚类算法和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法, 研究了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GIS 数据挖掘. 为了展现空间数据挖掘的可操作性, 最后具体研究了长江三峡宝塔滑坡监测、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多个关系国计民生的空间数据挖掘实例. 最后, 自主研制了一个空间数据挖掘原型系统.
可见, 作者们既有地球空间信息科学的背景, 又具备计算机科学的知识, 从事理论研究和应用开发多年, 而且都有所建树. 这些研究成果是地球空间信息科学和计算机科学在空间数据挖掘中真正有机的交叉、融合和升华, 同时可以满足地球空间信息科学的学者掌握计算机科学的要求, 以及计算机科学的学者了解地球空间信息科学的需要.在研究空间数据挖掘时, 他们紧密围绕空间数据的特点,理论切实联系实践, 并始终以解决实际问题为要旨.
在科学界, 如果说兄弟院士不多的话, 那么不同学科的兄弟院士共同指导的博士就更少了. 更进一步, 兄弟院士联合指导博士, 联名著述的, 就更少之又少了. 李德仁院士和李德毅院士, 为其中之一, 令人敬佩！他们第一次把自己十几年来在空间数据挖掘中的丰富研究成果汇集熔炼, 凝聚了系列国家重大课题的创新研究及其横向应用成果, 汇总了十几名教授、副教授、博士后、博士和硕士的智慧. 创新内容突出, 利用自己的创新成果研究空间数据挖掘, 而不是单纯利用已有的数据挖掘策略. 绝大部分成果都已经被邀请在国际会议上作口头报告, 并在交流时获得与会国际同行学者的赞同. 而且, 部分成果已经被国际学术期刊发表, 为SCI, EI, ISTP 等国际权威检索机构收录.理论研究始终以解决实际应用问题为要旨, 积极把理论成果应用在关系国计民生的实际问题中, 服务社会, 造福人民. 如长江三峡滑坡监测. 全书内容丰富, 结构严谨, 层次清晰, 逻辑严密. 成稿后多人阅读, 多次征求意见, 力求精益求精. 这种一丝不苟的治学态度, 值得称赞和学习.
目前, 空间数据挖掘开始引起越来越多学者的兴趣,已经成为国际研究的热门课题. 祝作者们的研究更上一层楼, 做出更大的成就! 愿空间数据挖掘的理论和应用研究,开放出更多、更鲜艳的花朵!
2005年1月28日
本文由刘四旦摘编自李德仁、王树良、李德毅著《空间数据挖掘理论与应用（第二版） 》一书。
—— 热烈祝贺 ——
李德仁、王树良、李德毅著《空间数据挖掘理论与应用（第二版）》
荣获第五届中华优秀出版物奖图书奖！
面向大数据，《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角，构建空间数据挖掘金字塔，给出挖掘机理，介绍概念格，总结空间数据源，导出清理空间观测数据的选权迭代法。面向地理信息系统数据研究空间的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘，从图像中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识，以及时空分布的视频数据挖掘。这些理论，在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别、公共安全等实际领域，获得了有价值的应用成果，自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDB Miner和RSImage Miner。
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本书相关精彩内容，见《时空视频数据挖掘：让罪犯无所遁迹》一文。
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