एक स्थानिक डेटाबेस भारी मात्रा में स्थान-संबंधी डेटा संग्रहीत करता है, जिसमें मानचित्र, पूर्व-प्रसंस्कृत रिमोट सेंसिंग या मेडिकल इमेजिंग रिकॉर्ड, और VLSI चिप डिज़ाइन डेटा शामिल हैं। स्थानिक डेटाबेस की कई विशेषताएं हैं जो उन्हें रिलेशनल डेटाबेस से अलग करती हैं। वे टोपोलॉजिकल और/या दूरी की जानकारी रखते हैं, आमतौर पर परिष्कृत, बहुआयामी स्थानिक इंडेक्सिंग संरचनाओं द्वारा व्यवस्थित होते हैं जिन्हें स्थानिक डेटा एक्सेस विधियों द्वारा एक्सेस किया जाता है और अक्सर स्थानिक तर्क, ज्यामितीय गणना, और स्थानिक ज्ञान प्रतिनिधित्व तकनीकों की आवश्यकता होती है।
स्थानिक डेटा माइनिंग की परिभाषा
स्थानिक डेटा माइनिंग स्थानिक डेटाबेस में स्पष्ट रूप से संग्रहीत न किए गए ज्ञान, स्थानिक संबंधों, या अन्य रोचक पैटर्न के निष्कर्षण को संदर्भित करता है। इस तरह के माइनिंग के लिए डेटा माइनिंग के साथ स्थानिक डेटाबेस प्रौद्योगिकियों के एकीकरण की आवश्यकता होती है। इसका उपयोग स्थानिक रिकॉर्ड सीखने, स्थानिक संबंधों और स्थानिक व गैर-स्थानिक रिकॉर्ड के बीच संबंधों की खोज करने, स्थानिक ज्ञान आधार बनाने, स्थानिक डेटाबेस को पुनर्गठित करने, और स्थानिक क्वेरीज़ को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।
अनुप्रयोग क्षेत्र
इसके भौगोलिक डेटा सिस्टम, मार्केटिंग, रिमोट सेंसिंग, इमेज डेटाबेस एक्सप्लोरेशन, मेडिकल इमेजिंग, नेविगेशन, ट्रैफिक कंट्रोल, पर्यावरण अध्ययन, और कई अन्य क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग होने की उम्मीद है जहां स्थानिक डेटा का उपयोग किया जाता है।
केंद्रीय चुनौती
स्थानिक डेटा माइनिंग की एक केंद्रीय चुनौती बड़ी मात्रा में स्थानिक डेटा और स्थानिक डेटा प्रकारों व स्थानिक एक्सेस विधियों की कठिनाई के कारण कुशल स्थानिक डेटा माइनिंग तकनीकों की खोज है। सांख्यिकीय स्थानिक डेटा विश्लेषण स्थानिक डेटा का विश्लेषण करने और भौगोलिक जानकारी का पता लगाने का एक लोकप्रिय दृष्टिकोण रहा है।
भू-सांख्यिकी और स्थानिक सांख्यिकी
जियोस्टैटिस्टिक्स शब्द अक्सर निरंतर भौगोलिक स्थान से जुड़ा होता है, जबकि स्थानिक सांख्यिकी शब्द अक्सर असतत स्थान से जुड़ा होता है। एक सांख्यिकीय मॉडल में जो गैर-स्थानिक रिकॉर्ड का प्रबंधन करता है, आमतौर पर डेटा के विभिन्न क्षेत्रों के बीच सांख्यिकीय स्वतंत्रता मानी जाती है।
स्थानिक रूप से वितरित रिकॉर्ड्स के बीच ऐसा कोई पृथक्करण नहीं है क्योंकि वास्तव में स्थानिक वस्तुएं परस्पर संबंधित होती हैं, या अधिक सटीक रूप से स्थानिक रूप से सह-स्थित होती हैं, इस अर्थ में कि दो वस्तुएं जितनी निकट रखी जाती हैं, उतनी ही अधिक संभावना है कि वे समान गुण भेजें। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक संसाधन, जलवायु, तापमान, और आर्थिक स्थितियां भौगोलिक रूप से निकट स्थित क्षेत्रों में समान होने की संभावना है।
स्थानिक ऑटोकॉरेलेशन
निकटवर्ती स्थान पर घनिष्ठ अन्योन्याश्रयता का ऐसा गुण स्थानिक ऑटोकॉरेलेशन की अवधारणा की ओर ले जाता है। इस अवधारणा के आधार पर, स्थानिक सांख्यिकीय मॉडलिंग विधियों को सफलतापूर्वक विकसित किया गया है। स्थानिक डेटा माइनिंग स्थानिक सांख्यिकीय विश्लेषण विधियों का निर्माण करेगा और उन्हें बड़ी मात्रा में स्थानिक डेटा के लिए विस्तारित करेगा, जिसमें प्रभावशीलता, स्केलेबिलिटी, डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ सहयोग, उन्नत उपयोगकर्ता इंटरैक्शन, और नए प्रकार के ज्ञान की खोज पर अधिक जोर दिया जाएगा।
