स्थानिक डेटा माइनिंग स्थानिक मॉडल पर डेटा माइनिंग का अनुप्रयोग है। स्थानिक डेटा माइनिंग में, विश्लेषक भौगोलिक या स्थानिक डेटा का उपयोग व्यावसायिक इंटेलिजेंस या विभिन्न परिणाम बनाने के लिए करते हैं। इसके लिए भौगोलिक डेटा को प्रासंगिक और लाभकारी प्रारूपों में प्राप्त करने के लिए विशिष्ट विधियों और संसाधनों की आवश्यकता होती है।
स्थानिक डेटा माइनिंग में कई चुनौतियां शामिल हैं जिनमें पैटर्न को पहचानना या उन ऑब्जेक्ट्स को खोजना शामिल है जो उन प्रश्नों के लिए प्रासंगिक हैं जो शोध परियोजना को चलाते हैं। विश्लेषक बड़े डेटाबेस क्षेत्र या अन्य पूरी तरह से विशाल डेटा सेट में प्रासंगिक डेटा खोजने के लिए GIS/GPS उपकरण या समान प्रणालियों का उपयोग कर सकते हैं।
स्थानिक डेटा माइनिंग के प्रिमिटिव्स निम्नलिखित हैं:
नियम - सामान्य रूप से डेटाबेस से कई प्रकार के नियम पाए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए विशेषता नियम, भेदभाव नियम, एसोसिएशन नियम, या विचलन और मूल्यांकन नियम माइन किए जा सकते हैं।
एक स्थानिक विशेषता नियम स्थानिक डेटा का एक सामान्य प्रतिनिधित्व है। उदाहरण के लिए, एक शहर में कई भौगोलिक क्षेत्रों में घरों की सामान्य लागत रेंज को परिभाषित करने वाला नियम एक स्थानिक विशेषता नियम है।
एक भेदभाव नियम स्थानिक रिकॉर्ड्स के एक वर्ग को अलग-अलग वर्गों से अलग या विपरीत करने वाली विशेषताओं का सामान्य प्रतिनिधित्व है जैसे कई भौगोलिक क्षेत्रों में घरों की लागत रेंज की तुलना।
एक स्थानिक एसोसिएशन नियम एक नियम है जो स्थानिक डेटाबेस में एक समूह की विशेषताओं द्वारा दूसरे समूह की विशेषताओं के संघ को परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए, घरों की लागत रेंज को आस-पास की स्थानिक विशेषताओं, जैसे समुद्र तटों, के साथ जोड़ने वाला नियम एक स्थानिक एसोसिएशन नियम है।
थीमैटिक मैप्स - थीमैटिक मैप एक मैप है जिसे आमतौर पर एक थीम, एक व्यक्तिगत स्थानिक वितरण, या एक पैटर्न प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, एक निश्चित मैप प्रकार का उपयोग करके। ये मैप्स सीमित भौगोलिक क्षेत्रों पर सुविधाओं के वितरण को प्रदर्शित करते हैं। प्रत्येक मैप क्षेत्र को बंद और डिसजॉइंट क्षेत्रों के एक समूह में विभाजन का प्रतिनिधित्व करता है; प्रत्येक में समान सुविधा मूल्य वाले सभी बिंदु होते हैं।
थीमैटिक मैप्स एक व्यक्तिगत या कुछ विशेषताओं के स्थानिक वितरण को दिखाते हैं। यह सामान्य या संदर्भ मैप्स से भिन्न होता है जहां लक्ष्य ऑब्जेक्ट की स्थिति को अन्य स्थानिक ऑब्जेक्ट्स के बारे में प्रस्तुत करना है। थीमैटिक मैप्स का उपयोग कई नियमों को खोजने के लिए किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, किसी भौगोलिक क्षेत्र के सामान्य मौसम पैटर्न का विश्लेषण करते समय तापमान थीमैटिक मैप को देख सकते हैं। थीमैटिक मैप्स को दर्शाने के दो तरीके हैं जिनमें रास्टर, और वेक्टर शामिल हैं।
रास्टर इमेज रूप में, थीमैटिक मैप्स में पिक्सेल्स विशेषता मूल्यों से संबंधित होते हैं। उदाहरण के लिए, एक मैप में स्थानिक ऑब्जेक्ट्स की ऊंचाई को पिक्सेल की गहराई (या रंग) के रूप में प्रोग्राम किया जा सकता है।
वेक्टर विवरण में, एक स्थानिक ऑब्जेक्ट को इसकी ज्यामिति द्वारा परिभाषित किया जाता है, जो आमतौर पर थीमैटिक विशेषताओं के साथ सीमा परिभाषा होती है। उदाहरण के लिए, एक पार्क को सीमा बिंदुओं और संबंधित ऊंचाई मूल्यों द्वारा दर्शाया जा सकता है।
