| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·空间数据挖掘 | 第8页 |
| ·精准农业 | 第8页 |
| ·空间数据挖掘在精准农业生产中的意义 | 第8-10页 |
| ·精准农业的研究进展 | 第10-11页 |
| ·空间数据挖掘（SDM）研究进展及发展趋势 | 第11-16页 |
| ·聚类分析挖掘研究进展 | 第12页 |
| ·空间关联规则挖掘研究进展 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第13页 |
| ·决策树理论的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘可视化研究现状 | 第14-15页 |
| ·时间序列分析方法的研究现状 | 第15-16页 |
| ·空间数据挖掘的未来发展方向 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容与论文结构 | 第16-18页 |
| ·研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构图 | 第17-18页 |
| 第2章 SDM 和智能空间决策支持系统的理论基础及主要方法 | 第18-38页 |
| ·SDM 的理论基础 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘定义 | 第18页 |
| ·数据挖掘过程 | 第18-21页 |
| ·SDM 的主要方法 | 第21-32页 |
| ·空间分析方法（Spacial Analysis） | 第21-22页 |
| ·空间统计分析（Spacial Statistical Analysis） | 第22-23页 |
| ·空间聚类分析（Spatial clustering Analysis） | 第23-25页 |
| ·空间关联规则（Spatial association rules） | 第25-26页 |
| ·模糊集（Fuzzy sets） | 第26页 |
| ·粗糙集（Rough sets） | 第26-29页 |
| ·决策树（Decision Tree） | 第29-30页 |
| ·时间序列（Time series） | 第30-31页 |
| ·可视化（Visualization） | 第31-32页 |
| ·空间数据仓库(Spatial Data Warehouse)和空间数据挖掘 | 第32-33页 |
| ·空间数据仓库的概念与特征 | 第32页 |
| ·空间数据立方体与空间联机分析处理（OLAP） | 第32-33页 |
| ·智能空间决策支持系统（ISDSS） | 第33-37页 |
| ·决策支持系统（DSS） | 第34页 |
| ·专家系统（ES） | 第34-35页 |
| ·智能决策支持系统（IDSS） | 第35页 |
| ·数据挖掘与知识发现（KDD） | 第35页 |
| ·智能空间决策支持系统（ISDSS） | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 高维数据的空间模糊聚类及其优化算法 | 第38-53页 |
| ·问题的提出与意义 | 第38页 |
| ·空间模糊聚类算法在精准施肥中的应用 | 第38-45页 |
| ·空间模糊聚类算法的基本原理 | 第39-40页 |
| ·实验与仿真 | 第40-44页 |
| ·结论与分析 | 第44-45页 |
| ·加权空间模糊动态聚类算法在土壤肥力评价中的应用 | 第45-51页 |
| ·加权空间模糊聚类算法的基本原理 | 第45-48页 |
| ·实验与仿真 | 第48-49页 |
| ·结果与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于粗糙集-决策树的优化算法及在地力评价中的应用 | 第53-63页 |
| ·研究背景 | 第53页 |
| ·基于粗糙集和决策树地力评价的基本原理 | 第53-56页 |
| ·评价方法的选择 | 第53-54页 |
| ·聚类 | 第54页 |
| ·粗糙集 | 第54-55页 |
| ·决策树 | 第55-56页 |
| ·基于粗糙集-决策树的应用实例 | 第56-61页 |
| ·实验数据的获取 | 第56-57页 |
| ·基于聚类学习的样本抽取 | 第57-58页 |
| ·基于粗糙集和决策树结合的数据挖掘 | 第58-61页 |
| ·结果与分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 基于时间序列的玉米产量预测分析 | 第63-72页 |
| ·概述 | 第63-64页 |
| ·研究手段与方法 | 第64-66页 |
| ·应用实例 | 第66-70页 |
| ·数据预处理 | 第66-67页 |
| ·模型识别 | 第67-69页 |
| ·参数估计 | 第69页 |
| ·适应性检验 | 第69页 |
| ·结果分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 玉米精准作业智能空间决策支持系统（MPISDSS） | 第72-104页 |
| ·系统总体设计 | 第72-73页 |
| ·MPISDSS 中的空间知识获取与表达 | 第73-81页 |
| ·空间数据及知识获取 | 第73-77页 |
| ·空间知识表达 | 第77-81页 |
| ·MPISDSS 中的空间分析与定性推理 | 第81-89页 |
| ·空间分析 | 第82-87页 |
| ·MPISDSS 中的空间定性推理 | 第87-89页 |
| ·可视化空间数据挖掘 | 第89-90页 |
| ·GIS 的空间统计分析与空间数据挖掘可视化 | 第89页 |
| ·空间自相关分析与空间数据挖掘可视化 | 第89-90页 |
| ·空间数据挖掘可视化 | 第90页 |
| ·MPISDSS 系统应用实例 | 第90-103页 |
| ·数据获取 | 第90-94页 |
| ·土壤养分空间变异图制作 | 第94-96页 |
| ·可视化空间数据挖掘 | 第96-98页 |
| ·智能决策 | 第98-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第7章 总结与展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 摘要 | 第114-116页 |
| ABSTRACT | 第116-118页 |
