空间数据挖掘技术业已在诸多领域得到广泛的应用，特别是在智能GIS和空间决策专家系统领域。人们往往把数据挖掘项目描述成从大量的数据中自动发现新知识的过程，却很少有人去关注数据挖掘过程中的领域知识及其表现形式。领域专家知识一方面指导空间数据挖掘实践，另一方面也不断被新发现的知识刷新或淘汰，也就是说，空间数据挖掘过程事实上是一个领域专家知识与空间数据挖掘算法发现的知识的循环交互过程。本文根据空间数据挖掘的需要，提出把领域专家知识分为3类，即，属性划分规则（Attribute Partition Rule）、概念层次树（Concept Hierarchical Trees）和约束条件（Constraints）。文中详细介绍领域专家知识和领域专家在空间数据挖掘各个阶段的作用。领域专家知识的表示方法也是一个非常值得重视的问题，文中给出常用的表示模型。