空间数据挖掘是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在空间数据中的普遍的数据特征。本文系统的研究了空间数据挖掘的理论、方法和应用。主要内容有： 介绍了空间数据挖掘的定义与特点，给出一种包括数据源、挖掘器、用户界面三层结构的空间数据挖掘体系结构，阐述了空间数据挖掘的基本步骤和从空间数据库中能发现的八种知识类型，系统研究了几种常用的空间数据挖掘方法。 阐述空间数据结构、空间数据库的相关理论和概念，并介绍两种现今比较典型的空间数据库体系结构。 将云理论引入空间数据挖掘领域，系统地研究了云理论用于空间数据挖掘的基础理论和方法，包括云模型的基本概念和性质、云模型的扩展模型等。针对云理论在空间数据挖掘和知识发现中的应用，提出了基于半云和梯形云的空间距离概念的划分方法。 介绍了空间关联规则的概念、挖掘的步骤。在传统关联规则的Apriori算法的基础上做了改进，并提出了算法实现时的改进策略。最后对空间关联规则挖掘中要用到的空间信息抽象和数据预处理做了详细的表述，给出了基于半云和梯形云模型的空间概念和属性的软化分算法。 在对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析的基础上，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。在相关理论研究的基础上，设计了一个基于Mapobjects和Oracle Spatial的空间数据挖掘系统，并进行实例验证。