随着科技的发展,特别是3S技术的发展,土地利用信息的获取能力大大增强,而土地资源管理所需要的知识也在不断增加,空间数据挖掘是解决当前土地利用信息矛盾问题的有效途径。空间聚类方法作为空间数据挖掘的重要方法,在土地利用数据挖掘中具有广泛的应用价值。然而,空间聚类挖掘的算法和实现过程目前尚存在缺陷,缺乏智能性、动态性和灵活性。智能计算模型的应用可以有效解决这一问题。本文从空间聚类基本理论、空间聚类技术改进以及应用实证三个方面开展研究。针对土地利用问题,通过智能计算与传统空间聚类相结合的方法,在GIS基础上,实现GA、神经网络对空间聚类算法的改进,最终达到空间聚类模型优化的目的,并将改进的模型应用于城镇地价更新与基本农田的保护研究的两个土地利用实证研究当中,开展了有益的探索和尝试,研究涵盖了农村和城镇两个区域,涉及了土地定级和耕地保护两类问题,具有较强的典型性和代表性,最终得到了有意义的结论。从另一个角度来看,本文也可以认为是从土地利用规律和知识的发现和挖掘为导向进行空间数据挖掘技术方法的探讨。首先,在理论方面,提出了土地利用空间聚类挖掘的主要任务。对空间聚类的若干关键问题进行了剖析,就空间数据类型、簇类型、相似度度量等问题进行了探讨,将聚类推广到空间聚类。其次,在技术方面,对于空间聚类提出了新的加权邻近度计算公式,总结了空间聚类的重点研究问题。基于智能计算模型实现了对空间聚类方法的改进。主要开展了两项工作:一是采用GA实现了对空间聚类中划分聚类算法(K-Means)的改进,二是采用自组织映射实现空间聚类。以VB、MapX、Matlab等为平台设计和实现了面向土地利用的空间聚类系统框架。最后,进行了应用实证研究。第一个实证是以城镇土地级别划分为例进行土地利用空间分异规律挖掘的研究,实现了对城镇土地级别划分中常用的多因素综合定级法和地价分区土地定级法的改进和优化,并分别设计了空间聚类对两种方法改进的技术路线。经过济南市部分区域研究实证,结果表明:基于空间聚类方法的城镇多因素综合定级方法具有较高的区分度,能够明显地去除破碎斑点;基于空间聚类的地价分区土地定级法在土地市场发育的地区能够迅速、科学地实现地价区段划分,能够实现级别的快速、有效的划定。最后采用空间聚类思想设计和实现了城镇地价更新系统。第二个实证是土地利用空间结构优化的研究实证,以基本农田的划定和空间配置为例,提出了基于空间聚类的改进方案和技术路线,通过济阳县基本农田划定的实例研究,结果表明:基于改进空间聚类的基本农田呈明显的聚集连片分布,区内的方差明显减小,有效地去除了孤立的地块碎片,便于基本农田的保护与管理,有利于基本农田的动态监测,推动了基本农田科学经营和规模化经营。论文最后对全文的主要内容进行了总结,提出了有待于进一步改进的问题,并对未来研究提出展望。