自1982年波兰学者Z.Pawlak创立粗糙集以来,粗糙集受到了广大学者的普遍关注,并已经广泛地应用于模式识别、机器学习、决策分析等众多领域。目前,粗糙集在地学及遥感方面也得到了较为广泛的应用,如地学分类及精度评价、基于粗糙集的拓扑关系描述,渔场环境因子及其时空配置关系筛选等。但利用粗糙集进行地学问题规则抽取的研究还相对较少。空间关系反映了地理现象及其环境间的复杂的关联关系,对于地学问题(空间分类或动态变化等)的求解有着重要的作用。城镇化问题是一个非常重要的地学问题,城镇化导致了城镇用地在空间上的高速扩展,这一动态过程迅速改变城镇区域的整体景观格局,也引发了许多自然现象和生态过程的变化,带来复杂的生态环境后果,从而影响区域和全球可持续发展。城镇持续扩展同样导致耕地流失、环境污染、生物多样性减少等生态环境问题。空间关系对于城镇化的研究具有非常重要的作用。城镇用地和农村居民点的变化以及它们之间的关系是城镇化问题研究的热点,分析城镇用地和农村居民点在城镇化过程中的空间关系规则有利于对城镇化问题的深入研究。城镇化的一个直接结果是城镇用地在空间上的扩展,而城镇用地扩展的驱动力是影响城镇用地扩展的重要因素。目前城镇用地扩展的驱动力分析主要包括以下几个方面:定性分析法、统计分析法、系统分析法、模型化方法等。同时,人们正在探索城镇用地扩展的驱动力的新的研究方法。城镇用地扩展的驱动力的研究涉及多学科、多领域,这一方面增大了研究的难度,但另一方面也为其研究提供了广阔的空间,使其具有很多研究角度和创新点。城镇用地扩展的驱动力规则在城镇用地扩展的研究中日益受到重视,已经成为城镇经济发展和土地资源管理领域的重要研究课题。本文利用粗糙集来研究地学中的规则抽取问题,主要包括两方面的内容。(1)利用粗糙集研究城镇用地和农村居民点与其它地理实体的空间关系。将城镇用地和农村居民点这两类土地类型及其与其它地理实体的空间关系表示成粗糙集的决策表的形式,进而抽取城镇用地和农村居民点与其它地理实体的空间关系规则。从而有效地研究城镇化过程中城镇用地和农村居民点的空间特征规律。(2)利用粗糙集研究城镇用地的扩展等级与其驱动力因素的关系。将城镇用地的扩展等级及其驱动力因素表示成粗糙集的决策表的形式,进而抽取城镇用地不同扩展等级的驱动力规则。本文试图从一个新的角度来研究城镇化问题。通过实验证明,用粗糙集抽取的城镇用地和农村居民点的空间关系规则以及城镇用地扩展的驱动力规则有利于更深入地分析城镇化问题。