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地理信息系统和数据挖掘是当今信息技术中的两颗璀璨明珠。前者侧重于信息的管理，后者侧重于信息的处理与分析，有着紧密地联系性和互补性。GIS数据库中含有丰富的数据和信息，其中隐含着许多有价值的知识，而目前的GIS系统主要局限于实现数据的录入、查询、统计等功能，无法有效地发现数据中存在的关系和规则，而数据挖掘技术可以对GIS数据进行更高层次的分析，发现其中隐含的知识。因而从GIS的空间数据库中进行知识发现即空间数据挖掘，已成为数据挖掘领域中一个重要的研究方向。近年来两种技术的发展，使数据挖掘和GIS结合以挖掘GIS所管理的海量空间数据背后的知识规律成为可能。如何发现在大型空间数据库中所隐藏的、预先未知的信息以辅助相应的应用，这就是目前空间数据挖掘的任务。同时空间关联规则是空间数据挖掘结果的一种最主要的知识规则，它侧重于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和可信度阈值的多个域之间的依赖关系。本文主要通过对知识发现和数据挖掘的研究入手，并结合GIS空间数据库，对空间数据挖掘与GIS的集成模式进行深入研究，并建立相应知识模型，提出了基于MapX的空间数据挖掘体系结构，进行模型数据预处理，实现了关联规则挖掘算法Apriori，由挖掘出的知识规则可以体现出空间数据挖掘与GIS集成后得广泛应用前景。本论文主要工作如下：(1)对知识发现和数据挖掘进行了系统深入的研究，将空间数据挖掘与GIS空间数据库进行联合，对两者的集成模式进行深入研究，并建立GIS数据库知识发现模型；(2)对空间数据的处理和分析过程进行了研究，提出了几种空间数据预处理的方法及GIS中的关联规则挖掘，分析了关联规则算法，并进行实现；(3)结合GIS组件MapX，提出了基于MapX的空间数据挖掘体系结构，实现了关联规则挖掘算法Apriori，建立挖掘算法Apriori试验分析平台，通过分析试验体现出空间数据挖掘与GIS集成后得广泛应用前景。