数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。地理空间数据挖掘(Geospatial Data Mining)是数据挖掘的一个研究分支，即从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。数据挖掘可以用来模拟事物的一种变化方式，通过一些先验的知识或样本来判断事物未来的发展状况或某种状态。地理空间数据挖掘则可以作为一种可用的科学方法来解决一些地学相关的问题，对地学状况的变化作出分析和预测，这些分析很多都是基于对空间分析的基础上的，因此地理空间数据挖掘的根本是事物的空间特性，例如方位、距离、拓扑关系等等。地理空间数据挖掘主要研究内容：地理空间数据挖掘主要研究内容：①地理空间统计方法；②地理空间聚类方法；③地理空间关联分析；④地理空间分类与预测分析和异常值分析等。