随着数据科学的兴起，空间数据正与机器学习、深度学习等人工智能技术深度融合，形成了“空间数据科学”这一新兴研究范式。
空间特征工程： 如何从原始空间数据中提取有意义的、能够被机器学习模型理解的地理空间特征，是当前研究的热点。这包括距离、密度、连通性、空间上下文等。
空间机器学习模型： 传统的机器学习模型往往不考虑数据的空间相关性。空间机器学习（GeoAI）则发展出了一系列能够处理空间效应的模型，如地理加权回归（GWR）、空间计量经济学模型、以及应用于空间数据的深度学习模型（如处理栅格数据的卷积神经网络CNN、处理图结构数据的图神经网络GNN）。
大数据平台与云计算： 面对海量空间数据，研究者越来越多地利用分布式计算平台（如Hadoop、Spark）和云计算资源，实现大规模空间数据的存储、处理和分析。这使得以前无法完成的大尺度、高分辨率研究成为可能。
可视化与交互式探索： 高质量的空间数据可视化是理解复杂空间模式的关键。研究者致力于开发更具交互性、多维度的时空数据可视化工具，帮助用户直观地探索数据、发现模式。
地理知识图谱： 将地理实体及其关系编码为知识图谱，结合语义技术，实现地理信息的智能化组织、检索和推理，为AI应用提供强大的地理知识基础。
可以说，空间数据已不再是学术研究的辅助工具，而是许多学科领域中不可或缺的核心数据资产和分析范式。未来，随着技术的发展，空间数据将在更广泛、更深入的层面推动学术研究的创新。
空间数据库在考古学中的作用
考古学是一门通过物质遗存来重建人类历史和文化面貌的学科。在现代考古实践中，空间信息 特殊数据库 无处不在：从遗址的精确地理位置，到文物在探方内的三维坐标，再到聚落分布的宏观格局。因此，空间数据库已成为考古学领域不可或缺的工具，它极大地提升了考古数据的管理效率、分析深度和研究可视化能力。
1. 考古数据管理与数字化
空间数据库为海量、多源、异构的考古数据提供了高效的存储、组织和管理平台，实现了考古资料的数字化和信息化。
遗址与探方管理： 考古遗址的精确地理位置（点、面）、边界、年代、文化属性等信息，以及在遗址内部划分的探方、灰坑、墓葬等微观结构的三维空间坐标和尺寸，都可以作为空间要素存储在数据库中。这使得考古学家可以对遗址进行整体性的空间管理和查询。
文物与遗迹记录： 每一件出土文物（如陶器、石器、骨骼）、每一个遗迹（如墙基、炉灶、柱洞）的精确三维空间位置（x, y, z坐标），以及其层位关系、属性信息（材质、类型、年代、器形、纹饰等），都可以作为点要素或线面要素的属性存储在空间数据库中。这解决了传统纸质记录易丢失、难查询、难分析的问题。
调查与发掘数据： 考古调查中发现的地点信息、采集的标本位置，以及发掘过程中形成的各类图纸（平面图、剖面图、立面图）的数字化成果，都可以被导入空间数据库，与文字报告、影像资料等关联起来，构建一个全面的考古信息系统。
影像资料与三维模型： 航拍影像、卫星影像、无人机影像、以及通过三维激光扫描或摄影测量生成的遗址和文物的三维模型，都可以被存储在空间数据库中，并与相关的空间要素进行关联。这为考古学家提供了更直观、更真实的观察和研究视角。
空间数据库使得考古数据变得可查询、可管理、可分析，并为后续的深入研究打下了坚实基础。