空间查询关联: 可以通过空间数据库的查询功能，找出与特定影像区域相交的矢量要素，或找出与特定矢量要素重叠的影像。例如，SELECT * FROM images WHERE ST_Intersects(geom, (SELECT geom FROM administrative_regions WHERE name = '某个区域'));
属性关联: 通过时间戳或其他属性字段，将影像属性与矢量要素的属性进行关联，进行多时相分析。
影像解译与要素提取:
空间数据库与人工智能融合应用
空间数据库作为存储和管理地理空间信息的核心，与**人工智能（AI）**技术的结合，正在催生出前所未有的应用场景和分析能力。AI，特别是机器学习和深度学习，能够从海量空间数据中发现复杂模式、预测未来趋势并辅助智能决策，从而将空间数据库从纯粹的数据存储转变为智能分析的引擎。
1. AI 赋能空间数据预处理与特征工程
AI 技术可以自动化和优化空间数据的准备过程。
数据清洗与质量提升: 利用机器学习模型识别和修复空间数据中的错误、异常值、缺失值 特殊数据库 和拓扑错误。例如，通过聚类算法检测 GPS 轨迹中的异常跳点，或使用分类模型识别遥感影像中的云覆盖区域。
特征提取与表示学习: 深度学习（特别是卷积神经网络 CNN）可以从遥感影像、街景图像等栅格数据中自动提取高层次的语义特征，如建筑物轮廓、道路网络、土地利用类型等。对于矢量数据，AI 也可以用于学习空间要素的嵌入表示，以便于后续的相似性搜索和模式匹配。
数据融合与补全: 结合多源空间数据时，AI 可以用于解决数据异构性问题，并对缺失的空间数据进行智能补全。例如，通过生成对抗网络 (GAN) 修复缺失的卫星影像区域。
2. AI 驱动的空间分析与模式识别
AI 大大提升了空间分析的深度和广度。
空间模式识别与聚类: AI 算法可以从空间数据库中挖掘出复杂的空间聚集模式（热点）、空间异常和空间关联规则。例如，使用 DBSCAN、K-Means 等聚类算法识别犯罪热点、疾病聚集区，或利用关联规则学习发现不同地理现象之间的共生关系。
空间预测与建模: 利用机器学习模型（如随机森林、梯度提升树）对未来地理现象进行预测，如交通流量预测、土地利用变化预测、灾害风险预测。深度学习模型（如循环神经网络 RNN 或图神经网络 GNN）则可以处理时空序列数据，进行更精细的预测。
图像智能解译与分类: 对于存储在数据库或通过数据库引用的遥感影像，深度学习模型可以进行自动化地物分类、目标检测（如车辆、建筑物）、变化检测等，极大地提高了遥感数据利用效率。
3. 智能决策与应用场景
AI 与空间数据库的融合，最终目标是支持更智能的决策。
智慧城市: 整合城市空间数据（交通、环境、人口），通过 AI 进行交通拥堵预测、能源消耗优化、公共安全事件预警、城市规划辅助决策。
自动驾驶: 高精度地图的构建、实时路况感知、路径规划、障碍物识别等都离不开空间数据与 AI 的紧密结合。
精准农业: 通过遥感影像、传感器数据结合 AI 模型，对作物长势进行监测、病虫害预警、精准施肥和灌溉管理。
灾害管理: 实时监测灾害发生（如森林火灾、洪水），通过 AI 模型预测灾害蔓延趋势，优化应急响应和资源调配。
商业智能与选址: 结合消费者行为数据、地理空间数据和 AI 模型，进行商业选址优化、市场细分和精准营销。