A investigação na área da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Geográficas tem sido caracterizada pelo desenvolvimento de algoritmos de Data Mining capazes de captar e utilizar a semântica associada à componente espacial dos dados analisados. Este artigo apresenta uma nova abordagem na qual é possível a utilização de algoritmos de Data Mining já disponíveis no mercado e não desenvolvidos para lidar com dados geográficos. Esta aproximação baseia-se na explicitação semântica de alguns dos relacionamentos espaciais existentes entre as entidades analisadas, como seja a direcção ou distância entre elas. A explicitação é conseguida utilizando os princípios definidos nas normas CEN TC 287 para Informação Geográfica. A partir das suas directivas e baseado num conjunto reduzido de relacionamentos é possível a inferência de novos relacionamentos espaciais desconhecidos para o sistema. A abordagem proposta foi validada partindo de uma base de dados geográfica contendo a orientação espacial existente entre alguns Concelhos de Portugal, a qual permitiu a inferência da direcção actual entre os Distritos que agregam os Concelhos analisados.Knowledge Discovery in Geographic Databases has been characterised by the development of new algorithms able to
catch and use the semantic associated with the fact’s locations. This paper presents a new approach in that is possible the use of Data Mining algorithms not implemented for geographic data treatment and already available in market. It is based in the semantic explicitation of some spatial relations that exist between the analysed entities, as the direction or distance among them. This explicitation is reached using the principles established by the CEN TC 287 Geographic Information standard. Under its directives and based on a small set of relations is possible the inference of new spatial relations. The proposed approach was validated using a geographic database with the spatial directions that exist between some Municipalities of Portugal, allowing the inference of the direction relation among the
Districts that aggregate the analysed Municipalities