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随着人类获取数据手段的不断进步，人们积累了越来越多的空间数据，例如卫星地图、遥感图像和医疗图像等，对空间数据的存储、处理、挖掘越来越受到人们的广泛关注。空间数据是近年来一类快速发展，广泛存在的、重要的复杂数据，因此对空间数据进行分析具有十分重要的意义。例外挖掘是数据挖掘中的一个重要的研究方向。例外挖掘往往可以帮助人们发现一些真实、但又出乎意料的有用的知识。其中，专门针对空间数据的空间例外挖掘研究也是一项重要的、有意义的工作。本文的研究目的就是希望从空间数据集(库)中挖掘出与其空间相关数据相比较偏离程度较高的例外数据，以满足人们的现实需求。本文主要内容由以下几部分组成：首先，介绍数据挖掘的基本概念、数据挖掘的分类、空间数据挖掘的概念；介绍例外挖掘的基本概念，讨论空间例外挖掘研究的意义，对现有空间例外挖掘方法进行分类并对其各自的特点进行了讨论；其次，分析空间数据的特点，介绍空间数据模型；通过一些具体的、现实中的例子来说明现有的空间例外的定义，以及这些定义存在的不足之处，在此基础上提出一种比较全面的空间例外的定义；第三，针对现实世界中大量而普遍存在着的空间对象的层次关系，我们引入空间层次树的基本概念，并且提出用空间层次树来表示空间数据对象以及它们之间的空间层次关系，紧接着给出了基于空间层次的空间例外的概念及其相关定义，在此基础上提出了基于空间层次的空间例外挖掘算法及算法复杂性分析。最后，对提出的空间例外挖掘算法在合成数据上进行了实验，验证了算法的正确性和有效性。