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当前，遥感非监督分类方法被广泛地应用于多光谱图像研究之中，其在社会科学中的应用仍然非常有限。犯罪现象是特别敏感而又极为普遍的社会景观之一，其形成原因是异常复杂的，是潜在犯罪者、受害者和守护者等多类主体在时间与空间中复杂交互的结果，同时会受到自然、人文等诸多条件的影响与制约。因此，准确地识别犯罪现象的时空分布模式，是明确犯罪现象发生机理、制定有效犯罪防控决策的重要前提与依据。在此背景下，本文重点研究了ISODATA非监督分类方法在犯罪时空模式识别中的应用思路与潜在价值。通过对H市DP半岛入室盗窃犯罪的案例研究，结合实地考察资料、统计回归模型等，系统论证了该方法在犯罪时空模式识别、犯罪时空过程推因等方面的重要价值与广阔前景。