本文首先介绍了粗糙集的主要概念和相关理论，探讨和研究了智能决策支持系统的原理、结构、构造方法和研究现状，介绍了GIS(Geographical Information System)开发环境，GIS发展的历史、现状和未来趋势，提出智能决策综合集成环境的体系结构及相关实现的综合集成方法，并以ARC／INFO为背景对GIS中一些关键技术问题给出了解决方案。 在完成试验室所承担的国家863项目“基于气象分析的农作物种植管理软构件”、省95攻关项目“基于GIS的安徽省重大农业气象灾害测评系统”和“基于GIS的安徽省小煤矿安全管理决策系统”等项目中，将粗糙集理论和算法与GIS、智能决策系统中的知识发现等相结合，对粗糙集理论在GIS属性数据和逻辑运算精度分析中的应用情况进行了研究，分析了基于粗集的GIS逻辑运算(逻辑并、逻辑交、逻辑补、混合逻辑等)，从而为研究GIS属性数据及其叠加运算后属性数据的不确定性提供了一种方法，能比较准确地表达属性数据的模糊性和粗糙性。文章围绕系统开发中的实例介绍了导出规则的增量式算法，该算法使得在归纳学习中当有新的数据加入时而无需重新生成规则，只需要对原有的规则进行修正，就可以得到关于新数据集的规则。接着阐述了Rough Sets和知识发现的关系，并对Rough Sets在知识发现中应用的具体算法进行了讨论。 在本文的最后，介绍了开发成功的基于粗糙集的2个GIS智能决策系统。