空间区域拓扑、度量关系结合方法的研究

论文摘要

近年来,空间推理已成为人工智能和地理信息系统等相关领域的研究热点,其中空间关系模型的研究取得了很大的进展。GIS中对象间的空间关系主要有拓扑关系、度量关系和顺序关系3大类,这些基本关系是空间数据组织、查询、分析和推理的基础。本文研究了区域间的度量和区域拓扑、度量关系的结合及表示方法。主要工作包括:（1）在介绍本文研究背景和意义的基础上,总结、分析了空间关系的研究现状;（2）详细介绍了对象间空间关系模型中的n-交集模型和Egenhofer等人关于线与区域和线与线之间的分割度量和距离度量的研究;（3）给出了区域间的分割度量和距离度量;（4）给出区域的拓扑、度量关系结合图和结合算法-Combination算法,并通过示例说明了区域拓扑、度量关系结合方法在GIS中对象间空间分析方面的应用;（5）给出了区域拓扑、度量结合关系的统一表示;（6）设计并实现了Combination算法实现系统。本文提出的区域间度量是对n-交集矩阵中定性元素值的细化,能更精确地描述区域间的空间关系;区域的拓扑、度量关系结合方法既能定性地区别区域的不同拓扑关系,又能定量地表示出区域在同一拓扑关系下的差异;区域拓扑、度量结合关系的统一表示为区域间空间关系的形式化表示和推理研究奠定了良好的基础。本文的研究工作增强了对象间空间关系的可区分性,提高了空间分析的准确性,对GIS中对象间空间关系的分析和查询等有一定的理论意义和应用价值。

论文目录

• 提要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究现状
• 1.4 本文工作
• 第二章 相关的理论基础
• 2.1 n-交集模型
• 2.2 线与区域、线与线的两种度量
• 2.2.1 分割度量
• 2.2.2 距离度量
• 2.3 小结
• 第三章 区域间的度量
• 3.1 区域的分割度量
• 3.1.1 边界重合
• 3.1.2 边界分割
• 3.1.3 内部分割
• 3.1.4 外部分割
• 3.2 区域的距离度量
• 3.3 小结
• 第四章 区域拓扑、度量关系的结合
• 4.1 拓扑与度量结合图
• 4.2 拓扑与度量结合算法
• 4.2.1 基本思想
• 4.2.2 算法描述
• 4.2.3 算法实例
• 4.3 结合方法示例
• 4.3.1 定量信息表示
• 4.3.2 误差及不确定性处理
• 4.3.3 动态信息分析
• 4.4 小结
• 第五章 区域拓扑、度量结合关系的表示
• 5.1 线与线拓扑结构的表示
• 5.1.1 线与线的拓扑属性集合
• 1,L₂）'>5.1.2 分类不变量CI（L₁,L₂）
• 5.2 区域与区域拓扑结构的表示
• 5.2.1 区域与区域的拓扑属性集合
• 1,R₂）'>5.2.2 分类不变量CI（R₁,R₂）
• 5.3 区域拓扑、度量结合的表示
• 1,R₂）'>5.3.1 度量增强分类不变量MCI（R₁,R₂）
• 1,R₂）实例说明'>5.3.2 MCI（R₁,R₂）实例说明
• 5.4 小结
• 第六章 Combination算法实现系统
• 6.1 系统环境
• 6.1.1 开发工具
• 6.1.2 开发语言
• 6.1.3 运行平台
• 6.2 系统实现
• 6.2.1 系统架构
• 6.2.2 模块说明
• 6.2.3 类和方法说明
• 6.3 系统功能
• 6.4 小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 进一步工作
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介