空间数据的表示方法研究

为了提高空间数据的表示和处理能力，对空间对象进行准确的描述是非常必要的。根据空间对象的四类内在属性，设计出了能够准确表达空间对象的空间语义规则。通过用空间本体表示空间数据和用空间分类法对空间数据进行分类，将以往的空间数据处理提升为知识发现，从而提高了空间信息查询的查准率。     

定性空间表示与定性空间的研究与发展

1 引言空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行的定性或定量的分析和处理过程。在描述和推断空间对象间的空间关系时,要获得精确、定量的数据通常是不可能的或不必要的,在这种情况下,可能要用到关于空间关系的定性空间推理。定性空间推理是一个     

主存空间对象的索引方法

空间索引关系空间数据库和地理信息系统的整体性能。目前，随着计算机主存价格的迅速下降，发展主存空间数据库已经成为可能，主存空间数据库需要相适应的空间索引。本文设计两种主存的空间索引－主存网格索引和主存Ｆ－树索引，并对两者的性能进行比较。在多数应用环境下，Ｆ－树空间索引性能更优。     

空间数据库索引技术的研究

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上，提出了一种面向大型空间数据库的QR-树索引方法。     

基于空间统计学的空间关联挖掘

将空间统计分析应用于空间关联挖掘领域，给出空间权重矩阵、空间自相关和空间关联的度量函数，并以中国有代表性的37个大中城市的地理空间数据为例，进行空间关联研究。根据空间数据的地理位置构造其Voronoi图、Delaunay图，计算空间对象之间的距离并构造其邻域图和空间自相关矩阵，在此基础上计算空间对象间的空间自相关系数和局部空间关联系数，包括Mnran’s I、Gereay’s C、局部Moran、G统计，并依据这些系数发现空间对象间的空间关联知识。     

空间数据库实例分析

文章首先介绍了空间数据库的概念及设计和实现空间数据库时要考虑的若干问题，然后分析了两种ＧＩＳ系统中的空间数据库系统，本文重点介绍了我们自行设计和实现的一个空间数据库实例，给出该空间数据库的设计思路和实现方法。     

空间数据挖掘研究综述

信息化的发展使得更多的空间数据被使用,因此获取空间知识也就越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文系统概括了空间分类和预测、空间聚类、空间孤立点和空间关联规则4类空间数据挖掘方法及其进展,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。     

基于co-location模式的空间分类算法

在特定的空间分类任务中,对象的类别和自身属性相关较小,和近邻对象的空间特征相关较大,用传统的空间分类方法并不适用。提出一种基于co-location模式的空间分类挖掘算法。算法挖掘含不同类别特征的空间co-location模式,转化为分类规则,获得兴趣度较高的分类规则集。分类阶段先查询待分类对象的空间近邻,概化为空间特征,挑选适应的分类规则进行分类。实验结果表明这是一种高效的空间分类算法。     

空间数据库中离群点的度量与查找新方法

如今查找离群点的方法有以下两类：第1类方法是面向统计数据库，把各种数据都看成是多维空间，没有区分空间维与非空间维的方法；第2类方法是面向空间数据库，区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法，由于这类方法在空间数据库中直接应用可能产生错误的判断或找到无意义的离群点，而已有的第2类方法又查找效率太低或不能查找局部离群点，为此提出了一个新的基于邻域的离群点度量方法——空间偏离因子，这种方法面向空间数据库，不但可区分空间维与非空间维，并可以找到局部或全局的离群点；同时提出一种与邻域划分相结合的快速查找算法。理论分析表明，该方法是合理的。真实数据与模拟数据的实验也再次验证了这个模型与算法的可行性。     

空间数据库技术分析与研究

空间数据库是近年来数据库技术研究的热点之一。本文主要论述了空间数据的特征、空间数据库的设计过程、空间数据库的逻辑模型以及空间数据库系统的结构。     

基于WWW的虚拟实景空间组织策略研究

虚拟实景空间是以实景图象为素材构造出的虚拟空间，它由多视点空间按一定的组织策略构成，视点空间是某一视点处，用户所观察到的全局场景，介绍了虚拟实景空间的概念和模型。着重控制多视点空间构造虚拟实景空间的方法，并给出一种基于WWW具体实现。     

空间元数据管理研究

对空间元数据的定义、空间元数据的存储方式、管理模式及空间元数据的互操作等方面进行研究，给出了空间元数据的管理方案和实现空间元数据互操作的一种解决方案。     

基于不确定性的空间聚类

空间数据挖掘是指从空间数据库(空间数据仓库)中提取用户感兴趣的空间的和非空间的模式和规则的过程，空间聚类是空间数据挖掘最基本的任务。本文首先分析了空间数据挖掘过程中的不确定性，并以空间聚类为例具体分析空间聚类过程中的数据预处理方法。在此基础上，以EM算法为基础，顾及空间聚类的随机性和模糊性以及基于Delaunay图的空间对象的空间邻近关系，构建了基于不确定性的空间聚类算法。     

常用空间索引技术的分析

空间索引是空间数据库的关键技术,其性能的高低决定了整个空间数据库的效率。本文介绍两类常用空间索引;R树类空间索引和四叉树类空间索引。并详细的分析了各自的优缺点。     

基于空间分析的空间关联规则提取

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要结果表现形式，从GIS中挖掘空间关联规则是一个理解和将GIS中的数据转化成知识很好的方法。GIS从本质上讲是一个空间数据库管理系统，现在的商业空间数据库管理系统中都不能存储空间分析的关系如空间拓扑关系、空间相邻关系等。文章提出了一种基于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，并给出了实例、分析及讨论。     

基于主存R树的空间连接的实现

空间查询效率是衡量数据库性能的关键，而空间连接查询是最耗时、最重要的空间查询。对几种典型的空间连接方法作了简单回顾，并具体给出了基于R树的空间连接算法(RJ)在空间数据库管理系统SADBS中的实现。     

特定空间对象同位模式挖掘算法研究

空间同位模式挖掘研究主要以区域划分为基础,考虑对象实例两两之间的距离关系,这样挖掘出的同位模式是双向对称的。但区域的划分起止位置不确定,可能出现由于区域划分的不一致而得到不一样的空间同位模式结果。该文提出以指定对象为核心的空间同位模式挖掘,这样不必担心区域划分的起止位置对挖掘结果的影响,而且更能有针对性地发现特定空间对象与其它哪些对象具有空间同位关系。     

面向自然语言的空间数据库查询研究

随着地理信息系统深入应用于人们的日常生活,面向自然语言的空间数据库查询的研究越来越被人们重视。论文根据地理要素间基本的空间关系(度量关系、拓扑关系、方向关系),讨论了面向自然语言的各种空间关系的基本查询形式以及查询语句中的空间语义,在此基础上,为进一步的理解以空间分析、网络分析作为自然语言查询条件的研究打下了基础。     

空间数据挖掘理论及方法的探讨

本文概述了数据挖掘、空间数据库和空间数据挖掘的理论，分析了空间数据挖掘的层次，总结了空间数据挖掘的常用方法。     

基于面向对象数据库的三维GIS实验系统

基于面向对象GIS模型和空间数据库技术,在面向对象数据库Jasmine的基础上建立了基本的空间数据库系统．通过实现空间索引结构V—Reactive树、空间查询等技术,设计和实现了一个三维GIS实验系统．该系统能够实现三维GIS的一些典型功能,包括细节层次可视化、多比例尺、空间查询等．