GIS空间目标间距离表达方法及分析

空间目标间的距离是约束和表达空间目标分布关系的一个重要度量指标。如何表达和计算空间目标间的距离将直接影响空间查询、推理和空间分析结果的有效性。经典的欧氏距离只适合于点目标,而简单扩展的最近、最远和质心距离未顾及空间目标的整体形状、位置分布等特征。针对这些传统距离的局限性,学者们基于实际应用问题分别发展了一些较有代表性的距离表达方法,如Hausdorff距离、Hausdorff边界距离、对偶Hausdorff距离、广义Hausdorff距离、Fréchet距离、旋转函数距离以及对称差的面积度量。着重阐述这些距离的表达方法以及适用性,以便于发展更稳健的距离度量方法,更好地解决地理信息科学领域中的实际问题。     

GIS拓扑空间关系描述的探究

空间关系是GIS的重要理论问题之一,在GIS数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图理解等过程中起着重要作用。而拓扑空间关系是空间关系的重点和难点,其描述理论一直是研究的热点。本文主要论述了拓扑空间关系描述的研究进展和成果。     

GIS中拓扑关系及空间推理研究

通过研究分析GIS中的核心问题——空间拓扑关系,将空间推理引入拓扑关系的研究中,并在拓扑推理的基础上,提出加入方向关系的推理机制,最后给出了推理的模型。     

GIS中由多种方向关系推理拓扑关系的方法

研究了根据多种方向关系（包括内部、边界、环部和外部等方向关系）推理拓扑关系的方法．在推理中,首先提出了根据单种方向关系推理拓扑关系的规则;然后,将多种方向关系的组合分为4种基本类型,每种类型的推理方法和规则可表示为单种方向关系推理的组合;最后,讨论了根据多种方向关系可得到的拓扑关系的几何关系、约束条件和推理规则,根据多种方向关系推理拓扑关系的方法和规则可用于空间数据库查询和基于内容的数据检索．     

GIS中由单种细节方向关系推理拓扑关系的方法

介绍了一种用细节方向关系来处理与参照对象内部有关方向的方法,以弥补外部方向关系的不足;提出了描述两个方向关系之间的关系的九交模型,并得到了19条根据细节方向关系推理拓扑关系的规则,通过这些规则即可得到未知的拓扑关系,而不需要任何几何计算．由于规则推理比几何计算速度快、内存消耗小,因此推理能够提高基于空间关系的空间数据查询的速度和效率。     

装配空间关系形式表达

装配空间关系形式表达是实现产品装配空间语义查询、分析和装配序列规划的基础.结合机械产品装配的特点,对装配空间的拓扑关系和方向关系进行分析,提出空间拓扑的邻接关系、插入关系和分离关系;基于形态分类学和拓扑集描述逻辑理论,给出装配空间拓扑关系和方向关系相结合的装配空间关系的形式表达;通过三维实体边界几何处理,实现形式表达中原子关系的定义;基于形式表达语义的推理方法,自动建立复杂装配体之间空间关系,并且可以将自动标注的空间关系基于本体的RDF/XML文档输出.最后给出一个注射模装配空间关系自动标注及形式表达的实例,结果表明,文中提出的语义推理方法能较好地实现装配关系的形式表达.     

空间方向关系描述模型及其GIS应用分析

空间方向关系建模是一个属于空间认知范畴的研究问题。近20年来,该研究问题受到来自计算机、人工智能、机器人以及地理信息科学等领域的众多学者们关注,提出了许多形式化描述模型。首先阐述了方向关系描述框架、表达形式、基本性质以及影响方向关系描述的主要因素。然后,重点回顾及评价了一些较有代表性的方向关系建模方法及其在GIS空间查询、分析、推理中的应用,指出了其中存在的一些主要问题。最后,展望了方向关系模型及其应用中有待进一步研究的若干相关工作。     

GIS的空间关系表达及计算研究综述

对GIS的空间关系表达及计算研究进行了综述,阐述了GIS中空间关系的定义、分类与特征,详细分析了拓扑关系、方向关系和距离关系三种基本的空间关系的表达方式,探讨了几种主要的空间关系的计算方法与模型以及它们的适用范围和优缺点。     

图象对象空间关系度量方法研究

针对图像数据库中空间查询的需求,将拓扑关系和方向关系结合,在二维投影间隔空间关系模型基础上,提出了一种新的拓扑、方向关系的度量方法。所提出的度量方法提高了空间关系相似性的度量精度,从而有效地提高了图象对象空间关系查询的准确性。     

空间关系推理的研究方法

空间关系推理在地理信息系统、空间数据挖掘、模式识别、机器人学、专家系统、图形与图像处理和自然语言理解等方面具有广泛的应用。近年来,国内外专家对空间关系推理进行了大量的研究,取得了一系列的研究成果。介绍了国内外在空间关系推理方面的研究方法和研究成果,并且进行了比较和分析,概括了已有方法的特点和不足,讨论了该领域未来的研究重点和难点。     

Qualitative representation of spatial knowledge in two-dimensional space

Various relation-based systems, concerned with the qualitative representation and processing of spatial knowledge, have been developed in numerous application domains. In this article, we identify the common concepts underlying qualitative spatial knowledge representation, we compare the representational properties of the different systems, and we outline the computational tasks involved in relation-based spatial information processing. We also describesymbolic spatial indexes, relation-based structures that combine several ideas in spatial knowledge representation. A symbolic spatial index is an array that preserves only a set of spatial relations among distinct objects in an image, called the modeling space; the index array discards information, such as shape and size of objects, and irrelevant spatial relations. The construction of a symbolic spatial index from an input image can be thought of as a transformation that keeps only a set of representative points needed to define the relations of the modeling space. By keeping the relative arrangements of the representative points in symbolic spatial indexes and discarding all other points, we maintain enough information to answer queries regarding the spatial relations of the modeling space without the need to access the initial image or an object database. Symbolic spatial indexes can be used to solve problems involving route planning, composition of spatial relations, and update operations.     

3D对象动态方位邻接关系及双向关联表示

3D空间对象方位关系的表示和分析在空间数据库、地理信息系统、人工智能和机器人学等领域具有重要的意义。为了分析和处理复杂的3D空间对象的方位关系,讨论了3种3D空间对象方位关系的立体表示模型：3DR7模型、3DR27模型和3DR39模型,给出了方位关系的交集序列;研究了3D空间对象方位关系的动态邻接关系和处理方法;进一步给出了3D空间对象方位关系的双向映射模型。研究成果为3D空间对象方位关系在空间数据库和地理信息系统等领域的应用奠定了基础。     

一种基于Hadoop的高效空间拓扑关系判定方法

互联网数据规模增长迅速,作为判定位置相关性的空间分析方法在互联网数据分析中得到广泛应用,空间拓扑关系判定是空间分析算法的重要基础。考虑到互联网数据的海量规模,采用传统方法的空间拓扑关系判定已远超出当前系统的处理能力。文中以分层法和二分查找法为基础提出了一种判定海量地理坐标与给定区域空间拓扑关系的高效判定算法,并结合Hadoop/Hive平台对算法进行优化。实验结果表明该方法可高效实现对海量空间数据的拓扑关系判定,并在算法精度上具有与ESRI传统算法相媲美的结果。     

基于空间球理论的定性空间表示

主要研究了三维空间中空间对象的关系表示,介绍了利用部分学理论和形态学理论定义空间球的方法.根据Bran-don Bennettd的RBG理论,定义了空间球的形态关系及判断方法,提出了空间球全等的公理系统,给出了利用空间球模型定性表示方向关系和距离关系的方法.智能体对空间关系的确定是通过空间球实现的,该模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法.     

地理信息系统中空间对象间拓扑关系的推理

首先讨论了地理信息系统中空间对象的空间数据模型,然后定性地分析了空间对象点与点、点与线和点与区域之间的拓扑关系,并给出了空间对象拓扑关系的推理算法.最后,将模糊技术与空间对象之间的拓扑关系的推理算法结合起来,使其可以方便地处理地理信息系统中的模糊性和不确定性.     

Deriving topological relations between regions from direction relations

The integration of topological and direction relations plays an important role in many applications, like spatial databases and pictorial retrieval systems. The method for deriving composition of binary topological relations cannot always yield unique or interesting results. Therefore, to integrate efficiently topological and direction relations, some new mechanisms are required to derive topological relations from direction cases when the above situations occur. This paper presents the computation methods for deriving topological relations from direction relations. The methods fall into two categories: the derivation of topological relations from one direction relation and two direction relations. Our methods can provide topological information when topological relations are unavailable, or more precise results are expected. Thus they are helpful in the integration of the calculi for topological and direction relations.