空间目标的拓扑关系及其GIS应用分析(7)

空间分析

第12期邓　敏等:空间目标的拓扑关系及其GIS应用分析　1747

不确定性空间目标及相互间的基本运算(∧max,

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∧min,∨max,∨min)。随后,Bitter&Stell在上述研究基础上将RCC25关系扩展到区域之间的近似关[40]

系。基于RCC25和RCC28,在空间关系格的基础上推理得到近似区域的空间关系集,并给出了RCC25的两个等价的扩展方法。Worboys基于粗集思想对地理空间中多分辨率的空间结构给出了一个形式化的描述框架,并给出了连接和部分—整体关系的模

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糊扩展,使得空间关系在六元素格中取值。

询、分析与处理中的应用问题,则需要空间查询语言的支持。为此,许多学者提出了空间查询语言设计的构架,但大部分研究都是对传统关系数据库SQL

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进行扩展。为了构造空间查询,ARC/INFO中通过Macro语言方式将9交模型描述的结果(分离、相接、相交、包含/包含于、覆盖/覆盖于、相等)加入到查询命令中,Oracle中是把9交模型与SQL相结合,为用户和GIS软件提供一个灵活的接口,使查询

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功能扩展到空间域。Egenhofer等人称这种具有空间查询功能的SQL为空间SQL。4.3　拓扑关系与空间分析

空间分析在某种程度上是处理空间实体间的相互关系,例如叠置分析处理多个空间目标之间的相交、覆盖等拓扑关系;,拓扑信。Egenhofer问题,并以空间目标本身的拓扑特性和目标间的拓

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扑关系作为评判指标。从时空的角度来看,地理空间信息都是随时间变化的,这种变化不仅仅是空间目标的几何位置、形状、大小的变化,也可能包括目标间拓扑关系的变化。Winter基于拓扑关系变化定量地分析了两个不同空间图形结构的相似性程[50]

度。Ragia&Winter以拓扑差异和几何差异为指标比较分析了两个表达同一区域的数据集的数据

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质量。

4　拓扑关系在GIS中的应用

拓扑关系是GIS空间推理、查询与分析的基础,直接影响GIS的发展与应用。下面主要从GIS空间推理、查询与分析3个方面来论述拓扑关系理论在GIS中的应用。4.1　拓扑关系与空间推理

的一个过程。GIS,。它涉及到空间目标的特性以及推理的逻辑表达。其中空间特性包括拓扑性质、形状、大小、方向、距离等。根据已知

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信息与未知信息的结合类型,Egenhofer、

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Sharma等人将空间推理分为同类空间推理(homogeneousspatialreasoning)、异类空间推理(heterogeneousspatialreasoning)和混合空间推理(mixedspatialreasoning)3种类型。Egenhofer发展了一种集成拓扑关系信息的形式化方法,并利用9

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交模型建立了定性拓扑关系之间推理的组合表,用于回答如下形式的问题:“给定3个空间目标A,B和C,并且知道A与B之间、B与C之间的拓扑关

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系,那么A与C之间的拓扑关系是什么?”Sharma提出了拓扑关系和方向关系集成表达的空间推理方法,并发展了拓扑关系与方向关系间推理的组合表。

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Hong建立了拓扑关系与距离关系推理的组合表。4.2　拓扑关系与空间查询

空间数据库包括表达空间目标分布的空间数据(位置数据和拓扑关系数据)和非空间数据(属性数据)。传统关系数据库的查询语言如SQL、Quel只是提供了对简单数据类型(如整数或字符)的相等或排序等操作,而不能有效地支持包含空间数据的空间查询以及处理。为了解决空间数据库在空间查

5　结　论

目前大多数不精确目标间拓扑关系的形式化模型都是基于目标集合内、外边界来描述。由于采用的数学方法不同,它们的定义和表达方式也不相同。此外,这种描述方式并不能真正刻画地理现象边界的不确定性,尤其是对目标内、外边界的确定非常困难。例如,模糊模型中不确定边界的隶属度函数,粗集表达模型中目标上近似和下近似都难以确定。

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