1、多模型结合下的基于方向关系的空间查询王中辉地理信息系1、立项依据1.1 问题的提出空间查询（ Spatial Queries）是指利用空间索引技术，从空间数据库中检索出满足给定空间条件的空间实体，它是GIS（ Geographic Information System）的核心功能，也是GIS区别于其它信息系统的本质特征（毋河海， 1991；陈述彭， 1999）。在国防、军事、渔业、航海、气象预报、环境监测等领域有着广泛的应用。随着 GIS的迅猛发展，传统的点查询、开窗查询和图文互查等操作已经不能满足 GIS用户的实际需求，用户往往希望空间数据库能够提供更为复杂的基于空间关系的空间查询。空间关系
2、，包括方向关系、拓扑关系、距离关系等，是人们表达、描述客观世界的重要工具（郭仁忠， 1997）。空间关系作为空间查询的重要选取条件，在 GIS等许多空间数据库应用领域起着关键的作用。然而， 目前有关这方面的研究主要集中在基于拓扑和距离关系的空间查询上，却较少考虑实体间的方向关系。在地理空间中，与拓扑和距离关系相比，方向关系无疑是用途更广泛、更贴近人们生活的一种空间关系，是空间关系理论中不可或缺的重要组成部分（ Egenhofer， 1995；李德仁， 1997；陈军， 1999； Goodchild， 2006）。在空间查询中引入空间方向关系，不但符合人们空间定性思考的习惯 ,而且有助于空间实
3、体的准确查询。因此， 为了全面、准确地检索空间信息，更好地满足 GIS用户的实际需求，就必须系统地研究基于方向关系的空间查询。本项目对空间查询的研究仅限于矢量地图，一般不涉及栅格地图的空间查询问题。1.2 国内外研究现状国内外学者们对基于空间关系的查询研究，总体来看，可以分为 3类，它们分别基于拓扑、距离、方向关系。其中基于拓扑、距离关系的空间查询研究比较成熟，且应用也很广泛。这个结论从现在流行的 GIS商业软件以及 WebGIS的空间查询模块中不难得到。与之相反，基于方向关系的空间查询研究却相对较少。Becker（ 1993）和 Gunther（ 1993）分别利用 Grid Files 和
4、 Generalization-Trees实现了基于方向关系的空间查询，但由于这两种空间索引的 I/O代价比较高，因此算法的处理性能不好；Papadias（ 1994）利用 R树索引对基于方向关系的空间查询进行了研究；肖予钦（ 2004）、闫计云（ 2009）、张泽宝（ 2010）利用方向关系矩阵模型与 R树索引实现了基于方向关系的空间查询；石静（ 2007）利用锥形模型的基本思想，结合 R树提出了一种对空间目标进行定量查询的算法；付迎春（ 2008）、王文岩（ 2008）将锥形模型分别与 B树和 R树空间索引相结合，实现了基于方向关系的空间查询；不利用空间索引， Zhu（ 2001）采用平面
5、扫描技术和外优先搜索树提出了一种 I/O高效的基于方向关系的空间查询算法，但是该算法所研究的空间对象全部是内部不相交的有界矩形，因此限制了它的实用性。 上述基于方向关系的空间查询研究还处于理论探索阶段， 其成果远不能满足实际应用的需要 。 究其原因，主要是 由于算法所采用的空间方向关系模型自身存在的缺陷 ， 导 致查询结果在许多情况下出现 偏差。综观目前的研究成果 ,学者们提出的具有代表性的空间方向关系模型主要有 6种 :MBR模型 (Shekhar,1998)、 2D-String模型 (Chang， 1987)、锥形模型 (Peuquet,1987)、方向关系矩阵模型（ Goyal， 20
6、00）、方向 Voronoi图模型（ YAN,2006）和方向关系统计模型（ Deng， 2008）。其中， MBR模型和2D-String模型由于对方向关系的描述太过近似，在需要精确计算方向关系的情况下可能会给出错误的结论，目前已很少使用；方向 Voronoi图模型和方向关系统计模型虽然能够精确地描述目标间的方向关系，但它们的计算比较复杂；相对而言，锥形模型和方向关系矩阵模型计算简单、实现容易，在空间查询中得到了较为广泛的应用。但是它们对两目标的形状、大小和距离变化不敏感，在许多情况下容易出现错误的查询结果（如图 2）。综上所述，现有的空间方向关系模型由于对方向关系的描述还存在许多不足，致使
7、其无法同时满足空间查询在准确性和高效性两方面的要求，在一定程度上影响了空间查询在 GIS中的应用效果。为此， 本项目拟研究多模型结合下的基于方向关系的空间查询，目的是能够兼顾空间查询的准确性与高效性，以更好地满足实际应用的需要。图 2 锥形模型与方向关系矩阵模型存在的缺陷EN NENWWSW SESBANW ESNENWSW SEAB AW ESESSWNW N NEB1 B2C1.3 研究意义本项目的研究意义，综括起来，至少包括以下 4个方面：（ 1）完善空间方向关系理论的需要空间方向关系模型是计算和描述目标间空间方向关系的重要理论工具，一直以来都是空间方向关系理论研究的重点和难点。由于在
8、GIS环境下研究空间方向关系的历史尚短，总体来看，有关空间方向关系模型的研究还存在许多不足。根据目前的研究文献可以发现，空间目标的形状、大小以及空间目标间的距离、可视区域等都会影响空间方向关系（闫浩文， 2002；邓敏， 2008）。但是现有的空间方向关系模型只能部分地顾及到这些因素。为了克服这一缺陷，有必要研究多模型结合下的空间方向关系的计算和描述方法，这对进一步完善空间方向关系理论，具有重要的意义。（ 2）空间数据挖掘的需要空间数据挖掘主要是用来提取空间数据库中非显式存在的知识、空间关系或其它有意义的模式。随着数据获取技术的飞速发展，人们采集、存储的空间数据正在呈指数增长，空间数据挖掘已经成为帮助人们理解海量数据、获取有价值信息的重要工具。在空间数据挖掘研究中，常常通过分析主题对象及其邻近区域内相关对象之间的关系来发现数据中隐含的信息。而基于方向关系的空间查询则是确定该主题对象与相关对象之间空间关系的必要手段，是空间知识挖掘深入进行的重要保障 （邓敏， 2008） 。
