拓扑关系在GIS中应用.docVIP

浅析拓扑关系推理在GIS中应用 摘要：拓扑关系是在语义层次上最重要的一种空间关系，拓扑推理的研究主要有两类基本的方法：基于区域连接的 RCC方法和基于点集的“n-交集”模型。GIS空间推理的关键问题是如何利用存贮在数据库中的基本数据信息并结合相关的空间约束来获取所需的未知空间信息。而对拓扑关系的推理，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。结合人类的认知模式，并结合时空、模糊、层次等拓扑关系来进行GIS的空间推理，使模型的描述方式更符合人们对拓扑信息的表达和认知方式，并走向网络化和大众化，是空间拓扑推理的发展趋势。 Abstracts: Topology is one of the most important spatial relationships in the semantic level. There are two basic approaches in topological reasoning: region-based methods of RCC and n-intersection model based on points. One of the key problems in GIS spatial reasoning is how to use the basic data in the database with relevant space constraints information so as to obtain the required spatial information. What’s more, the topological reasoning is the foundation of GIS spatial reasoning, querying and analysis which has a direct impact on the development and application of GIS. It is useful to combine spatial reasoning with time and space, fuzzy, hierarchical topology for GIS and other spatial reasoning methods in a human cognitive pattern making the model easily to be understood in the expression of the topology information and cognitive styles. It is a trend moving Topological reasoning towards networking and popularity. 朗显示对应的拉丁字符的拼音? 字典 - 查看字典详细内容 空间数据间的相互关系。即用结点、弧段和多边形所表示的实体之间的邻接、关联、包含和连通关系。如：点与点的邻接关系、点与面的包含关系、线与面的相离关系、面与面的重合关系等。拓扑关系是空间推理、查询与分析的基础，拓扑关系研究的进展直接影响到GIS的应用。 图1 拓扑变换 空间拓扑关系描述模型 用空间推理的方法 (主要是定性空间推理)来研究分析拓扑空间关系，简称为拓扑推理。目前，拓扑推理的研究主要有两类基本的方法：基于区域连接的 RCC方法和基于点集的“n-交集”模型。 1.1 RCC模型 RCC模型是由Randell等提出的一种运用区域连接演算(RCC)理论来表达空间区域的拓扑特征和拓扑关系的代数拓扑关系模型。RCC模型是以区域为基元而不像点集拓扑学中以点为基元，区域可以是任意维，但在特定的形式化模型中，所有区域的维数是相同的。例如，在考虑2维情形时，区域边界和区域间的交点将不被考虑。RCC模型假设一个原始的二元关系C(P，Q)表示区域P和Q的连接，根据点在区域中来给出关系C的拓扑解释，使用关系C可以定义8个基本关系，如果不考虑区域的边界，则只可区分5个关系，分别被称之为RCC-8和RCC-5关系集，如下图所示。 图2 RCC模型 1.2 “n-交集”模型 从互斥行和完备性来看，随着人们对事物拓扑关系间的理解地不断加深，拓扑关系的描述模型也从四交模型（4I Model）发展到九交模型（9I Model），然后到最大维扩展的9交模型（DE9I Model），最后再到基于Voronoi图的9交模型(V9I Model)。V9I模型既考虑了空间实体的内部和边界，又将Voronoi区域看作一个整体，因而该模型有机地集成了交叉与交互方法的优点，能够克服原9元组模型的一些缺点，包括无法区分相离关系、难以计算目标