空间数据库的方向关系模型

方向作为一个定性的空间关系,是空间拓扑关系的一个重要补充。现在的方向关系模型运用十分粗糙的最小包含矩形或概括为单个的点来表示近似方向关系。文章设计的方向关系矩阵模型克服了传统模型的限制,为复杂空间对象提供了更好的方向近似,包括凹面区域和有洞的对象。     

基于矩阵模型的方向关系表示与推理

传统方向关系模型难以支持空间的点、线、面物体的表示,其推理采用效率较低的查表运算,不支持复杂方向关系推理。为解决此问题,提出基于矩阵模型的方向关系表示与推理的方法。该方法为空间方向关系的定性表示、描述、推理运算构建基础理论,为空间查询和一致性校验研究提供了新思路。     

二维空间对象空间关系的定性表示

主要研究了二维空间中空间对象间关系的定性表示。介绍了基于RCC的拓扑关系定性表示,讨论了方向关系的定性表示,给出了一个将拓扑关系定性表示和方向关系定性表示相结合的定性表示模型——SR表示模型。     

方向关系的定性表示与推理

方向关系是GIS中的一个重要的理论问题。本文重点讨论方向关系的定性表示与推理。文章首先讨论了基于井字空间的方向关系定性表示,然后介绍了基于方向关系组合运算表的方向关系定性推理,最后对我们现在和将来的一些研究进行了叙述,并对我们的工作做了总结。     

基于方向关系组合运算表的定性推理

方向关系的定性推理是GIS中的一个重要的理论问题。本文介绍基于井字空间的方向关系定性表示。着重讨论基于方向关系组合运算表的定性推理，最后给出一个基于方向关系组合运算表的定性推理算法。     

基于地理本体的空间方向关系定性推理

围绕基于地理本体的空间方向关系定性推理进行研究,给出了定性推理系统总体框架,并对方向关系模型、自定义规则、地理本体、定性推理进行详细探讨。     

描述定性方向关系的复合表达模型

目的：由于锥形模型和方向关系矩阵模型没有很好地顾及目标的形状、大小和距离等对方向关系的影响,导致方向关系判断在许多情况下出现错误。鉴于此,通过锥形模型与方向关系矩阵模型的相互结合,提出一种复合表达模型,以克服二者的不足,从而更好地描述两目标之间的定性方向关系。方法：首先,利用锥形模型的锥形方向区域和方向关系矩阵模型中对应的矩形方向区域之间的几何运算,对各方向区域重新进行划分,构造出复合表达模型;然后,通过计算源目标与复合表达模型各方向区域之间的交,得到源目标相对于参考目标的定性方向关系,并将结果以矩阵的形式进行保存。结果：实验表明,复合表达模型有效地避免了锥形模型与方向关系矩阵模型存在的缺陷。结论：该模型能够对两目标之间的定性方向关系进行准确地描述,可以为空间推理与空间查询提供较好的支持。     

基于矩阵的原子方向关系合成

方向关系是空间关系研究的重要领域,应用十分广泛。因此,空间数据库中对方向关系的研究越来越引起人们的注意。本文在分析和研究了文[6]提出的方向关系模型的基础上,对该模型做了进一步扩展,提出了一种用关系矩阵表示方向关系的新方法,并对原子方向关系的合成进行了深入研究,提出了不同于传统理论中使用原子方向关系合成表来求解的新的基于矩阵运算的原子方向关系的合成方法。     

基于MBR的主方向关系一致性检验

定性的空间推理在地理信息系统、人工智能、数据库及多媒体等领域中的应用越来越引起人们的注意.空间推理的基础理论以及相应算法也在不断地创新和发展.方向关系推理是空间推理研究领域的重要分支,利用区间代数及矩形代数理论,以物体的极小边界盒(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出了一种基于MBR的主方向关系与矩形代数关系相结合的推理方法.利用该方法,可以将矩形代数良好的计算性质应用于空间方向关系推理中,实现了矩形代数与基于MBR主方向关系的相互转换方法、主方向关系合成及求反方法、主方向关系中凸(convex)关系判定方法及方向关系一致性检验算法.     

扩展的锥形方向关系查询处理方法

通过加入距离约束,扩展锥形方向关系的描述方式,提出新的查询处理方法——扩展锥形方向二叉树,该方法能处理方向空间连接的查询过滤,通过组合方向和距离关系,提高定性推理的准确性。与传统基于索引的方法相比,该方法能够有效处理大数据集中任意对象间方向关系的查询和定性推理,实现简单、查询效率和推理准确性较高。     

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。     

空间聚类与方向关系的融合技术研究

在大数据量的环境下,传统空间数据的空间关系仅描述两个空间物体,从而出现数据存储冗余,检索速度慢等问题。提出改进的聚类算法对空间物体聚类,再在聚类结果的基础上表示空间物体的方向关系。提出了基于密度的K-均值算法和空间聚类与方向关系融合的新方法。所提方法增强了空间数据库对空间数据对象的空间方向关系的智能处理能力,节省了存储空间,提高了数据的查询速度。     

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．     

原子方向与基本方向关系合成方法的研究

随着空间数据库技术的不断发展,基于方向关系的空间推理越来越引起人们的注意,作为空间推理的一部分方向关系合成的研究应运而生。文章使用方向关系矩阵表示物体MBR(MinimumBoundingBox)之间方向关系模型,通过一系列方向关系矩阵的性质和运算的定义、定理,提出了原子方向关系与基本方向关系合成问题的求解方法,并证明其正确性。     

空间关系定性组合模型描述

目前很多现有应用系统采用的是方向关系和拓扑关系的独立描述模型,影响了空间推理和空间表达的精度.在分析了拓扑关系和方向关系模型的基础上,提出了一种基于Voronoi图的拓扑关系和方向关系的组合模型,使其能较全面地描述对象的空间关系.     

一个改进的基本方向约束一致性的判定算法

基本方向约束的一致性判定是定性空间推理中的基本问题之一。本文采用将基本方向约束集转化成有向图的方法,给出了一致性判定的相关结论,并据此在Skiadopoulos算法基础上提出了一种改进算法。新算法不但能判定出所有导致不一致的约束子集,而且还提高了执行效率。     

基于MapObjects的空间拓扑关系的建立

MO(MapObjects)是广泛应用于GIS软件开发的组件,但是它的数据模型的局限性决定了它不能够独立支持空间拓扑关系。而空间拓扑关系是GIS中空间分析的基础,从而限制了它在空间分析方面的应用。该文针对MO不能独立支持空间拓扑关系的问题,分析了空间拓扑关系和MO的空间数据模型,设计了用于存储拓扑关系数据的数据库,给出了建立空间拓扑关系的过程,提出并实现了一种基于MO的空间拓扑关系的建立方法,扩展了MO的空间分析功能,拓展了MO的应用范围。     

An Object Model of Direction and Its Implications

Direction is an important spatial concept that is used in many fields such as geographic information systems(GIS) and image interpretation. It is also frequently used as a selection condition in spatial queries. Previous work has modeled direction as a relational predicate between spatial objects. Conversely, in this paper, we model direction as a new kind of spatial object using the concepts of vectors, points and angles. The basic approach is to model direction as a unit vector. This novel view of direction has several obvious advantages: Being modeled as a spatial object, a direction object can have its own attributes and operation set. Secondly, new spatial data types such as oriented spatial objects and open spatial objects can be defined at the abstract object level. Finally, the object view of direction makes direction reasoning easy and also reduces the need for a large number of inference rules. These features are important in spatial query processing and optimization. The applicability of the direction model is demonstrated by geographic query examples.     

顾及降维的多尺度空间关系广义一致性度量

目的 多尺度空间关系一致性评价是多尺度空间数据冲突检测或数据匹配的重要环节,现有方法主要集中于相同或相近比例尺空间关系的相似性计算,对尺度跨度较大、发生维度变化情形的一致性评价考虑较少,且定性的概念距离度量方法难以适用于具有维度差异的多尺度空间数据。针对上述问题,提出一种顾及降维的多尺度空间关系广义一致性度量方法。方法 首先,引入同名对象概念,分析多尺度范畴下同名对象的表现特征。考虑到维度变化对空间关系的影响,结合并扩展已有的空间关系度量方法,分别提出了广义的拓扑关系、方向关系、距离关系相似性度量方法。然后,构建小尺度场景的同名对象邻近关系图,为减少一致性计算代价,依据不同空间关系特点将邻近关系图化简为各类空间关系邻近图。最后,通过依次计算各类空间关系的相似性值和联合相似性值来判断多尺度场景空间关系表达的一致性。结果 通过对1:1万基础地理数据和1:5万派生数据进行空间关系相似性的定量计算分析,并与现有概念距离方法进行比较,验证了本文方法能更精确地度量尺度跨度较大的空间关系一致性。结论 该评价方法具有广泛适用性,可用于辅助地图综合、多尺度空间数据匹配以及多尺度空间数据建库等过程。     

结合方向关系和拓扑关系的约束满足推理

结合定性空间推理中的区域连接演算（RCC）和基于区域的主方向关系模型,应用拓扑和方向关系上的复合表,将方向关系和拓扑关系的推理看作约束满足问题（CSP）,给出了结合RCC8和主方向关系的约束满足问题推理算法,该算法可结合拓扑关系和方向关系进行推理。