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GIS空间关系描述模型研究综述 总被引:14,自引:4,他引:10
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。目前国际上对空间关系的研究主要集中在空间关系的语义问题、空间关系描述、空间关系表达、基于空间关系的查询分析等方面。而其中对空间关系的描述更是见人见智。本文主要论述了空间关系描述的研究进展和成果。 相似文献
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GIS空间关系的基本问题与研究进展 总被引:90,自引:13,他引:77
空间关系是GIS的重要理论问题之一,在GIS空间数据建模,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的作用。目前国际上对空间关系的研究主要集中在空间关系的语义问题,空间关系描述空间关系表达,基于空间关系的分析等方面。 相似文献
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GIS中几何对象之间的空间关系 总被引:2,自引:0,他引:2
几何对象之间的空间关系是GIS研究的重要理论问题之一,在分析ArcInfo和OpenGIS对空间关系描述的基础上,运用基于维数扩展的9交模型,得到在实际应用中基本的空间关系分类,并对空间关系的进一步研究提出了展望。 相似文献
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带孔洞面域间的拓扑关系的组合推理 总被引:1,自引:1,他引:0
空间对象间拓扑关系是GIS中空间要素间最基本也是最重要的关系之一,是进行空间查询和分析的基础,因而空间对象间拓扑关系一直是研究的热点之一。目前,对拓扑关系模型的研究主要集中在简单对象间拓扑关系方面,而对于带空洞的复杂面域间的空间拓扑关系的研究则相对较少,因而对它的进一步研究具有较重要的理论意义。本文在文献[11]的基础上,根据点集拓扑学理论,对带孔面域进行了定义。通过分析简单对象间拓扑关系的演变过程,提出一种能描述带一个孔的面域间的空间拓扑关系的方法,并用该方法详细推导了带一个孔的面域间有意义的拓扑关系。通过实验验证,证明该方法在理论上是可行的,对提高GIS对现实世界的建模和分析能力可提供一定的理论依据。 相似文献
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基于元拓扑关系的线面空间关系集成表达模型 总被引:1,自引:0,他引:1
空间关系的研究在空间冲突检测、制图综合、空间查询和分析等方面都有着重要的应用。对空间关系进行细化、集成描述,以解决生产与工程实践中的问题,已经成为空间关系的一个重要研究方向。本文分析了目前线面空间关系集成表达方法的不足,通过对线面简单拓扑关系的分析和类型划分,提出了元拓扑关系的概念;研究了元拓扑关系的方位、方向和元拓扑关系之间的连接方式,并提出了线面复合关系的集成表达模型;提出了空间关系集成表达模型的评价指标,并利用该指标对本文提出的模型特点进行了分析。 相似文献
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GIS中拓扑和方向关系推理模型 总被引:14,自引:6,他引:14
当今GIS在空间分析、建模和推理方面的能力极其有限,究其原因,现有GIS空间数据表达不直接支持推理运算,空间关系推理模型相互独立且运算复杂,准确性不高。本文在深入研究现有空间拓扑关系和方向关系推理模型的基础上,基于Cobb的空间拓扑关系模型的基本思想,建立了拓扑关系矩阵TopX2×2、TopY2×2和方向关系矩阵Dir3×3并将拓扑和方向关系推理计算统一到空间目标的MBRs(MinimumBoundingRectangles)的比较运算上来,达到了简化推理运算和统一建模实现拓扑和方向关系的联合推理,丰富了空间关系推理的语义,提高了推理的准确性。 相似文献
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通过分析GIS空间数据各种不确定性模型,提出了基于贝叶斯网络的GIS空间数据误差分析模型,论述了贝叶斯网络的基础理论及贝叶斯网络建模方法,为使用GIS空间数据库的用户提供了更可靠、更快捷的分析方法。 相似文献
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多维动态GIS空间数据模型与方法的研究 总被引:12,自引:2,他引:10
以地理空间实体及其相互间关系的抽象、表达与组织为主线,从三维、时空、尺度等角度出发,进行了多维动态空间数据模型研究。介绍了该项研究在空间铺盖建模、空间关系理论、多维建模、时空与动态建模、多尺度建模等方面取得的成果。 相似文献
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基于Voronoi图的GIS空间分析研究 总被引:15,自引:5,他引:15
从GIS应用需求的角度 ,总结与分析了Voronoi图的基本性质 ,着重介绍了基于Voronoi图的空间分析方法与模型 ,包括地形分析、设施布局分析、数据概括和空间推理 ,并指出了进一步的研究与发展方向。 相似文献
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Geoffrey M. Jacquez 《Journal of Geographical Systems》2000,2(1):91-97
This paper summarizes contributions of GIS in epidemiology, and identifies needs required to support spatial epidemiology
as science. The objective of spatial epidemiology is to identify disease causes and correlates by relating spatial disease
patterns to geographic variation in health risks. GIS supports disease mapping, location analysis, the characterization of
populations, and spatial statistics and modeling. Although laudable, these accomplishments are not sufficient to fully identify
disease causes and correlates. One reason is the failure of present-day GIS to provide tools appropriate for epidemiology.
Two needs are most pressing. First, we must reject the static view: meaningful inference about the causes of disease is impossible
without both spatial and temporal information. Second, we need models that translate space-time data on health outcomes and putative exposures into
epidemiologically meaningful measures. The first need will be met by the design and implementation of space-time information
systems for epidemiology; the second by process-based disease models. 相似文献
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