浅析空间推理在GIS中应用

刘熠民

【摘要】 空间推理利用存贮在数据库中的基本数据信息，结合相关的空间约束来获取所需的未知空间信息。空间推理是空间关系查询、分析与应用的基础，直接影响GIS的发展与应用。

【关键词】 空间推理 数据查询 空间分析 信息挖掘

空间推理是根据地物要素的空间特性，运用合适的推理模型来推断出新事实的过程。在GIS应用中，主要通过要素的拓扑关系（邻接、关联、包含和连通等）和方向（东/西/南/北）约束来反演对象间的空间分布、形状、方向、距离等空间信息。近年来，空间推理已在地理信息系统、智能导航、机器人、计算机视觉等领域引起普遍关注。

空间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“9-交集”模型。RCC模型由Randell等提出，运用区域连接演算理论来表达空间区域的拓扑特征和拓扑关系；“9-交集”模型以实体为基础，对实体的内部、边界和外部区域做出界定，能够很好地将两个空间目标的交集是空、点、线或面4种情况区分开，通过9元组建立空间关系之间的概念邻接模型，推导空间关系的渐变过程，用于反映空间实体的变化过程。

空间推理在GIS中有多方面的利用，从数据查询、空间分析和信息挖掘三方面介绍。

一、数据查询

GIS空间数据建模与空间数据库设计时，既要表达空间实体，也要表达空间实体间的空间关系。而目前的传统关系数据库的查询语言因为只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，不能有效地支持空间查询。为了解决空间数据库在空间查询、分析与处理中的应用问题，需要空间查询语言的支持。例如，Arc/Info，Tiger等系统采用关系表法表达端点与弧段、弧端与面块之间的拓扑关联等空间关系，通过Macro语言方式将9-元组模型描述的结果（即：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，加强了空间数据查询调取的可用性和高效性，比如查询长江流经的且与湖北省接壤的所有省份的名称就会变得很简单。通过空间关系的定义和应用，节省了大数据的存储空间，也便于进行数据的一致性检查、维护更新和查询统计。

二、空间分析

空间推理解决了空间分析中模型描述的问题，构成了空间分析的基础。空间分析处理了空间实体间的相互关系，如点模式识别是在处理点状目标之间的邻近关系与分布，叠置分析是处理多个空间目标之间的相交、覆盖等拓扑关系。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。对时空关系的推理可以定量的分析出不同时间节点上空间图形结构的相似性程度，而基于拓扑变异和几何变异的分析可以表现数据的质量。

三、信息挖掘

拓扑信息作为最基本的一类空间信息，构成了空间关系的基础。通过空间推理发现数据背后隐藏的规律，可以更好的为智能化生活和自动化生产服务。目前空间推理已广泛应用于地理信息系统、机器人导航、高级视觉、自然语言理解、工程设计和物理位置的常识推理等方面，并且正在不断向其他领域渗透。

空间推理的发展方向是以人类认知模式为基础，融合不同的空间关系描述方法，同时考虑与GIS 的结合，完善空间关系理论、增强模型的实用性，建立更符合人类认知的空间关系描述体系，更好地解决实际问题。目前，三维、时空、模糊、层次等拓扑关系的形式化描述模型與表达方法，以及基于空间关系的认知、推理和存取等方面都是空间推理的研究方向。

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