基于空间方位关系的定性推理研究

论文摘要

RS与GPS为空间信息的采集提供了技术支持,GIS从定量的角度建立了空间信息处理与应用的理论和技术体系。但是,空间信息是复杂的,从量上来看是海量级的;从种类上看不仅包含数值型、字符型,还包括图形、图像等多种类型;并且空间信息间的相互联系是固有的。因此,对空间信息仅进行定量的研究是不够的,还必须从定性方面进行研究。结合定性推理、空间推理与人工智能产生的定性空间推理,已成为人工智能的一个研究热点。不同于空间推理研究空间对象的建模、描述、表示及其关系的分析和处理,定性空间推理面对的是空间对象的定性特征和定性关系。定性空间推理研究的是人类对几何空间中空间对象及其关系定性认知常识的表示与处理。作为空间关系的重要组成部分,空间方位关系一方面是地理信息系统数据库建立、空间特征存储、提取、查询、更新等操作的保障,另一方面它又为空间分析、辅助决策等提供了基础。因此,空间方位关系的描述与识别非常重要。在地理空间中,与空间拓扑关系相比较,空间方位关系无疑是用途更广泛、更贴近人们生活的一种空间关系,在空间信息领域应该占有更重要的地位和发挥更大的作用。但是,专家们对方位关系的研究与拓扑关系相比成果要少的多,空间方位关系在GIS软件中的应用也寥寥无几。目前,越来越多的用户已不甘于完成简单的图形查询、绘图等功能,更多的项目要求GIS具有强大分析功能,以使开发的系统为管理者提供准确及时的辅助决策和支持。现有的GIS组件只是针对空间信息和属性数据的简单操作,缺乏对空间关系的推理分析、空间关系的有效获取等功能。因此,具有空间方位推理和方位查询功能的GIS组件是GIS发展的迫切需要。本文基于二维空间对象,对定性空间关系表示与推理进行深入分析,进行了以下几方面的研究工作:①空间方位关系表示以空间投影模型为基础,将符合人类认知的方位关系表示模型D22映射为栅格阵列表示。栅格阵列是井字空间投影模型的简化,其应用于方位推理更直观更简单。②基于栅格阵列的方位推理技术LAR给出了基于栅格阵列的运算规则及推理方法,相应的栅格阵列扫描算法使运算推理的结果更符合人类认知,与人们熟悉的直观推理过程相符。③定性空间知识库及知识获取技术提出了一种定性空间知识库结构和从GIS空间数据库获取方位关系的方法和算法,为定性空间推理应用奠定了基础。本文的研究丰富和扩展了定性空间信息表示与处理理论,拓展了定性空间推理在GIS中应用范围,为改进空间信息的分析处理能力提供了一条可行的途径,促进了智能GIS的发展。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义与目的
• 1.3 论文的主要研究内容
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 论文的结构
• 2 空间对象间的方位关系表示
• 2.1 空间对象与空间关系
• 2.1.1 空间对象
• 2.1.2 空间关系
• 2.2 空间方位关系表示
• 2.2.1 方位及方位关系
• 2.2.2 锥形模型
• 2.2.3 投影模型
• 2.3 方位关系的栅格阵列表示
• 2.4 本章小结
• 3 基于栅格阵列的定性空间推理技术
• 3.1 定性空间推理
• 3.2 定性空间推理的基本模式
• 3.3 定性空间推理技术LAR
• 3.3.1 空间区域的二次划分
• 3.3.2 已知方位关系到12×12 扩展栅格阵列的映射
• 3.3.3 栅格阵列运算推理技术
• 3.3.4 栅格阵列运算推理技术与组合表
• 3.3.5 LAR 技术的优点
• 3.4 定性空间推理的不确定性讨论
• 3.4.1 地理数据的不确定性
• 3.4.2 推理结果的不确定性
• 3.5 本章小结
• 4 定性空间知识库及方位关系获取
• 4.1 定性空间知识库结构
• 4.1.1 系统结构
• 4.1.2 规则库结构
• 4.1.3 环境知识库结构
• 4.2 GIS 空间数据库的数据管理
• 4.2.1 GIS 空间数据模型与空间数据结构
• 4.2.2 GIS 中数据分层管理
• 4.3 构建方位关系的定性空间知识库
• 4.3.1 基本方位关系集
• 4.3.2 构建环境知识库
• 4.4 本章小结
• 5 基于空间方位推理的GIS 原型系统的开发
• 5.1 系统设计目标
• 5.2 系统开发环境
• 5.3 系统设计
• 5.4 系统实现
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录