空间目标的拓扑关系及其GIS应用分析
测绘技术中的空间拓扑关系分析和拓扑错误修复
测绘技术中的空间拓扑关系分析和拓扑错误修复随着科技的发展，测绘技术在地理信息系统（GIS）中扮演着重要的角色。
测绘技术的一项重要任务是分析和描述地理空间数据的拓扑关系，同时对拓扑错误进行修复。
本文将深入探讨测绘技术中的空间拓扑关系分析和拓扑错误修复的方法和应用。
一、空间拓扑关系分析空间拓扑关系指地理空间对象之间的相对关系，比如包含关系、相邻关系、重叠关系等。
在测绘技术中，准确地描述和分析空间拓扑关系对于地理数据的正确性和可靠性至关重要。
1. 点线面拓扑关系在测绘技术中，点、线、面是最基本的地理数据要素。
点线面之间的拓扑关系包括点在线上、点在面内、线和面的相交关系等。
通过对这些拓扑关系的分析，可以推导出更复杂的拓扑关系，如面面相邻、面面重叠等。
2. 拓扑关系的判断方法对于简单的拓扑关系，可以通过几何计算来判断，如点与线的距离、点是否在面内等。
而对于复杂的拓扑关系，一般采用拓扑数据结构来存储和处理地理数据。
常见的拓扑数据结构包括面拓扑结构、边界模型和四边形表面数据结构等。
3. 拓扑关系的应用空间拓扑关系的分析在地理信息系统中有着广泛的应用。
比如，在城市规划中，通过对地块之间的相邻关系进行分析，可以识别出合适的用地布局；在交通规划中，分析道路之间的相交和相连关系，可以优化交通网络的设计。
二、拓扑错误修复由于测绘数据的复杂性和多样性，地理数据中常常存在着各种各样的拓扑错误。
拓扑错误不仅会导致地理信息系统的数据不准确，还会影响到后续的分析和应用。
因此，及时发现和修复拓扑错误是非常重要的。
1. 常见的拓扑错误在测绘数据中，常见的拓扑错误包括重叠、断裂、缝隙等。
重叠错误指不同地理要素之间存在重叠关系，如建筑物之间的重叠；断裂错误指地理要素之间存在中断或断裂，如道路中间出现断裂；缝隙错误指地理要素之间存在间隔或缝隙，如线要素没有完全贴合面要素。
2. 拓扑错误修复方法拓扑错误的修复可以通过不同的方法来实现。
常见的方法包括：a. 自动修复：使用算法或软件工具来自动检测和修复拓扑错误。
拓扑学的应用
拓扑学的应用实例分析1. 引言拓扑学是数学的一个分支，主要研究空间中集合之间的关系，其中最基本的概念是点、线、面及其相互关系。
拓扑学不仅仅是一门学科，还被广泛应用于各个领域，例如物理学、地理学、计算机科学等。
本文将详细描述拓扑学在不同领域的具体应用情况，包括应用背景、应用过程和应用效果等。
2. 物理学领域中的拓扑学应用2.1 拓扑绝缘体的研究拓扑绝缘体是一种特殊的电子状态，具有特殊的表面态和边界态。
物理学家利用拓扑学的方法，研究规则网格结构上的拓扑绝缘体现象，进一步揭示了电子体系中的新现象和物理规律。
2.2 拓扑相变的探究在拓扑学中，相变是指物质在不同外部条件下从一种状态到另一种状态的转变。
物理学家通过研究拓扑相变现象，可以深入了解物质结构和性质之间的关系，为新材料的开发提供理论依据。
3. 地理学领域中的拓扑学应用3.1 网络分析与规划在城市规划中，拓扑学被广泛应用于分析地理空间数据和网络，并为城市的发展提供决策支持。
例如，通过分析道路网络的拓扑结构，可以评估城市交通的效率和瓶颈，从而优化城市交通规划和设计。
3.2 地理信息系统中的空间分析地理信息系统（GIS）是一种利用计算机技术来收集、存储、管理和分析地理空间数据的系统。
拓扑学在GIS中扮演着重要角色，通过对地理空间数据的拓扑关系进行分析和建模，可以帮助人们更好地理解地理现象和问题。
4. 计算机科学领域中的拓扑学应用4.1 计算机网络拓扑设计在计算机网络中，拓扑结构是指网络中各个节点之间的连接方式和规则。
通过对计算机网络的拓扑结构进行设计和优化，可以提高网络的性能和可靠性。
拓扑学为计算机网络提供了一种理论框架和分析方法。
4.2 图像处理中的边界检测在图像处理领域，拓扑学被广泛应用于边界检测。
通过分析图像中像素点之间的拓扑关系，可以准确地检测出图像中物体的边界信息，进而实现图像分割、目标识别等应用。
5. 应用效果分析5.1 拓扑学在物理学领域的应用效果通过拓扑学的研究，物理学家发现了一些新的物理现象和规律，例如拓扑绝缘体和拓扑相变。
如何进行地理数据的拓扑分析
如何进行地理数据的拓扑分析地理数据的拓扑分析是一种重要的地理信息处理方法，通过研究地理要素之间的关系和连接方式，揭示地理空间的结构和特征。
对于地理信息系统（GIS）应用而言，地理数据的拓扑分析可以帮助我们理解地理现象的相互作用，发现隐藏在数据背后的模式和规律，为决策提供科学依据。
本文将介绍如何进行地理数据的拓扑分析，并探讨其在实际应用中的潜力。
首先，地理数据的拓扑分析需要构建拓扑关系。
拓扑关系描述了地理要素之间的邻接关系和连接方式，其中最常见的拓扑关系包括点的邻接、线的连接和面的接触等。
在GIS中，通常使用节点、边和面的概念来表示地理要素，通过建立节点之间的连线和面的接触关系，构建起地理数据的拓扑关系。
在拓扑分析中，最常用的工具是拓扑空间运算。
拓扑空间运算是通过计算地理要素之间的距离、方向和邻接关系，来进行地理数据的拓扑分析。
常见的拓扑空间运算包括邻近分析、交叉分析和网络分析等。
邻近分析用于确定地理要素之间的距离关系，交叉分析可以找出地理要素之间的交叉点和交叉线，网络分析则用于模拟和优化地理要素的路径和流量。
在进行地理数据的拓扑分析时，我们还需要考虑地理数据的几何属性和属性关系。
几何属性指地理要素的形状、大小和方向等几何特征，而属性关系则描述了地理要素之间的关联和依赖关系。
几何属性和属性关系可以为拓扑分析提供更多的信息，帮助我们深入理解地理现象和过程。
随着地理数据的快速增长和多源化，地理数据的拓扑分析也面临着新的挑战和机遇。
一方面，地理数据的质量对于拓扑分析的结果至关重要。
数据质量问题包括数据的完整性、准确性和一致性等，可能导致拓扑分析结果的误差和不确定性。
因此，在进行拓扑分析前，我们需要对数据进行质量检测和修复，以提高分析结果的可靠性。
另一方面，地理数据的多源化使得拓扑分析可以应用于更广泛的领域和问题。
例如，在城市规划中，我们可以利用拓扑分析来优化交通网络和空间布局，以提高城市的可达性和便利性。
空间查询的种类以及应用场景
空间查询的种类以及应用场景空间查询是指在地理信息系统（GIS）中，通过特定的查询操作，从海量的空间数据中提取出符合特定条件的空间对象或空间特征的过程。
空间查询的种类较多，每种查询都适用于不同的应用场景。
本文将介绍几种常见的空间查询类型及其应用场景。
一、范围查询范围查询是最基本的空间查询类型之一。
它通过设定一个几何图形（如矩形、圆形、多边形等）作为查询条件，在所有的空间对象中找出与该几何图形相交或包含于该几何图形中的对象。
范围查询常用于地理分析、城市规划、环境监测等领域，例如通过范围查询找出某个城市范围内的所有道路、河流或建筑物。
二、属性查询属性查询是根据属性条件对空间数据进行筛选的查询方式。
通过指定一个或多个属性条件（比如根据人口数大于某个值、房价低于某个值等），从数据库中提取出满足条件的空间对象。
属性查询通常应用于人口统计、市场调研、地质勘探等领域。
例如，在不同的购物中心位置上进行属性查询，找出符合某个销售额标准的购物中心。
三、拓扑关系查询拓扑关系查询是通过指定空间对象之间的拓扑关系来进行查询的方式。
拓扑关系包括相邻、相交、包含等，通过拓扑关系查询可以方便地找出满足特定关系的空间对象。
拓扑关系查询通常应用于网络分析、路线规划、地下管网管理等领域。
例如，在城市规划中可以通过拓扑关系查询找出与某个重要设施相邻的区域，进行合理规划和布局。
四、空间连接查询空间连接查询是通过两个或多个空间对象之间的空间关系进行查询的方式。
空间连接包括交集、相交、接触等关系，通过空间连接查询可以找出满足特定空间连接关系的对象。
空间连接查询常用于交通规划、土地利用、设备布置等领域。
例如，在交通规划中可以通过空间连接查询找出某个区域内的道路与公交站点之间的空间关系，进行公交站点的合理布置。
五、缓冲区查询缓冲区查询是指对给定的空间对象创建一个以该对象为中心、指定半径的缓冲区，并从其他空间对象中找出与缓冲区相交或包含于缓冲区中的对象。
ARCGIS中拓扑的介绍及应用
摘要：本文介绍了拓扑的概念、实现方法以及在arcgis中拓扑的建立、错误处理过程，阐述了拓扑在数据处理中的重要作用。
关键词：拓扑、geodatabase、拓扑规则、验证一、引言拓扑是地理要素间的空间关系，它是确保数据质量的基础。
拓扑能提高空间分析能力，并且在确保gis 数据库质量方面扮演了一个重要角色。
在arcinfo coverage 数据模型中，广大的gis 用户通过build和clean操作认识到拓扑的好处。
在arcgis中，esri提供了一组新的编辑工具来构造和维护用户定义的拓扑关系。
在arcgis 中，validate topology 的功能将确保数据的完整性，依赖一系列拓扑规则使得geodatabase中的要素有效。
从arcgis8.3开始，为geodatabase增加了全面的拓扑。
在arcgis8.3以前，拓扑一直是arcinfo coverage数据模型的一个特性。
对于新的geodatabase的介绍提供了这样的一个机会来阐述拓扑对于gis 用户的意义，以及在空间数据建模中使用它的可能性。
这篇文章介绍了geodatabase的拓扑，并且描述了一个简化的地块数据模型。
二、geodatabase 中数据的存储和建模对于在数据库管理系统（dbms）中存储和管理gis 相关数据而言，geodatabase是一个开放的存储结构。
geodatabase符合基本的关系数据模型，每一个对象和它的属性都存储为表中的一行。
对象反映了一个要素或gis 所要模拟的现实世界中的一个实体。
存储在dbms 表中的一组相似要素（对象），比如地块、建筑或河流，被称为一个要素类。
一组相关的要素类，它们拥有相同的空间参考，能组织在一个更大的集合中，被称为要素集。
geodatabase中的每一个要素（比如地块）都有自己的形状（几何信息），并且能独立存在。
这与coverage 数据模型是不同的，coverage 中的多边形（polygon）是由一组弧（arcs）和标注点（labelpoints）组成的。
空间数据检查与拓扑处理
空间数据检查与拓扑处理一、引言空间数据检查与拓扑处理是地理信息系统（GIS）中的重要任务，它涉及到对空间数据的质量进行评估和改进。
本文将详细介绍空间数据检查和拓扑处理的概念、目的、方法和常见应用。
二、空间数据检查1. 概念空间数据检查是指对地理要素数据的完整性、一致性和准确性进行评估的过程。
它主要包括数据完整性检查、拓扑一致性检查和属性一致性检查。
2. 目的空间数据检查的目的是确保地理要素数据的质量，以提高GIS系统的可靠性和准确性。
通过检查空间数据，可以发现和纠正数据错误、缺失和冗余，保证数据的一致性和准确性。
3. 方法空间数据检查可以使用多种方法和技术，包括数据比较、数据验证、数据分析和数据挖掘等。
常用的方法包括拓扑检查、属性检查、空间关系检查和逻辑一致性检查等。
4. 应用空间数据检查广泛应用于各个领域，如城市规划、土地管理、环境保护和交通规划等。
它可以帮助用户发现地理要素数据中的问题，并提供准确的数据支持。
三、拓扑处理1. 概念拓扑处理是指对地理要素之间的空间关系进行分析、优化和修复的过程。
它主要包括拓扑建模、拓扑规则定义和拓扑错误修复。
2. 目的拓扑处理的目的是确保地理要素之间的空间关系的一致性和正确性。
通过拓扑处理，可以发现和解决地理要素之间的重叠、重复和断裂等问题，提高GIS系统的数据质量。
3. 方法拓扑处理可以使用多种方法和技术，包括空间分析、拓扑规则检查和拓扑错误修复等。
常用的方法包括缓冲区分析、拓扑关系建立和拓扑错误修复算法等。
4. 应用拓扑处理广泛应用于地理要素数据的编辑、更新和维护等工作中。
它可以帮助用户解决地理要素数据中的拓扑错误，提高数据的一致性和准确性。
四、案例分析以城市道路数据为例，进行空间数据检查与拓扑处理的案例分析。
1. 空间数据检查首先，对城市道路数据进行数据完整性检查，确保数据集中没有缺失和错误的要素。
然后，进行属性一致性检查，验证道路要素的属性信息是否一致和准确。
GIS空间拓扑关系概率描述
空 问关系 理 论一 直 是 国 际 国 内地 理 信 息系 统 （ Ｉ ）及 相 关 学 术界 研 ＧＳ 究的主 题之 一 ，其 中拓扑 关系 作为 ＧＳ 展 的重要 标志 ，其 研 究进展 直接 影 Ｉ发
此 时Ｐ 点误 差 椭 圆可 视 为
响着ＧＳ Ｉ 空间数 据模 型 、空 间数据 库 查询 、空 问分析 与 推理 、制 图综 合 、地
确的密度 函数 为 ：
（— ） １ ２
系 ，如一个 点 在另 一个 点的左 边 、右 边 、上面 、下 面或 重合 。如 果在 ２ 维空
）关 于 ｕ 的边 缘概 率密 度 函
间 中画一 条直 线Ｌ 穿过 Ａ 两 点 ，将 Ａ 两 点转换 到 一维 空间 中 ，则两 点 问 、Ｂ 、Ｂ
Ｇ Ｓ 的点一 般是 通过 量测 、数 字化 或计 算得 来 的，这 些 点通 常具有 很 大 的 Ｉ中 随机 性 ，所 以在研 究 这些 点 的位 置 不确 定性 时，人 们 通 常认 为 随机 点 的误 差 分布 服从 正态 分布 。 １１ 两点 问关 系的计 算 ． 在 一 维空 间 中 ，设Ａ 点对 应 的 随机 变量 为 ，Ｂ 点对 应 的 随机 变量 为
立 点 做 直线 Ｌ 原
＝Ｙ，则 点
为的距离为ｄ ＝ ／ ２ ； 点 ｄ√ Ａ
概 率 可简 单表 示 为概 率密 度 函 上面 的积分 ，即为在 区域 ＜Ｙ 落 在 Ｂ 右边 的概 率 为 在直 线 点 即 为 在 ＞Ｙ 上 的积 分 。如 图 化 计 算 ， 将 坐 标 原 点移 到 Ｐ 是 坐 标 系 ，使 轴 平 行于 直 线 转
【 高新 技术产 业 发展 】
耱
ＧＩ 空 间拓 扑 关 系概 率 描 述 Ｓ
空间拓扑关系
空间拓扑关系
空间拓扑关系描述的是基本的空间目标点、线、面之间的邻接、关联和包含关系。
GIS传统的基于矢量数据结构的结点-弧段-多边形，用于描述地理实体之间的连通性、邻接性和区域性。
这种拓扑关系难以直接描述空间上虽相邻但并不相连的离散地物之间的空间关系。
空间数据的拓扑关系对数据处理和空间分析具有重要的意义，因为：
（1）根据拓扑关系，不需要利用坐标或距离，可以确定一种空间实体相对于另一种空间实体的位置关系。
拓扑关系能清楚地反应实体之间的逻辑结构关系，它比几何数据具有更大的稳定性，不随地图投影而变化。
（2）利用拓扑关系有利于空间要素的查询，例如，某条铁路通过那些地区，某县与那些县领接。
又如，分析河流能为那些地区的居民提供水源，对某些湖泊周围的土地类型及生物栖息环境作出评价等。
（3）可以根据拓扑关系重建地理实体。
例如，根据弧段构建多边形，实现道路的选取，进行最佳的路径的选择等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要 拓扑关系是 GIS中空间目标之间最基本也是最重要的关系之一 ,在空间数据建模 、 空间查询 、 分析 、 推理 、 制图综合 、 图像检索和相似性分析等过程中起着重要的作用 。在综合研究空间关系文献基础上 , 从方法论的角度 论述了精确和不精确空间目标间拓扑关系的描述方法及其最新进展 , 并简要分析了拓扑关系在 GIS空间查询 、 推 理和分析中的应用 。 关键词 地理信息系统 拓扑关系 不确定性 形式化 中图法分类号 : P208 文献标识码 : A 文章编号 : 1006 2 8961 ( 2006 ) 12 2 1743 207
交模型进一步探讨了复杂面目标间的拓扑关系 。此 外 , Chen等人针对 9 交模型中目标的外部范围太大 (即除了目标本身的其余所有空间 ) , 提出了用空间 目标的 Voronoi 区域取代 Egenhofer 定义的目标外 [7] 部 ,并称之为 V9 I模型 。这种定义一方面有利于 空间操作与实现 ; 另一方面克服了目标内部 、 边界 、 外部之间构成的线性关系 , 从而能够区分更多的空 间关系 。 2 近年来 ,栅格空间 Z 下的区域拓扑关系也有研 2 究 。例如 , Egenhofer & Sharma 借鉴矢量空间 IR 中 的 9 交模型的构造方式 ,提出了基于 4 邻域 (或称 4 连通 )概念定义目标边界 , 从而建立了栅格区域间 的拓扑关系模型 , 如图 1 所示 。但这种方法存在 拓扑上的矛盾 ,一是因为边界不是线状要素 ,而是一 个宽度为 1 的带状要素 ,根据点集拓扑学可知 ,它不 具有欧氏空间中约旦曲线的拓扑特性 ; 二是因为在 一些情况下 ,相交关系与相接关系 、 相接关系与相离 关系之间容易导致混淆 。随后 , W inter对栅格区域 的拓扑定义提出了一种改进方法 , 该方法可以利用 2 矢量空间 IR 下定义的 9 交模型来描述栅格区域的 [9] 拓扑关系 。
[3]
,并发展了一种基于空间逻辑的推理
机制 ,也称空间逻辑模型 。 RCC 模型是以区域为基
第 12 期
邓 敏等 : 空间目标的拓扑关系及其 GIS应用分析
1745
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 ( A, B ) 表示区域 A 和 B 连接 , 关系 C 具 有自反性和对称性 , 可以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
Abstract Topological relationship is one of the most i mportant theoretical top ics related to GIS modeling, and it p lays a key role in many geo 2technical fields such as spatial data modeling, spatial query, spatial analysis, spatial reasoning, and cartographic generalization. To motivate further research and app lications of the theory, this paper review s the for malism s and formal models of topological relations . First, the app roaches that describe topological relations under certainty are briefly exam ined. Then the develop ing p rogress toward topological relations w ith uncertainties is exp lored in ter m s of research methodologies, including broad boundary app roach, fuzzy set app roach, random set app roach, and rough set app roach. Moreover, some app lications of the theory in spatial query, spatial analysis and spatial reasoning, are basically introduced. Finally, several issues are highlighted for future investigations . Keywords geographic information system , topological relations, uncertainty, for malism
[8]
2 精确目标间的拓扑关系模型
2. 1 交集模型
矢量空间中基于点集拓扑学的交集模型发展较 早 。 Gü ting首先应用点集运算定义了两个空间目标 [4] 间的拓扑关系集 , 但这些关系既不排斥也不完 备 。 Egenhofer & Franzosa 基于目标分解的方法提出 了 4 交模型 ,这是一个由空间目标 A 的内部 、 边界 与空间目标 B 内部 、 边界的交集形成的二值拓扑关 [1] 系模型 ,形式化表达为
A ∩B S9R ( A, B ) = A ∩B
-
0
0 0
A ∩5B
0
A ∩B
0
-
5A ∩ B
5A ∩5B
A ∩5B
-
5A ∩B
A ∩B
-
-
0
利用 9 交叉模型能够区分出 2 种点 /点关系 、 3 种点 /线关系 、 3 种点 /面关系 、 33 种线 /线关系 、 19 种线 /面关系和 8 种简单的面 /面关系 。这些被区分 的拓扑关系既是相互排斥的 , 在一定的分类层次上 亦是完备的 。但是 , 4 交模型和 9 交模型在区分两 个面目 标 间 拓 扑 关 系 时 没 有 任 何 改 善 。为 此 , C lem entini提出了基于维数扩展的 4 交和 9 交模型 , 分别用 0D、 1D 和 2D 来区分空间目标内部 、 边界之 [5] [6] 间交集为点 、 线和面的情形 。 Egenhofer 基于 9
M odelin g Topolog ica l Rela tion s of Spa tia l O bjects and Its Applica tion s in G IS
DENG M in , L I U W en 2bao , HUANG Xing2yuan , SUN D ian
1) 2) 1) 1) 2) 1)
S4R ( A , B ) = A ∩B
0 0 0ຫໍສະໝຸດ A ∩5B05A ∩B
5A ∩5B
在交集内容取值为空或非空的情况下 , 利用 4 交模型可描述 2 种点 /点关系 、 3 种点 /线关系 、 3种 点 /面关系 、 16 种线 /线关系 、 13 种线 /面关系和 8 种 简单面 /面关系 。由于 4 交模型在线 /线 、 线 /面两类 关系区分上容易导致混淆 , Egenhofer & Herring在 4 [2] 交模型的基础上纳入目标外部构建了 9 交模型 :
系 。在 RCC 模型中 , 它们分别被称之为 RCC 2 8和 RCC 2 5 关系集 , 如图 2 所示 。此外 , Cohn 等人以区 域的凸壳为基元 ,得到了 23 个互不相交且完备的关 系 ,即 RCC 2 23。如果不区分不连接 ( DC ) 和外部连 [ 10 ] 接 ( EC ) 两 种 关 系 , 则 缩 减 为 RCC 2 15 。在 GIS 中 , RCC 模型仅仅适合于描述空间面目标间的拓扑 关系 , 而 不 能 用 来 描 述 有 关 点 、 线目标间的拓扑 关系 。
1744
中国图象图形学报
第 11 卷
给定的具体条件临时地 、 动态地生成 (即利用目标 边界位置信息并借助计算几何学的方法进行推断得 到 ) 。在拓扑关系的描述和区分上 , 已经有一些较 为成熟的模型 ,如 Egenhofer & Franzosa 的 4 /9 交模 [ 1, 2 ] [3] 型 和 Randell 的 RCC (区域连通演算 ) 模型 。 随着 GIS应用的深入 , 确定性的空间关系理论已经 不能满足现实需求 , 不确定性空间关系理论已经引 起重视 。当前主要是讨论由空间目标边界位置不确 定性引起的拓扑关系认知方面的不确定性 , 并利用 不同的数学方法对不确定性目标建立不同的拓扑关 系形式化描述模型 。
(D epa rtm en t of U rban and R esource S ciences, N an jing U niversity, N an jing 210093 )
( Institu te of Geosciences and Eng ineering, Shandong U niversity of S cience and Technology, Q ingdao 266510 )
1 引 言
近年来空间关系理论已在地理信息系统 、 智能 导航 、 机器人 、 计算机视觉 、 影像理解 、 图片数据库和 CAD /CAM 等领域引起普遍关注 。国际地理信息科 学界目前的相关研究主要集中在空间关系的语义问 题、 空间关系的形式化描述 、 基于空间关系的查询与
分析 ,以及空间推理等方面 。由于拓扑关系是在语 义层次上最重要的一种空间关系 , 已有的绝大部分 研究是针对拓扑关系的 。拓扑关系是一种不随空间 旋转 、 平移 、 放大 /缩小等变换而发生改变的定性空 间信息 。现有的 GIS软件对拓扑关系的处理模式有 两种 : 一是在数据结构中隐含地表达 (即结点 、 弧 段、 多边形之间的关联拓扑关系或称邻接拓扑关 ) 系 ; 二是在数据结构中根本不考虑 ,需要时根据所