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空间实体间的拓扑关系是空间关系中最基本的关系,是空间推理、查询、分析的基础。当前的拓扑关系计算大多从空间实体的几何形态特性出发,从几何角度考虑拓扑关系的计算问题,并没有将拓扑关系的计算与地理学中的空间相似性和异质性联系在一起,使得GIS空间拓扑关系的计算方法存在一些可改进的方面。现阶段的GIS数据模型决定了当前的拓扑关系计算过程是一种“静态”模式,无法满足数据动态变化的需求,例如Geodatabase数据模型利用规则的形式按需构建拓扑关系,无法在数据更新时只计算变更数据。因此,本文在分析现有拓扑关系计算流程的基础上,针对拓扑关系构建需要满足数据动态更新的需求,提出空间索引引导的点-弧拓扑关系构建方法,改进现有的拓扑关系构建方法。空间索引引导的点-弧拓扑关系构建一方面从空间分布特性角度出发,提高了静态数据的拓扑关系构建效率,另一方面在数据更新时实现拓扑关系的动态更新。本文的主要研究成果如下：(1)基于空间分布特性和粒子群优化的索引方法空间索引的关键是空间划分。在划分的同时兼顾空间分布特性使之达到最优解是空间索引最理想的状态。粒子群优化算法(PSO)已经在聚类问题中的得到应用,本文利用其聚类特性,将PSO优化和空间分布特性结合起来,提出一种基于聚类的多路划分索引方式CPSO-TREE。该索引既权衡了数据量均衡、空间重叠度最小等几何参数,又考虑了数据的空间分布特性。(2)空间索引引导的点-弧拓扑关系计算方法从拓扑关系描述和拓扑关系计算两方面着手,研究现阶段拓扑关系的构建方法,分析现阶段拓扑关系构建的不足,将空间分布特性融入目前单纯考虑几何形态的拓扑关系计算方法。基于CPSO-TREE索引提出CPSO-TREE引导的点-弧拓扑关系计算方法,该方法使得静态数据拓扑构建高效,数据更新时只考虑变更数据,无需重新计算,实现拓扑关系按需更新。(3)原型系统设计与实验根据CPSO-TREE引导的点-弧拓扑关系计算方法,本文构建点-弧拓扑关系计算的原型系统,实验结果表明,本文算法计算结果正确,计算效率优于ArcGIS、 SuperMap和GEOS等现有国内外著名GIS软件。