空间数据库是近年的热点研究领域,它在地理信息系统(GIS),计算机辅助设计与制造(CAD/CAM),多媒体系统以及数字地球方面都有着广泛的应用。空间数据近邻查询作为空间数据库在现实生活中的具体应用,受到人们越来越多的关注。目前空间数据近邻查询主要有点近邻查询,反向近邻查询,K近邻查询,约束近邻查询,组近邻查询以及近对近邻查询等等。这些近邻查询的查询粒度都是以点为单位的,即将物体抽象成点,再根据点与点之间的距离公式求出距查询点最近的目标。论文的基本研究内容是实现空间数据近邻查询。不同之处在于查询粒度的不同,论文是基于查询粒度为线段的近邻查询,目的是实现用查询粒度为点的近邻查询所不能实现的功能。论文的主要研究方法为:通过对现实物体进行一定的抽象,将一定的空间物体转化为多边型和线段。根据Hilbert值生成相应的R树,利用空间索引技术和分支限界规则,筛选出不符合条件的结点,对符合条件的结点,将结点中的MBR与查询线段的MBR的关系转化为线段与线段的位置关系,通过引入线段的直接影响区域概念,把线段与线段之间的位置关系分成十种情况,对不同情况进行区分对待,根据研究得到相关规则和结论,获得所有可能最近邻,再通过比较得到结果。论文的创新点为:将近邻查询的查询粒度由一维的点提高到二维的线段。其理论意义在于:可以实现无法抽象成点的物体(如河流,公路,高压线等等)的最近邻查询。其实际意义在于具体应用。比如,高速公路两侧的最近邻物体;高压线路两侧的最近邻物体;距离海洋航道的最近的岛屿等等。