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图5 拓扑关系用于数据库设计和空间数据建模
2.3 拓扑关系与空间分析
空间分析在某种程度上是处理空间实体间的相互关系，也可以说是对空间关系理论的应用，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，网络分析是处理空间目标的拓扑邻接与关联。
图6 叠置分析
拓扑关系是空间关系的基础，同时也涉及到多重表达中空间图形结构的一致性问题，一致性分析是检验同一目标在多重表达中是否产生拓扑矛盾。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。基于拓扑关系变化可以定量地分析2个不同时间的空间图形结构的相似性程度，基于拓扑变异和几何变异可以比较分析2个表达同一区域的数据集的数据质量。
图7 拓扑关系推理用于判断数据集质量
空间推理被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，其内涵非常广泛。而拓扑信息作为最基本的一类空间信息，其作用乃是奠定了一切空间关系的基础。基于拓扑关系的空间推理是GIS领域的一个热点问题。
3. 结论
拓扑关系建模时应充分结合人类的认知模式，使模型的描述方式更符合人们对拓扑信息的表达和认知方式，尽量缩小认知和模型描述之间的差异。在模型表达时，需要更准确、更全面地刻画空间目标间的关系，这有赖于各种数学理论及方法，或几种理论及方法的综合使用。同时还应考虑与GIS 的充分结合，增强模型的实用性，以较好地解决实际应用问题。在GIS空间关系领域中，3维、时空、模糊、层次等拓扑关系的形式化描述模型与表达方法，以及基于空间关系的认知、推理和存取等方面都是近期的研究方向。
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