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空间数据库是描述、存储和处理空间数据及其属性数据的数据库系统,把对象与其空间位置相结合,按照空间信息建立索引,在给出与地理位置有关的查询条件时能较快的给出查询结果。与传统数据库系统相比,有效的解决了复杂对象(如图形、图像)的查询。 空间数据库中的最近邻查询是指查询空间对象的邻近对象,而连续可见最近邻查询是指查询空间连续对象(连续路径、移动中对象、连续区域)的邻近对象,这些邻近对象要能够对查询对象可见,即以查询对象的视角能够观察到这些邻近对象。 传统的连续可见最近邻查询方法主要是基于欧几里德距离(Euclidean distance)或者网络距离(Network distance)进行的查询,查询算法大多基于二维空间,不能有效的扩展至三维空间,有些基于三维的查询算法只能计算三维空间离散对象的最近邻,不能应用于连续对象的可见最近邻查询。本文对地表三维模型下的最近邻查询进行了研究,主要工作如下: 第一,提出了一种基于三维地表的连续最近邻查询方法。利用地表任意两点的地表距离小于其网络距离,大于其欧几里德距离的原理,提出了步长的概念,同步长路径上各点拥有相同的最近邻。通过把原始查询路径按照步长分成多个子路径,减少了查询路径上离散点的最近邻计算,提高了查询效率。 第二,提出了一种基于地表的连续可见最近邻查询方法。通常的连续可见最近邻查询方法大多是基于二维空间的,连续对象通常用线段表示,障碍物通常用矩形表示,可见计算方法也是基于二维空间的,没有考虑障碍物的高度,不适用于三维地表环境。本文利用地理信息系统(GIS)中的通视算法判断地表两点的可视情况,通过计算查询路径的连续最近邻获得候选集,然后根据通视情况对候选集筛选获得路径的连续可见最近邻。 综上,本文利用步长理论和通视的判定方法,提出了基于地表的连续最近邻查询方法和连续可见最近邻查询方法,这两种最近邻查询方法分别在交通系统、山路建设,旅游设计等领域有广泛的应用前景。