建模、存储和检索地理信息已成为信息社会的一个重要部分。地理信息是指地球上与空间位置相关的信息，地理信息系统（Geographical Information System,GIS）需要用数据模型来抽象这些信息，并建立地理数据库对其进行表达、存储、管理、分析，以便于人们认识世界和改造世界。地理信息的一个本质特征是不确定性，包括不精确性、模糊性等。 目前的GIS是以布尔逻辑为基础的，用清晰的地理对象来表示真实世界。实际上，许多地理现象和实体中不可避免地具有模糊信息。以明确的形式建模真实世界可以简化空间数据的处理，但这种简化会引起信息的缺失。为了更精确地描述地理对象，应该考虑其隐含的模糊性及其在GIS中的存储。模糊集理论（Fuzzy set theory）是处理模糊性的一种有效数学方法，它是经典集合论的拓展，是定义模糊地理对象的理想工具。面向对象建模是比较成熟的计算机建模方法，它通常采用统一建模语言（Unified Modeling Language,UML）来描述。模糊集理论和面向对象建模可以为GIS中的知识表达提供有力的工具。 本文的侧重点在于简单模糊地理对象的概念建模，论文主要讨论模糊地理对象及其相互间关系的定义、概念描述和表达，以及建立在此基础之上的模糊空间查询的设计与实现。 模糊地理对象的概念模型是模糊地理对象建模的基础，本文利用基本数据类型定义了模糊数据类型，并用UML图描述了模糊地理对象的概念模型。在分析总结得出模糊地理对象的定义后，简单分析了模糊类和模糊对象的关系。在概念模型中，模糊位置和属性的表达是难以确定的，本文尝试通过定义参考点、基线、基面的方法来表达模糊点、模糊线、模糊面的位置，而模糊地理对象的属性表达具有诸多相似性，本文以模糊点为例进行了说明。 地理对象的模糊性将不可避免地导致其空间关系具有模糊性。拓扑关系是空间关系中重要的一种，经典的“9-交”模型等清晰地理对象模型不能很好地表达拓扑关系中的模糊信息。为了更真实地建模地理对象，有些学者提出了模糊对象模型，如“代数模型”、“鸡蛋-蛋黄模型”等，并分析了可能存在的模糊拓扑空间关系。在前人研究的基础上，本文提出了基于矩阵运算的模糊拓扑关系建模方法，并定义了模糊拓扑关系的概念模型。 空间查询是GIS的一项重要功能。引入模糊地理对象后，GIS也需要支持模糊空间查询。在标准结构化查询语言SQL（Structured Query Language）和空间扩展SQL基础上，本文定义 了模糊扩展空间SQL的一般形式，并设计了模糊空间查询的实现过程，主要说明了反模糊化（defuzzification）方法的使用。 本文初步构建了模糊地理对象的概念模型，研究了模糊地理对象的位置、属性和拓扑关系的描述和表达，并设计了利用模糊扩展SQL语言实现模糊空间查询的过程。论文研究成果有助于GIS更完善地反映客观的自然世界。