数字城市及数字地球技术正一步步走向成熟,百度地图、谷歌地图等应用软件一步步走进我们的生活,地理信息系统的重要性日益显现。空间数据索引技术在地理信息系统(GIS)中有着重要地位。它的好坏直接决定了整个地理信息系统系统的性能。研究空间数据结构以寻找更好的空间数据索引方法,一直是众多学者不懈努力的目标,因此对它的研究有着理论和实际的双重意义。RQOP树作为空间数据树,是通过定义最小外包矩形(MBR Minimum Bounding Rectangle)的排序关系,利用这些排序关系对空间目标数据进行划分为四叉树的形式,使得树高度平衡。传统的R树解决了空间数据搜索的功能,而RQOP树结合了R树的优点,进一步提高了空间数据的搜索效率。深入研究改进RQOP树对提高空间数据处理有积极作用。本文研究R树的变种—RQOP树的空间数据索引方法,以获取更高性能的空间数据索引机制为目标。根据数据之间的关系,对RQOP树进行结构上的重组,使树形更加紧凑。由于RQOP树相对与其他R树、CF树等检索速度更快,因此研究改进RQOP树,以提升搜索速度,以及减少的存储空间占用成为本文的主要目的。本文以空间物体的最小外包矩形(Minimum Bounding Rectangle)为近似表达方式,以获得具有较高性能的空间数据索引结构为目标,通过定义空间目标间的排序关系并利用这些排序关系对数据空间的划分方法进行探讨。本文对如何建立含包含关系的空间数据四分划方法深入研究,在原RQOP树的基础上改进划分规则,采取新的规则后,分别用最小覆盖、最小重叠的四分划方法构建出新的RQOP树。使实体数据不只存在于最底层,其包含关系能在树状结构中能得到体现。减少子叶节点,使整体结构更为紧凑,并用实验证明新的划分方法的先进性。并根据改进后的RQOP树,阐述了改进后的节点插入、删除、合并等算法。以上述研究为基础,给出了一种基于RQOP树改进的新空间数据索引结构,该结构中对于中间节点的利用提出优化方案;设计并实现了一个实验验证系统原型。通过该系统验证表明其对于提高检索效率有较高的可行性。