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该项研究共包括32篇论文，两本专著，其中8篇论文已经被EI收录，1篇论文被SCI收录，1篇论文被ISTP收录。研究成员在国家自然科学基金项目的支持下，综合运用GIS、本体论、知识工程、人工智能等领域的研究成果，结合地理信息科学、计算机科学、认知科学等多学科交叉的优势，从人们空间认知和信息处理的角度，研究了（1）空间数据模型与建模方法；（2）空间数据处理与推理方法及可视化；（3）球面海量数据管理模式和动态变化处理等三个方面的问题。具体包括：（1）研究了空间关系的描述与表示，特别是空间实体间拓扑关系的集成表达与描述方法。将本体论的基本思想引入到空间关系推理中，提出了一种基于本体论的空间关系形式化表示框架。（2）研究了空间关系的推理，空间实体间拓扑关系的动态生成与存取的算法及数据结构，GIS中多幅地图的缩放漫游及其数据组织，元数据检查与更新。（3）研究了基于球面Voronoi的动态数据模型，球面任意实体Voronoi图的动态生成算法，球面空间数据的层次存储结构和动态索引机制等。并在此基础上研究了顾及地形的全球离散格网层次建模及其关键技术问题，多分辨率地形的可视化等。通过研究，该项目组成员在空间数据模型与建模方法，空间数据处理与推理方法，球面海量数据管理模式和动态变化处理等方面取得了若干创新性成果，系统地探讨空间关系表示、推理的基本理论和技术问题，为其在实际问题中得以应用提供了有效的技术方法。设计发展了基于Voronoi邻近的认知应用方法，为数字环境下发展更符合人类认知特点的可执行的地图认知模型的研究提供了新的思路。为大范围（或全球）区域的环境监测、海洋资源开发、气象模拟与预报、国家安全、基础地理数据更新等问题的研究提供了新的思路与方法。研究内容接触学科前沿，在同行中产生了一定的影响，并得到了同行的认可。促进了GIS学术界对这一领域的关注和研究，丰富了这一领域的研究内容，提升了我国学术界这一领域的研究水平。据不完全统计，本项成果在国内外被公开评价、引用（他引）47篇次，硕博论文引用（它引）30余篇次。国家基础地理信息中心、陕西省测绘局等测绘部门和承担GIS相关应用项目的多家公司应用了该成果的空间数据模型与建模方法、基于Voronoi图的K阶空间邻近关系和空间数据处理技术与方法，取得了好的应用效果。
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