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中文摘要：
多源空间数据不一致性的智能化处理是当前国际GIS数据质量研究界的一项重要课题，也是实现GIS空间数据集成管理与实时更新的一项关键技术。针对多源空间数据的精度各异、尺度不同以及数据本身的不确定性，本项目系统地研究多源集成空间数据间不一致性的自动化探测、判定分析和改正处理的理论与方法。具体地包括（1）研究了空间关系层次表达模型，即拓扑关系层次表达模型、方向关系定量演算和统计表达模型和广义Hausdorff距离模型；（2）研究了基于空间数据挖掘技术和空间统计分析学方法的空间关联规则挖掘方法；（3）研究了基于空间关系层次表达模型、集成表达模型和知识规则的空间不一致性探测方法；（4）研究了基于空间实体几何、拓扑和语义相似性的不一致性判定方法，即建立不一致空间实体的匹配关系；（5）研究了空间不一致性改正模型。本课题的深入研究一方面将丰富和完善空间数据质量研究理论体系，实现各源信息互补、改善数据质量和扩展空间数据应用范围，另一方面亦将加深空间数据挖掘技术和空间关系理论在地学中的应用，提升GIS智能分析、处理和辅助决策的能力。
结论摘要：
英文主题词Multi-sources spatial data; Spatial relations; Spatial inconsistency; Object matching; Similarity
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