信息技术革命席卷全球,空间数据大规模增长,如何有效的使用空间数据,在海量的空间数据中快速检索出所需的信息是目前空间数据管理的瓶颈。目前的空间数据检索和查询方法是滞后的。由于空间数据本身的特点,其检索具有描述模糊、不精确、不规范等特点。传统的空间数据检索方法存在如下缺点:与人们主观的认识有差异,不能确切的表示用户的查询意图,同时检索中没有详细的描述数据的空间特征。这些缺点使得传统的检索方法的准确性和效率都受到了限制。为了消除传统检索方式带来的不便和限制,提高空间数据的利用率,充分发挥其空间特征,使用户能够直接表述空间场景检索中的检索需求,本文对空间相似性检索进行了深入研究,并提出了一种新的空间场景相似性检索方法。本文的主要研究工作如下:(1)本文在现有空间关系描述模型的基础上,分析了F直方图在描述空间方位关系方面的优势,同时阐述了F直方图在描述拓扑关系方面的不足。因此,本文首先提出了一种基于F直方图的方位关系相似性计算模型;其次,基于空间拓扑关系约束放松的思想、层次分析法和9交模型面-面关系的概念邻域图,提出了一种基于权重的拓扑关系约束放松模型;最后,将以上两种模型相结合,进一步提出了一种基于方位关系和权重拓扑关系的场景相似性度量模型,以达到满足场景检索需求的目的,并且使定量计算结果更加符合人们的认知。(2)由于普通的空间场景检索策略的局限性,本文根据空间场景检索的特点,对文化基因算法进行改进。首先,将查询草图和参考地理信息系统(Geographic Information System,GIS)数据库表示为属性关系图(Attributed Relational Graphs,ARG),使场景匹配问题转换为近似子图的匹配问题。然后,提出了适合场景检索的种群初始化算法、进化操作,以及三个局部搜索算法,进行空间场景相似性检索。实验结果表明,本文提出的基于F直方图的场景相似性检索方法具有较好的检索准确性。